Infraestrutura para IA agêntica: o que CIOs precisam resolver agora

A IA agêntica já saiu do slide. Agentes que leem dados, tomam decisões e executam tarefas entre sistemas viraram prioridade em praticamente todo comitê de tecnologia. Mas existe um ponto em que o entusiasmo encontra a realidade: a infraestrutura. Na era agêntica, quem não preparar a base vai ver seus agentes presos no piloto.

Os números do relatório do Google Cloud, “Estado da infraestrutura na era da IA agêntica” (State of infrastructure in the agentic AI era), mostram o tamanho do desafio. A pesquisa, publicada em 7 de julho de 2026, ouviu 1.402 líderes de TI em 12 países, incluindo Brasil e México. 93% reconhecem o valor da IA. Mas 83% afirmam que a infraestrutura precisa de upgrades para sustentar sistemas agênticos em produção. Só 17% dizem ter confiança total para rodar agentes críticos hoje.

Neste artigo, reunimos o que a pesquisa revela, por que os pilotos batem no teto e qual é o caminho prático para tirar agentes do laboratório com segurança, governança e custo sob controle.

O teto funcional: por que os pilotos não escalam

Um chatbot responde a uma pergunta. Um agente faz muito mais: um único comando pode disparar centenas de ações, com consultas, chamadas de API e decisões em vários sistemas ao mesmo tempo. Pense em um agente de cadeia de suprimentos que percebe estoque baixo antes do pico de vendas, cruza dados históricos, negocia com agentes de transporte e prepara a ordem de compra para aprovação.

Esse tipo de carga muda a lógica da infraestrutura. Segundo dados da IDC citados no relatório, a inferência já representa 47% das operações de IA, contra 28% do treinamento. Ou seja: o peso agora está em manter agentes trabalhando o tempo todo, não em treinar modelos de vez em quando.

O problema é que a maior parte dos ambientes foi desenhada para aplicações que andam no ritmo de um humano clicando. Quando os líderes apontam suas maiores lacunas, aparecem três barreiras:

• 43% têm dificuldade de integrar APIs e fontes de dados legadas, como ERPs e CRMs que não foram feitos para conversa entre máquinas;
• 36% não têm bancos de dados vetoriais especializados e de alto desempenho para dar memória e contexto aos agentes;
• 35% não têm segurança adequada para que um agente acesse múltiplos sistemas.

E há os custos que não aparecem na fatura de computação. 81% citam complexidade operacional e horas de engenharia gastas em integração manual. 62% relatam custos de saída de dados, armazenamento crescente e hardware ocioso, a chamada “taxa de inferência” das pilhas legadas. 57% sentem o peso da falta de talentos especializados. Não à toa, 96% dizem que eficiência de custos é importante na decisão de infraestrutura de IA.

Governança deixou de ser freio e virou pré-requisito

Agentes são criados para agir: leem e-mails, consultam bancos de dados, executam chamadas de API. A pergunta que todo CIO precisa responder é como dar liberdade suficiente para que sejam úteis, com barreiras suficientes para que sejam seguros.

79% dos líderes apontam segurança, governança e operações de modelos (MLOps) como o maior obstáculo para escalar a inferência. A segurança tradicional foi pensada para pessoas, não para agentes autônomos expostos a novos vetores, como injeção indireta de comandos e envenenamento de ferramentas.

A resposta das empresas mais maduras tem sido consolidar. 80% dos líderes dizem que compliance de dados é o principal fator na escolha da infraestrutura, e 69% já consideram uma plataforma full stack um requisito essencial. A dependência do provedor principal de nuvem também cresceu: 78% das organizações compram soluções de IA generativa diretamente do seu parceiro de nuvem, contra 48% em 2025.

Na prática, isso significa um plano de controle único para permissões, fluxos de trabalho e supervisão humana dos agentes. No Google Cloud, isso passa pelo Secure AI Framework (SAIF) e por recursos como Security Command Center e Model Armor, que protegem aplicações de IA contra injeções de comando e vazamento de dados. Para quem opera sob LGPD, é a diferença entre um piloto bloqueado pelo jurídico e um agente em produção.

