A inteligência artificial generativa não está em crise. O que enfrenta dificuldades é a forma como boa parte das organizações vem tentando implementá-la. Como ocorre com a maioria das tecnologias, o que determina se um projeto gera resultado ou se transforma em prejuízo costuma ser definido antes do modelo, na arquitetura e na operação.
O Gartner acaba de dimensionar esse problema. No relatório Hype Cycle for Generative AI 2026, noticiado pelo The Register em 28 de maio, a previsão é objetiva: pelo menos metade dos projetos de IA generativa deve exceder o orçamento previsto, em razão de escolhas arquiteturais inadequadas e de falta de conhecimento operacional. A maior parte das empresas que tentar construir os próprios modelos tende a abandonar o esforço, em função de custo, complexidade e dívida técnica.
Vale destacar um dado adicional: das 30 tecnologias de IA avaliadas pelo Gartner, nenhuma alcançou o chamado "platô de produtividade", o estágio em que a tecnologia atinge maturidade suficiente para gerar benefício real e mensurável. Praticamente todas ainda se encontram em fase de expectativa crescente ou de desilusão.
Para a SafeLevel, a leitura desse relatório confirma uma percepção consolidada. Outras ondas tecnológicas já fracassaram antes, e quase nunca por limitação técnica. O motivo recorrente foi a ausência de uma base adequada.
O problema raramente está na IA em si
O padrão se repete a cada nova tecnologia: a novidade é introduzida como projeto piloto, impressiona na demonstração e encontra dificuldades quando precisa se tornar operação efetiva, exigindo governança, custo previsível, integração com o ambiente existente e equipes capazes de sustentá-la no dia a dia. É justamente nesses pontos que o Gartner identifica os fracassos. O modelo, em geral, cumpre seu papel; o que falha é o conjunto que deveria sustentá-lo.
Construir um modelo proprietário aparenta ser a decisão mais estratégica, e o próprio Gartner reconhece que modelos de domínio específico, treinados sobre dados do setor, tendem a entregar respostas superiores e com menos alucinações do que modelos genéricos em áreas como saúde, finanças e direito. A dificuldade está no custo: o relatório observa que esses modelos demandam capacidade computacional elevada, expertise altamente especializada e manutenção contínua, e classifica essa maturidade como ainda distante, entre dois e cinco anos do uso amplo.
Para a área financeira, isso representa um custo alto, recorrente e crescente, com retorno incerto e de longo prazo. É compreensível, portanto, que tantos projetos sejam descontinuados.
O que já vem apresentando resultados
Convém observar também o que o Gartner aponta como maduro. A única categoria que o instituto posiciona efetivamente em trajetória de produtividade são as aplicações já habilitadas por IA generativa, como assistentes de código, geração de conteúdo e sumarização. A razão é prática: mais da metade do mercado-alvo já adotou esse tipo de ferramenta, uma vez que ela resolve tarefas concretas dentro de softwares de uso cotidiano.
Trata-se do mesmo princípio que defendemos há anos no campo da infraestrutura. O valor não reside em dispor do recurso mais sofisticado do mercado, mas em colocar a inteligência para operar dentro do negócio, sobre uma base sólida.
A fundação faz toda a diferença
A IA corporativa depende de dados confiáveis, de infraestrutura híbrida estável, de continuidade de negócio e de segurança da informação. Um agente de IA que toma decisões sobre dados desprotegidos, ou que opera sobre uma infraestrutura sem governança, não representa inovação, e sim risco operacional.
Por essa razão, quando o tema é IA, a abordagem da SafeLevel parte da mesma base que sustenta todas as suas entregas: resiliência operacional e modernização de infraestrutura híbrida. A IA constitui a camada superior; sua sustentação depende do que está na base.
Onde entra o Aptabit SIP
Para essa camada de inteligência, a SafeLevel trabalha em conjunto com a Aptabit e sua plataforma SIP (Simple Intelligence Platform).
A SIP foi concebida precisamente para o lado correto dessa curva. Ela não constitui mais um modelo a ser treinado, hospedado e mantido pela empresa e, portanto, não carrega a complexidade que o Gartner identifica como principal causa de abandono. Sua função é orquestrar agentes e fluxos de IA dentro da operação, conectando a inteligência aos dados, às ferramentas e aos processos já existentes, de forma coordenada, governada e mensurável.
Em conjunto com a base de infraestrutura, continuidade e segurança da SafeLevel, essa proposta responde de maneira objetiva aos motivos de fracasso mapeados pelo Gartner.
Em vez do custo crescente de construir e manter modelos próprios, a SIP é licenciada por agente ou por fluxo, o que permite que a empresa pague pelo que efetivamente orquestra e mensure o retorno por caso de uso, em lugar de apostar em uma promessa de longo prazo. Em vez de enfrentar a maturidade ainda instável da construção de modelos do zero, a adoção ocorre sobre a camada que o próprio Gartner já considera madura, a da IA aplicada ao trabalho. E, em um cenário no qual o relatório aponta concentração no ecossistema de modelos abertos, a orquestração mantém a organização no comando, definindo quais agentes operam, sobre quais dados e segundo qual fluxo de aprovação, com a segurança e a continuidade que uma operação corporativa exige.
A pergunta que vale para 2026
Em síntese, a questão que distingue quem se torna estatística no relatório do Gartner de quem extrai resultado não é "qual modelo construir", e sim como colocar a IA para operar no negócio, com custo previsível, governança e resultado mensurável, sobre uma infraestrutura confiável.
A resposta depende menos de um novo modelo e mais da combinação entre uma base resiliente e uma camada de orquestração inteligente. Foi com esse objetivo que a SafeLevel integrou sua infraestrutura à plataforma SIP, da Aptabit.
Deseja aplicar IA na sua operação sem incorrer nos riscos de orçamento apontados pelo mercado?
Fonte: The Register, "Most generative AI and custom model projects will be a bust: Gartner" (28/05/2026), com base no relatório Hype Cycle for Generative AI 2026 do Gartner.