Open hybrid cloud impulsiona estratégia de IA nas empresas

A computação em nuvem híbrida aberta está ganhando protagonismo como base da estratégia de inteligência artificial das empresas. Em vez de tratar a IA como um projeto isolado, organizações estão passando a integrá-la à infraestrutura já existente, conectando sistemas legados, aplicações nativas de nuvem, ambientes de borda e novos fluxos de trabalho orientados por agentes. Esse é o pano de fundo da Red Hat Summit 2026, evento que coloca em evidência como a combinação entre plataforma, governança e escala se tornou central para a adoção corporativa de IA.

Na avaliação apresentada por executivos da Red Hat e analistas do setor, o foco do mercado deixou de ser apenas a experimentação com modelos e passou a ser a execução em produção. Isso significa lidar com um conjunto mais amplo de desafios: como distribuir cargas de trabalho, como manter controles regulatórios, como preservar a segurança e como medir custos em um cenário de uso intensivo de inferência. A nuvem híbrida aberta aparece, nesse contexto, como uma espécie de plano de controle capaz de coordenar tudo isso de forma consistente.

IA corporativa deixa de ser experimento e passa a exigir plataforma

Segundo Ashesh Badani, chief product officer da Red Hat, a mudança de fase é clara. A IA está alterando a forma como as organizações operam e, no centro dessa transformação, está o software de código aberto. A lógica defendida pela empresa é que as companhias querem aproveitar a inovação aberta sem abrir mão de segurança, escala e simplicidade operacional. Em um ambiente corporativo, essas exigências se tornam ainda mais importantes porque a adoção de IA precisa acontecer sem interrupções relevantes nos sistemas que já sustentam o negócio.

Essa visão ajuda a explicar por que a discussão sobre IA mudou tanto nos últimos anos. No início, o foco estava em testar modelos, avaliar precisão e identificar casos de uso. Agora, a pergunta principal é como levar essas capacidades para a produção em larga escala. Em empresas grandes, essa etapa envolve governança, observabilidade, integração com sistemas existentes e suporte a diferentes tipos de workload. É nesse ponto que a infraestrutura deixa de ser um detalhe técnico e passa a ser o fator que define se a IA realmente entrega valor.

Para a Red Hat, a resposta está em uma abordagem que conecta diferentes camadas de tecnologia em uma base única. A empresa fala em um continuum entre máquinas virtuais, contêineres e fluxos de trabalho com múltiplos agentes. Essa continuidade é importante porque muitas organizações ainda dependem de aplicações tradicionais, ao mesmo tempo em que tentam adotar arquiteturas modernas e, mais recentemente, recursos de IA generativa e agentes autônomos.

Open hybrid cloud e o papel dos agentes de IA

O conceito de nuvem híbrida aberta se fortalece justamente por permitir essa convivência entre ambientes distintos. Na prática, ele combina infraestrutura local, nuvens públicas e, em muitos casos, ambientes de borda, mantendo uma camada de gerenciamento coerente. Em vez de obrigar a empresa a substituir tudo de uma vez, o modelo permite modernização gradual. Isso é relevante porque boa parte das companhias ainda opera sistemas virtualizados que sustentam aplicações críticas e geram receita.

Um ponto destacado na cobertura é a ascensão dos chamados workloads agentic, ou cargas de trabalho baseadas em agentes. Esses agentes são sistemas de IA capazes de executar tarefas com maior autonomia, interagindo com ferramentas, dados e outros serviços para alcançar um objetivo definido. Diferentemente de aplicações tradicionais, eles exigem uma plataforma que suporte coordenação, governança e integração com múltiplos ambientes. Por isso, a discussão deixou de ser apenas sobre modelos de IA e passou a envolver toda a infraestrutura que os sustenta.

Rob Strechay, principal analyst da theCUBE Research, observou que a IA deixou de ser um projeto de laboratório. Na sua visão, o gargalo agora não está nos modelos, mas na plataforma. Isso significa que o sucesso da IA corporativa depende menos de criar modelos maiores e mais de conseguir operar inferência, distribuição de cargas e controle de forma eficiente. Em outras palavras, a questão passou a ser como transformar capacidade técnica em operação sustentável e mensurável.

Esse deslocamento também traz uma nova disciplina para o debate financeiro: a economia de tokens. Tokens são unidades processadas por modelos de linguagem e outros sistemas de IA durante treinamento e, principalmente, durante inferência. Quanto mais consultas, respostas e tarefas um modelo executa, maior tende a ser o consumo de tokens. A consequência é um novo tipo de controle de custos, semelhante ao que as empresas já fazem em nuvem, mas agora aplicado ao consumo de IA. Strechay apontou que esse modelo pode se tornar complexo para CFOs e líderes de áreas de negócio, o que reforça a necessidade de transparência na infraestrutura.

Soberania e governança ganham peso nas decisões de arquitetura

Outro eixo importante da reportagem é a soberania digital. No contexto de IA, soberania vai além de manter dados em determinada jurisdição. As empresas passaram a avaliar também o controle sobre modelos, dados de entrada, saídas geradas e processos de decisão. Isso cria exigências novas de arquitetura, especialmente em setores regulados ou em operações que atuam em múltiplos países.

