78% das grandes empresas executam inferência de IA para priorizar Segurança interna

Relatório State of Application Strategy (SOAS) 2026 da F5 aponta que inferência virou carga de trabalho crítica e lidera prioridades, enquanto apenas 8% dos líderes de TI e Segurança adotam plataformas públicas

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A inteligência artificial ultrapassou um limiar crítico no ambiente corporativo, deixando de ser uma iniciativa experimental, ela se tornou uma carga de trabalho em produção que exige o mesmo rigor operacional de qualquer sistema de missão crítica. É o que revela o relatório SOAS 2026, divulgado hoje pela F5. O estudo aponta que 78% das grandes empresas globais agora executam a inferência de IA por conta própria, priorizando o controle interno em vez da conveniência das plataformas públicas. 

  

Com 93% das organizações operando em múltiplas nuvens e 86% distribuindo aplicações em ambientes híbridos multicloud, a complexidade para entregar e proteger essas cargas de trabalho atingiu um novo ponto de inflexão. O estudo SOAS 2026 baseou-se em entrevistas com 1.100 líderes de TI e de Cibersegurança do mundo e do Brasil, sendo que 75% deste universo atua em corporações que faturaram entre 6 e 10 bilhões de dólares em 2025. 

  

“A IA passou da fase experimental para a operacional. A questão agora não é se as empresas usarão IA, mas se elas podem executá-la de forma confiável, segura e em escala”, disse Kunal Anand, Diretor de Produtos da F5. “Os dados deste ano mostram uma mudança clara: a inferência de IA está se tornando essencial para os negócios. Isso significa que a entrega de IA é agora um desafio de gerenciamento de tráfego, e a Segurança de IA é agora um desafio de governança e controle. As empresas que compreenderem essa mudança antecipadamente serão as que avançarão mais rápido e com mais segurança.” 

  

O relatório reforça que as organizações coordenam, em média, sete modelos de IA em produção, com 77% relatando que a inferência tornou-se sua atividade dominante, superando a construção e o treinamento inicial. Tratar essa atividade como uma carga gerenciada e orientada por políticas integradas à pilha de aplicações tornou-se urgente. Em contrapartida, as estratégias de IA como Serviço em nuvens públicas já são vistas como arriscadas pelas companhias e apenas 8% dependem exclusivamente de provedores terceiros. 

  

A segurança e a governança também se transformaram em requisitos sistêmicos, já que 88% das empresas enfrentaram desafios de segurança relacionados à IA. O cenário tende a se intensificar, pois 98% das corporações já se preparam para a era da IA agêntica, sistemas autônomos que demandam identidades, permissões e proteções específicas. Esse novo ecossistema desloca o perímetro tradicional de defesa, exigindo controles severos diretamente nas camadas de prompts, tokens e APIs. 

  

O gerenciamento de dados reflete essa transição com o controle migrando para as interações diretas com os algoritmos. Quase 29% das organizações identificam as camadas de prompt como o principal mecanismo de entrega de dados, enquanto 23% priorizam as camadas de token para eficiência e proteção. Governar esses pontos de contato passou a ser fundamental para otimizar custos e garantir conformidade, servindo como indicador mensurável de resiliência e vantagem competitiva no mercado. 

 

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