O avanço da IA exige novas estratégias para garantir segurança, desempenho e disponibilidade em ambientes híbridos e multicloud
Com a expansão da inteligência artificial, a infraestrutura responsável por conectar dados, aplicações e usuários ganha um papel cada vez mais estratégico. Nesse cenário, os controladores de entrega de aplicações (ADCs) passam a ser fundamentais para garantir desempenho, segurança e disponibilidade em ambientes de IA cada vez mais distribuídos e complexos.
Nenhuma tecnologia tradicional tornou-se tão crítica para o sucesso dos modelos de IA como os controladores de entrega de aplicação (ADCs). Soluções que garantem a melhor UX por meio da distribuição segura e com alta performance de carga entre diferentes sites e ambientes, os ADCs passam a ocupar um lugar privilegiado nos orçamentos dos CISOs de 2026.
Cada transação, cada login, cada experiência digital que importa passa por esse componente. A IA eleva ainda mais a responsabilidade do ADC. Segundo o IDC, os gastos das empresas com a IA terão, até 2030, um impacto econômico acumulado de US$ 19,9 trilhões.
Como resultado, o PIB global em 2030 deverá ser 3,5% maior. A complexidade da IA – a mais moderna das aplicações modernas, totalmente baseada em APIs – exige o ADC para gerar um crescimento econômico como este. É por isso que, em uma pesquisa publicada em junho de 2026, o Gartner prevê que, até 2029, mais de 30% das grandes empresas e provedores de serviços em todo o mundo atualizarão sua infraestrutura de ADC para atender aos requisitos de soberania de dados e IA.
Preço da estrutura computacional de IA não é o único fator estratégico
Por trás da previsão do Gartner há vários indícios. Organizações que estão desenvolvendo sólidos recursos de IA estão descobrindo que seus dados mais valiosos não podem simplesmente fluir para onde a estrutura computacional for mais barata.
Regulamentações de soberania, obrigações de privacidade de dados e o custo elevado de transferir dados para dentro e fora de nuvens públicas estão levando muitas empresas a construir ambientes on-premises de IA em seus próprios data centers. Um estudo do Barclays do final de 2025 revela que mais de 80% das organizações estão planejando repatriar cargas de trabalho.
Quando a IA volta para casa, tudo de que ela depende vem junto: os pipelines de dados que a alimentam, os pontos finais de inferência que a expõem e os controles de segurança que a protegem. Todo esse tráfego passa pela camada de entrega de aplicação. A camada que sempre determinou o desempenho dos aplicação agora determina o desempenho da aplicação de IA.
Gartner lista pontos a ponderar a respeito da entrega e defesa da IA
Os analistas do Gartner listaram pontos que podem ajudar os CISOs a mapearem os desafios de segurança e performance de seus modelos próprios de IA. E onde, conforme o caso, o ADC pode fazer diferença.
- Os dados precisam chegar ao modelo de IA com a rapidez necessária. A qualidade dos modelos depende da qualidade dos dados que lhes são fornecidos. O Gartner observa que o ADC pode agregar valor ao otimizar a entrega e a ingestão de dados de IA na borda da rede (edge computing), indo além dos limites do data center principal. Ao se concentrarem no gerenciamento avançado de tráfego, os ADCs conseguem enfrentar os principais desafios do movimento de dados de IA. A integração com a infraestrutura de IA e tecnologias de suporte, como DPUs, permite que o ADC mostre seu poder de fogo em aplicações de IA rodando em multicloud e WAN.
- A infraestrutura computacional da IA está nas mãos de times menos técnicos. O Gartner observa que está acontecendo uma mudança radical nos processos de compras de infraestrutura de IA. Cada vez mais, a responsabilidade pelos investimentos em infraestrutura de IA está se afastando das equipes tradicionais de TI. Em vez disso, equipes dedicadas à IA, muitas vezes subordinadas diretamente ao CEO e ao Board, lideram essas decisões, especialmente em organizações de alta maturidade. Neste contexto, o ADC passa a ser valorizado inclusive por equipes com menor background técnico.
- A organização busca proteger seu modelo de IA contra ameaças avançadas. As aplicações de IA enfrentam ameaças para as quais os controles tradicionais nunca foram projetados: injeção de prompts, envenenamento de dados e falsificação de identidade de agentes, entre outras. De acordo com o Gartner, os ADCs podem aprimorar a segurança para a IA agêntica atuando como gateways de IA que impõem barreiras de proteção no perímetro da rede ou na camada de APIs, algo crítico para os modelos de IA.
O fim dos pontos cegos: o papel do ADC
Um fio condutor conecta esses três pontos. O tráfego de IA e as ameaças à IA chegam pela mesma porta de entrada, e os dados que alimentam seus modelos e os ataques direcionados a eles percorrem os mesmos caminhos. Quando a entrega da IA e a segurança da IA residem em plataformas separadas, cada ponto de junção entre elas é um ponto cego, onde falta uma política clara e a latência não é a desejada.
O estudo do Gartner investiga o que acontece quando se adota uma abordagem baseada na convergência entre a entrega da aplicação de IA e sua segurança. Uma única plataforma, abrangendo hardware, software, SaaS, implementações nativas da nuvem e DPUs, oferece suporte às empresas onde quer que as cargas de trabalho de IA sejam executadas. A entrega segura de dados, em escala, em ambientes híbridos é essencial para o sucesso da IA. Os CISOs brasileiros que lutam para elevar a performance e a segurança de seus modelos de IA podem encontrar no novo formato do ADC uma resposta a esses desafios.
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