Segundo relatório da IDC, os investimentos empresariais em Inteligência Artificial devem crescer 27% nos próximos dois anos, saltando de US$ 166 bilhões em 2023 para US$ 423 bilhões em 2027. Esse dado evidencia não apenas o avanço da tecnologia, mas a prioridade crescente da IA nas estratégias corporativas.

Esse movimento acelerado já se reflete na prática. O AI Index Report 2025, da Stanford University, mostra que 78% das organizações relataram o uso de IA em 2024, um salto expressivo em relação aos 55% registrados no ano anterior. A adoção é real, mas não está isenta de desafios.

Embora mercados como os Estados Unidos estejam avançando rapidamente em capacitação, o impacto efetivo dessas tecnologias depende de bases estruturais mais sólidas. Não basta apenas dominar novas ferramentas é fundamental modernizar a infraestrutura tecnológica e preparar as equipes para operar em um novo modelo.

Sem essa transformação mais profunda, a adoção corre o risco de ser superficial. A pergunta que lideranças técnicas devem se fazer é: Quais processos precisam ser repensados, e não apenas automatizados, com IA generativa?





Na América Latina, o cenário da IA se intensifica. O mercado regional projeta um crescimento expressivo, com uma taxa composta anual de 26,2% entre 2025 e 2030. No entanto, o avanço vem acompanhado de obstáculos, como a baixa maturidade digital e a fragmentação dos ambientes tecnológicos.

Nesse contexto, mais do que adotar novas soluções, será essencial navegar essa curva com clareza estratégica, e é justamente aí que surgirá o verdadeiro diferencial competitivo.





Segundo o AI Index Report 2025, 60% dos trabalhadores acreditam que a IA transformará suas funções nos próximos cinco anos, especialmente em setores regulados como finanças e saúde, por exemplo.

Danilo Custódio, CEO da Mirante Tecnologia, reforça: “A pergunta já não é mais se sua empresa vai usar IA é como fazer isso com eficiência real. Sem equipes preparadas, não há estratégia que se sustente”

No setor financeiro, por exemplo, IA já otimiza análises de crédito e detecção de fraudes. Ainda assim, muitas instituições esbarram na falta de especialistas em machine learning, big data e engenharia de dados, conforme demonstrado por relatórios de consultorias líderes como PwC e Deloitte,

A boa notícia é que o mercado tem reagido à demanda por novas competências em IA. Segundo a McKinsey, cresce o investimento em requalificação técnica. A IBM se destaca nesse movimento com programas como o SkillsBuild, voltado à capacitação em áreas como machine learning e processamento de linguagem natural.





A modernização é um imperativo para as empresas hoje, e os sistemas legados são um dos maiores obstáculos nesse caminho. A IDC destaca que 65% das organizações globais já estão investindo ativamente na remodelação dessas infraestruturas complexas com novas plataformas tecnológicas.

Isso se deve ao fato de que, embora essas aplicações carreguem lógicas de negócio críticas, suas arquiteturas obsoletas e alta dependência técnica podem elevar significativamente os riscos de integração, especialmente em direção a ambientes mais modernos, como a nuvem.

Essa limitação não apenas impede o avanço, mas também está redefinindo a dinâmica competitiva. Empresas com maior capacidade de investimento estão priorizando a adoção de tecnologias emergentes, como a IA generativa e sistemas multiagentes.

Essas ferramentas são cruciais para orquestrar a modernização com precisão, permitindo que as organizações superem os desafios impostos pelos legados e se posicionem à frente na corrida pela inovação.





O investimento em áreas chave, como a IA responsável, reflete essa prioridade. Conforme ilustra o gráfico, empresas de diferentes portes estão direcionando seus recursos para garantir que a implementação da inteligência artificial seja não apenas eficaz, mas também ética e segura, alinhada às suas estratégias de receita.

Ao contrário da ideia de que modernizar é começar do zero, a reconstrução orientada por IA permite extrair valor do legado com inteligência. Sistemas multiagentes combinam agentes especializados, como analistas, geradores de código e validadores, para transformar sistemas legados de forma progressiva e validada.

Como resume Danilo Custódio: “A diferença entre automatizar e modernizar está no grau de entendimento sobre o que se transforma. Em um projeto recente, migramos 120 mil linhas de código em VB para Java, com 95% de similaridade funcional comprovada, 60% menos tempo de homologação e documentação completa.”

Essa abordagem reduz riscos, acelera o time-to-value da modernização e permite avanço mesmo em ambientes complexos.





A segurança da informação continua entre as maiores preocupações. Com regulações rigorosas, qualquer brecha compromete não apenas a infraestrutura, mas a confiança dos clientes. Assim, a governança tecnológica ganha papel estratégico.





Essa priorização mostra que proteger dados sensíveis é tão essencial quanto extrair valor dos sistemas adotados. Soluções generativas já são aplicadas para detectar anomalias, prevenir fraudes e garantir conformidade em tempo real.

O custo pode parecer alto à primeira vista, mas o ROI compensa, empresas que lideram em IA reduziram despesas operacionais e ampliaram produtividade e eficiência.

Adotar IA é o mínimo. O diferencial será escalar com propósito, clareza e estrutura. As lideranças de tecnologia que compreenderem isso sairão na frente, não por utilizarem IA, mas por conseguirem extrair dela aquilo que realmente transforma o negócio.

O avanço sustentável dependerá de três pilares fundamentais: Arquitetura moderna e interoperável, força de trabalho capacitada e reconfigurada, governança estratégica orientada a valor.