Brasil, novembro de 2025 - Serão necessários dois trilhões de dólares em receita anual para financiar o poder computacional exigido a fim de atender à demanda prevista de IA até 2030. No entanto, o mundo ainda terá um déficit de US$ 800 bilhões para suprir essa necessidade, mesmo considerando as economias geradas pela tecnologia, aponta o sexto Relatório Global de Tecnologia da Bain.

A pesquisa mostra que, até 2030, os requisitos globais adicionais de computação para IA podem chegar a 200 gigawatts, com a construção dos datacenters necessários, demandando cerca de US$ 500 bilhões em despesas de capital, por ano. “A demanda de computação da IA supera a eficiência dos semicondutores e as tendências exigem aumentos significativos no fornecimento de energia em redes que não ampliam sua capacidade há décadas. Por isso, trabalhar o potencial de inovação, infraestrutura, escassez de suprimentos e avanços algorítmicos será fundamental para garantir um bom desempenho das empresas nos próximos anos”, explica Luis Diez, sócio e líder de Enterprise Technology da Bain na América do Sul. 

As empresas mais avançadas já saíram da fase de testes e alcançaram ganhos de 10% a 25% em EBITDA, resultados de investimentos em fluxos de trabalho centrais. Agora, essas empresas apostam em agentes de IA, resultando em uma taxa de inovação sem precedentes, indica o levantamento. Nos próximos três a cinco anos, entre 5% e 10% dos gastos em tecnologia serão direcionados à construção de capacidades fundamentais de IA e até metade do orçamento de tecnologia nas empresas poderá ser empregada em agentes de IA operando em toda a organização.

A Bain estima que, a partir da evolução da IA, os líderes devem se distanciar ainda mais dos retardatários em quatro níveis de maturidade:

1. Agentes de recuperação de informações baseados em LLMs;
2. Fluxos de trabalho agentivos de tarefa única;
3. Orquestração agentiva de fluxos de trabalho entre sistemas;
4. Constelações de múltiplos agentes.

Os níveis 2 e 3 são onde capital, inovação e velocidade de implantação estão convergindo. Em paralelo, as arquiteturas de TI corporativas ainda precisam concretizar a visão de agentes contextualmente informados e seguros, capazes de colaborar livremente em vários aplicativos e bancos de dados para automatizar diversas tarefas realizadas por humanos. 

Também no TI, os provedores de SaaS têm enfrentado disrupções com a ascensão da IA generativa e agentiva, mas isso não significa obsolescência. Em muitos casos, as transformações podem até expandir o mercado endereçável total dos provedores. Nesse sentido, ao planejar como aproveitar a tecnologia, as empresas devem avaliar duas características independentes: o potencial da IA para automatizar tarefas dos usuários de SaaS e como ela pode se integrar profundamente ao fluxo de trabalho do SaaS. 

Por outro lado, o setor enfrenta a fragmentação acelerada das cadeias globais de suprimento de tecnologia, graças a tarifas, controles de exportação e o movimento de governos em todo o mundo pela autonomia tecnológica e segurança nacional. Com o fracionamento das cadeias de suprimento de semicondutores, EUA e China seguem à frente desse movimento de desacoplamento.

“Nesse cenário de fragmentação, passa a ser mandatório adaptar a infraestrutura tecnológica, sistemas, fluxos de dados e operações de IA para atender a requisitos locais e às limitações de cada país – e isso vai além do compliance. Os negócios precisam tomar decisões de forma estratégica para manter flexibilidade e capacidade de escolha diante das incertezas”, conclui Diez.