Enterprises enfrentam desafio crítico para estarem AI ready em 2025

Empresas enfrentam barreiras técnicas para adoção plena de IA, com apenas 28% se considerando prontas para AI scale em 2025.

• Dívida de infraestrutura faz 20-40% do tempo dev ser consumido.
• Resolver dívidas aumenta ROI em até 29% sem gastar mais.
• 13% das empresas chamadas Pacesetters lucram 91% mais com IA.
• Foco em liderança e estratégia é chave para embedar IA em produtos.

Um novo cenário para adoção de inteligência artificial (IA) nas empresas globais aponta que apenas 28% das organizações se consideram AI ready em 2025, segundo o Cisco AI Readiness Index 2025. O principal desafio identificado é a chamada AI Infrastructure Debt, que representa a acumulação de gaps em infraestrutura, questões de segurança, dados e talentos que bloqueiam a escala efetiva da IA.

O que é AI Infrastructure Debt?

O conceito de AI Infrastructure Debt evolui o tradicional technical debt para o contexto da IA em escala. Ele inclui problemas em sistemas legados, baixa largura de banda para grandes modelos, latência e ineficiências que comprometem o retorno sobre investimento (ROI) de projetos de IA. Pesquisa da IBM mostra que não gerir essa dívida impacta até 29% do ROI potencial, mesmo com o mesmo orçamento e talento.

Impactos e estatísticas

• Apenas 13% das empresas chamadas “Pacesetters” têm infraestrutura suficientemente flexível para escalar IA rapidamente, alcançando 91% a mais de lucratividade.
• Entre as demais, há risco de ficarem em “pilot purgatory”, com projetos de IA que não avançam além do piloto, consumindo até 40% do tempo de desenvolvimento.
• Executivos em 80% dos casos concordam que tratar dívidas técnicas de IA melhora os resultados futuros.

Estratégias para superar a dívida

Especialistas recomendam atualizações tecnológicas como uso de 400G e 800G Ethernet, adoção de sistemas plug-and-play para data centers, pipelines de dados compartilhados e orquestração em tempo real para resolver gargalos de infraestrutura. A liderança deve integrar a inteligência de IA nos produtos, utilizando dados proprietários para criar ciclos de feedback que aprimoram continuamente os resultados.

O lado B das iniciativas de IA

Apesar das oportunidades, críticos ressaltam o alto custo crescente da IA, dificuldades em gerir a dívida como um portfólio e riscos de segurança, especialmente com agentes autônomos. A falta de mudança de mindset por parte da liderança e a fragmentação dos dados também podem bloquear o avanço, tornando urgente adotar estratégias integradas.

Os investimentos globais em 2025 alcançaram US$ 121 bilhões em dívidas para sustentar data centers e infraestrutura para IA, reforçando a necessidade de planejamento cuidadoso para evitar instabilidades financeiras e operacionais.