Híbrido, borda e soberania: onde os agentes vão rodar

O debate entre nuvem pública e ambiente local convergiu. 52% das organizações já usam multicloud híbrido, e 90% consideram importante levar a IA para a borda, mais perto de onde os dados nascem. Os motivos são concretos: latência menor para agentes que trabalham com voz, vídeo ou operações em campo; custo por token mais baixo; e resiliência quando a conexão cai.

Soma-se a isso a soberania digital. 48% dos líderes priorizam infraestrutura com controles de residência de dados, e o Gartner projeta que 75% das empresas fora dos EUA terão uma estratégia de soberania até 2030. Para empresas latino-americanas, que lidam com a LGPD e com regras locais em cada país onde operam, desenhar a arquitetura pensando na jurisdição desde o primeiro dia evita retrabalho caro.

Por fim, eficiência virou critério de negócio: 91% dos líderes já consideram o consumo de energia ao escolher hardware. Um exemplo brasileiro está no próprio relatório: a AXIA Energia usa modelos climáticos no Google Cloud, com TPUs [validar], para prever eventos climáticos extremos com até 10 dias de antecedência, protegendo o fornecimento para 60 milhões de pessoas.

Do piloto à produção: um roteiro em quatro movimentos

A conclusão da pesquisa é direta: o sucesso na era agêntica não é de quem treina o maior modelo, mas de quem constrói a base mais resiliente, segura e integrada para rodá-lo. A Maplink Cloud, há mais de 25 anos unindo geolocalização, nuvem e inteligência de dados, e Premier Partner do Google Cloud e Google Maps Platform, com operação no Brasil, na Argentina, no Chile e no México, organiza essa jornada em quatro movimentos, sempre com uma abordagem Cloud & AI First.

1. Diagnosticar antes de escalar

Nem toda empresa precisa de uma reconstrução completa. O Cloud Discovery é uma avaliação rápida que mostra onde estão os gargalos e qual é o potencial de custo e esforço. Quando o tema é eficiência, o Assessment de Custos mapeia o consumo atual e aponta onde a “taxa de inferência” está pesando. [validar nomes dos serviços]

2. Construir uma fundação pronta para agentes

Com Landing Zone e Google Cloud Foundation, estruturamos rede, identidade, permissões, monitoramento e automação desde o início. É ali que a governança deixa de ser um anexo e passa a fazer parte da arquitetura.

3. Dar aos agentes dados que eles conseguem usar

Agente sem contexto é agente sem memória. Migramos e modernizamos bancos de dados legados para serviços gerenciados e construímos a camada analítica em BigQuery, com Looker para dar visibilidade ao negócio. É essa base unificada que resolve a dificuldade de integração apontada por 43% dos líderes.

4. Levar agentes para produção

Desenvolvemos agentes de IA e soluções com Gemini sobre a Gemini Enterprise Agent Platform (antigo Vertex AI), com pipelines de MLOps para monitorar, versionar e evoluir os modelos depois do go-live. O foco é sair do “purgatório do piloto” com casos de uso que geram resultado mensurável.

Há ainda um diferencial que poucos parceiros conseguem oferecer: contexto geoespacial. Com o Google Maps Platform, a Maplink Cloud conecta localização, BigQuery e a Gemini Enterprise Agent Platform para criar agentes que entendem onde as coisas acontecem. Para logística, seguros, varejo e serviços em campo, saber onde está o estoque, o cliente ou o técnico é o que transforma uma resposta genérica em uma decisão que gera resultado.

Tudo isso com equipe local, atendimento em português e espanhol e faturamento na moeda de cada país.

A infraestrutura é a estratégia

Na era agêntica, a pergunta deixou de ser “devemos usar agentes?” e passou a ser “nossa infraestrutura aguenta agentes em produção?”. Para 83% das empresas, a resposta honesta ainda é não. A boa notícia é que o caminho é conhecido: diagnóstico claro, fundação governada, dados unificados e uma operação que leve agentes do piloto ao resultado.

Quer saber em que ponto sua empresa está? Fale com a Maplink Cloud e comece com um Cloud Discovery para mapear o que falta para colocar seus agentes em produção.

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Fontes

Google Cloud, Estado da infraestrutura na era da IA agêntica (2026), pesquisa com 1.402 tomadores de decisão de TI em 12 países, realizada com a GBK Collective e publicada em 7 de julho de 2026. Inclui dados citados da IDC (2026) e do Gartner (2025).