Empresas investem mais em data centers, mas traduzir os dados em eficiência operacional é desafio para 2027
Investimentos globais em data centers podem alcançar US$ 3 trilhões em 5 anos
O avanço da Inteligência Artificial tem estabelecido uma corrida global por infraestrutura digital. No Brasil, esse movimento ganhou força nos últimos meses, impulsionado pelo avanço de projetos de infraestrutura para data centers e pela crescente demanda por processamento de dados, aplicações de IA generativa, computação em nuvem e serviços digitais. Segundo estimativas da Moody’s, os investimentos globais em data centers podem alcançar cerca de US$ 3 trilhões nos próximos cinco anos.
O cenário também se reflete no Brasil. Segundo o Ministério de Minas e Energia, o país soma 38 GW em pedidos de acesso à rede elétrica para novos projetos de data centers. Desse total, 7,1 GW correspondem a empreendimentos já mapeados, com potencial de movimentar cerca de R$ 159 bilhões em investimentos nos próximos anos. O movimento reforça o posicionamento do Brasil como um dos principais mercados para a expansão da infraestrutura digital na América Latina e amplia as perspectivas para o avanço da Inteligência Artificial no ambiente corporativo.
O aumento da capacidade computacional cria as condições para acelerar a adoção da Inteligência Artificial, mas também evidencia um desafio enfrentado por muitas organizações: transformar essa infraestrutura em resultados concretos para o negócio. Sem uma base de dados estruturada, integração entre sistemas e governança da informação, o potencial da IA pode ser limitado, mesmo em ambientes com alta capacidade de processamento.
Para a Engineering Brasil, companhia global especializada em transformação digital, IA, APIs e dados, parte do Grupo Engineering, o fortalecimento da infraestrutura representa um passo importante para acelerar a adoção da tecnologia nas empresas. No entanto, a organização alerta que a capacidade computacional, por si só, não garante ganhos de produtividade, inovação ou retorno sobre os investimentos.
Segundo Fabricio Pellizon, gerente executivo de Arquitetura e Implementação de Nuvem da Engineering Brasil, existe o risco de o mercado concentrar seus esforços apenas na expansão da infraestrutura, deixando em segundo plano desafios fundamentais relacionados à qualidade dos dados, à integração dos sistemas e à maturidade das arquiteturas corporativas.
“Os investimentos em data centers são essenciais para sustentar o crescimento da Inteligência Artificial, mas representam apenas a camada visível dessa transformação. A capacidade de processamento precisa estar conectada a uma base sólida de dados, governança e integração. Sem isso, as empresas podem ampliar sua infraestrutura tecnológica sem conseguir converter esse investimento em eficiência operacional, inovação ou geração de valor para o negócio“, afirma.
O desafio está na base tecnológica das empresas
Embora a disponibilidade de infraestrutura seja um pré-requisito para o avanço da IA, muitas organizações ainda enfrentam obstáculos relacionados à integração de sistemas, governança de dados, interoperabilidade entre plataformas e modernização de ambientes legados.
Na prática, mesmo empresas com acesso às tecnologias mais avançadas podem encontrar dificuldades para escalar projetos de IA ou capturar benefícios consistentes. Segundo análise da McKinsey publicada em junho de 2026, mais de dois terços das empresas de alta performance apontam os dados como o principal obstáculo para viabilizar a IA. O levantamento mostra ainda que apenas 7% das organizações conseguiram escalar completamente a tecnologia em toda a empresa. Nesse cenário, dados dispersos, informações inconsistentes e ambientes fragmentados tornam-se barreiras para construir aplicações confiáveis e ampliar o uso da tecnologia.
Segundo Pellizon, a corrida pela Inteligência Artificial está criando uma prioridade para as organizações: preparar a base tecnológica que sustentará as aplicações dos próximos anos. “A discussão sobre IA costuma se concentrar nos modelos, na infraestrutura e no poder computacional. Mas o que realmente determina o sucesso dessas iniciativas é a capacidade de conectar dados, sistemas e processos de negócio. Quanto mais sofisticadas se tornam as aplicações, maior é a necessidade de uma arquitetura preparada para operar com escala, confiabilidade e governança”, explica.
A Engineering Brasil, que apoia empresas dos setores de telecomunicações, energia, indústria e serviços na construção de ambientes capazes de transformar dados em ativos estratégicos e criar as condições necessárias para o uso sustentável da Inteligência Artificial, vem ampliando sua atuação em projetos voltados à modernização de arquiteturas corporativas, integração de dados, plataformas digitais e governança da informação.
Para o executivo, o diferencial competitivo dos próximos anos não estará apenas no acesso à infraestrutura ou aos modelos mais avançados, mas na capacidade de transformar dados em decisões mais rápidas, processos mais eficientes e novas oportunidades de negócio.
“O verdadeiro retorno sobre os investimentos em IA não será definido pela quantidade de servidores instalados ou pela capacidade computacional disponível. O que vai diferenciar as empresas será a qualidade da arquitetura que conecta dados, aplicações e operações. A infraestrutura abre caminho, mas o valor real surge quando a tecnologia consegue transformar informação em inteligência e inteligência em resultado”, conclui.
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