Badani destacou que, ao disponibilizar produtos para esse tipo de ambiente, é necessário permitir implantação de forma compatível com requisitos regulatórios. Isso inclui mecanismos de compliance, políticas de proteção e o que ele chamou de safe landing zones, ou zonas seguras de implantação. Na prática, trata-se de estabelecer condições técnicas e operacionais para que cargas de trabalho de IA rodem dentro dos limites exigidos por normas internas e externas.

Paul Nashawaty, principal analyst da theCUBE Research, conectou essa tendência ao avanço da engenharia de plataformas e dos fluxos de trabalho habilitados por IA. Segundo ele, muitas empresas estão padronizando plataformas baseadas em Kubernetes para oferecer entrega consistente de aplicações em ambientes híbridos. Kubernetes é um sistema amplamente usado para orquestrar contêineres, isto é, para organizar, escalar e gerenciar aplicações empacotadas em contêineres de forma automatizada. Nesse cenário, a IA passa a ser incorporada ao próprio ciclo de desenvolvimento e operação, e não tratada como uma camada separada.

Essa integração traz implicações diretas para governança. Quando a IA faz parte do processo de produção, não basta apenas treinar um modelo com bom desempenho. É preciso monitorar onde ele roda, quem acessa os dados, como as decisões são registradas e quais políticas determinam sua utilização. A governança, portanto, deixa de ser um tema documental e se torna parte da arquitetura técnica.

Modernização sem ruptura com sistemas legados

Um dos aspectos mais relevantes da estratégia descrita na reportagem é o tratamento dado aos sistemas legados. Muitas empresas ainda dependem de máquinas virtuais e aplicações tradicionais para operações essenciais. Substituir tudo rapidamente costuma ser inviável, seja pelo custo, seja pelo risco. Por isso, a modernização vem sendo feita em camadas, permitindo que novos serviços convivam com estruturas já consolidadas.

Badani argumentou que essa continuidade entre diferentes tipos de carga de trabalho é essencial. A ideia é que máquinas virtuais, contêineres e futuros frameworks multiagente possam operar de forma consistente dentro da mesma base. Isso reduz atritos na migração e evita que a adoção de IA exija uma reestruturação total do parque tecnológico. Em vez de uma ruptura, o caminho proposto é o de evolução progressiva.

Essa abordagem tem impacto direto na forma como as empresas planejam seus investimentos. Quando a plataforma consegue acomodar workloads antigos e novos, a modernização passa a ser uma estratégia de preservação e expansão, e não apenas de substituição. Ao mesmo tempo, isso reduz a chance de que a IA seja implementada apenas em áreas isoladas, sem integração com os sistemas que realmente sustentam os fluxos de negócio.

O ponto central é que a transformação digital agora exige uma fundação capaz de lidar com diferentes gerações de tecnologia. A coexistência entre virtualização, contêineres e IA é um retrato do estágio atual da infraestrutura corporativa. Organizações que conseguirem harmonizar essas camadas tendem a ter mais flexibilidade para inovar sem comprometer estabilidade e compliance.

Impactos para empresas, mercado e operações de TI

Na prática, a ascensão da nuvem híbrida aberta como base da IA corporativa tende a influenciar decisões de compra, arquitetura e governança. Para equipes de TI, isso significa maior responsabilidade sobre padronização de plataformas, automação de operações e integração entre ambientes. Para líderes de negócio, o foco passa a incluir retorno sobre IA, custo de inferência e previsibilidade de uso. Já para áreas financeiras, a gestão de tokens e a leitura dos custos associados aos modelos se tornam novos pontos de atenção.

O mercado também é impactado por uma mudança de prioridade. Ferramentas isoladas e provas de conceito continuam relevantes, mas perdem espaço para plataformas capazes de sustentar escala. A IA corporativa exige observabilidade, política de acesso, capacidade de implantação em diferentes ambientes e suporte a requisitos de soberania. Isso favorece soluções que ofereçam consistência operacional, especialmente em setores que não podem depender de ambientes fragmentados.

Outro desdobramento importante é a relação entre IA e modernização de infraestrutura. Em vez de tratar a adoção de IA como uma iniciativa separada da transformação digital, as empresas começam a enxergá-la como parte do mesmo movimento. Isso reforça o papel de plataformas abertas e híbridas como infraestrutura estratégica, pois elas conectam legado, nuvem e automação inteligente em uma única arquitetura de operação.

O Red Hat Summit 2026, ao colocar esse debate em destaque, espelha uma mudança mais ampla no ecossistema de tecnologia. A conversa deixou de ser sobre o que a IA pode fazer em teoria e passou a ser sobre como ela funciona em ambientes reais, com restrições, custos e exigências de compliance. Nesse cenário, a nuvem híbrida aberta se consolida como a base técnica que permite às empresas avançar sem perder controle sobre seus sistemas, seus dados e seus resultados.