As redes empresariais estão passando por uma transformação significativa devido à inteligência artificial (IA). A mudança é caracterizada por tráfego contínuo e de alto volume gerado durante o treinamento do modelo de IA, que exige alta largura de banda, latência ultrabaixa e perda mínima de pacotes. A inferência de IA traz desafios, pois as trocas de dados em tempo real exigem respostas imediatas, onde atrasos de milissegundos podem impactar negativamente o desempenho.
O Gartner prevê que os gastos globais com IA crescerão 47% até 2026. Enquanto isso, um relatório da McKinsey & A empresa indica que 88% das organizações utilizam atualmente IA em pelo menos uma função de negócios, embora quase dois terços permaneçam em projetos piloto ou estágios de experimentação.
Um relatório de 2026 da Cisco Systems and Foundry prevê que a IA triplicará o tráfego de rede empresarial dentro de três anos. No entanto, apenas 15% das organizações possuem redes flexíveis o suficiente para suportar IA em escala, de acordo com o AI Readiness Index 2025 da Cisco. Taranvir Singh, gerente de pesquisa de infraestrutura e serviços de rede da IDC, enfatiza que a rede deve evoluir de uma função básica de conectividade para uma estrutura inteligente capaz de suportar autorização baseada em identidade, aplicação de políticas e otimização.
Deepu Komati, engenheiro-chefe da HCL America, observa que a IA alterou a percepção das redes empresariais. Ela afirma que os assistentes e copilotos de IA mudaram as discussões do mero fornecimento de conectividade confiável para o fornecimento de acesso consistente de baixa latência a serviços distribuídos de IA. As cargas de trabalho de IA, que produzem tráfego intermitente e dependem de APIs de nuvem, estão resultando em maiores gargalos de rede causados por latência, congestionamento e roteamento ineficiente.
As equipes de TI enfrentam o desafio de obter visibilidade e controle sobre o tráfego de IA, que muitas vezes se funde com as atividades padrão da nuvem. Komati aponta que o monitoramento de rede tradicional pode identificar a disponibilidade de uma conexão, mas não consegue explicar por que as respostas da IA podem ser lentas ou incompletas. O Relatório Especial Mundial de IA em Redes de 2026 da IDC destaca segurança, automação e habilidades de rede como barreiras significativas para a implementação bem-sucedida de projetos de IA.
Shamus McGillicuddy, Vice-Presidente de Investigação para Infraestruturas de Rede da EMA, argumenta que uma infraestrutura de rede robusta será crítica para as empresas que investem em tecnologia de IA. Ele enfatiza a necessidade de as organizações modernizarem os data centers e as redes de longa distância para acomodar cargas de trabalho de IA que abrangem nuvens públicas e data centers.
As organizações são incentivadas a modernizar as suas redes para se alinharem com os avanços da IA. Os CIOs devem investir em plataformas de rede unificadas e programáveis que ofereçam alto desempenho e segurança integrada. As equipes de TI também devem colaborar entre departamentos, incluindo equipes de rede, segurança, dados e IA, para melhorar o gerenciamento da infraestrutura.
Komati recomenda três prioridades para as equipes de TI nos próximos dois a três anos: desenvolver observabilidade ponta a ponta conectando usuários, redes, plataformas em nuvem, APIs e aplicações de IA; modernizar a arquitetura para gerenciamento inteligente de tráfego e conectividade resiliente em nuvem; e promover a colaboração entre equipes para evitar operar em silos. Ela conclui: “O objetivo não deveria ser aumentar cegamente a largura de banda. Deveria ser construir uma rede adaptativa que possa priorizar o tráfego crítico de IA, detectar a degradação do desempenho, aplicar políticas de governança de dados e escalar à medida que o uso de IA se torna incorporado em toda a organização”.
