Os investimentos em inteligência artificial (IA) estão projetados para atingir US$ 2,59 trilhões até 2026, de acordo com uma análise da Gartner. Esse aumento representa um crescimento impressionante de 47% em comparação ao ano anterior, refletindo a rápida evolução das infraestruturas necessárias para suportar aplicações de IA generativa e automação nas empresas.

Impulso da Infraestrutura Tecnológica

A maior parte deste crescimento será impulsionada pelos gastos com infraestrutura específica para IA. Isso inclui investimentos em servidores especializados, serviços de nuvem otimizados, semicondutores e redes. A expectativa é que esse segmento represente mais de 45% do mercado de IA nos próximos anos.

Crescimento de Servidores Otimizados

John-David Lovelock, Vice-Presidente Analista Emérito do Gartner, destaca que os gastos com servidores otimizados para IA devem triplicar nos próximos cinco anos, tornando-se a maior parte desse mercado. Essa expansão está alinhada com as expectativas de aumento na capacidade dos fornecedores de serviços em nuvem, que devem se preparar para lidar com as cargas de trabalho geradas por modelos de IA generativa e fluxos de trabalho ágeis.

Modelos Generativos em Alta

Além da infraestrutura, a consultoria ressalta que as empresas devem adotar mais modelos generativos em softwares já existentes. Esse uso crescente será impulsionado pela automação de processos e pela integração da IA em ecossistemas corporativos mais amplos. O Gartner espera um crescimento de 110% no uso desses modelos até 2026, com um acréscimo de cerca de US$ 6 bilhões em investimentos.

Desafios na Adoção da IA

Apesar do crescimento acelerado do mercado, a consultoria observa que os investimentos em IA ainda estão concentrados nas grandes empresas de tecnologia e hyperscalers, que constroem a infraestrutura para a nova corrida pela IA. Lovelock comenta que, embora o interesse esteja crescendo, as empresas ainda não demonstraram seu verdadeiro potencial de investimento.

Retorno Financeiro e Estratégia

Um dos desafios enfrentados pelas empresas é a dificuldade em comprovar o retorno financeiro em projetos de IA. Muitas organizações ainda se concentram em iniciativas operacionais que buscam aumentar produtividade e reduzir custos. Lovelock afirma que alinhar projetos de IA com objetivos estratégicos é fundamental para o sucesso, mesmo diante do hype em torno da tecnologia.