Modelos operacionais de TI estão defasados para a era da IA, aponta Gartner

O Gartner não está só apontando um problema, está validando uma crise operacional que já vinha sendo documentada pela cobertura CEVIU desde março. A defasagem dos modelos de TI não é causada apenas pela IA, mas por uma convergência estrutural: maturidade em nuvem insuficiente (14% no nível avançado), arquiteturas híbridas e edge exigidas por latência e compliance, infraestrutura incapaz de acompanhar a velocidade dos agentes de IA, e responsabilidades de segurança e governança que se tornaram incompatíveis com modelos centralizados. Isso explica por que 66% dos CIOs respondem por sistemas de IA que não controlam totalmente, um sintoma, não a causa.

A mudança exigida vai além de 'agilizar' ou 'digitalizar'. É uma redefinição de fronteiras: entre TI e negócios, entre controle e orquestração, entre custo fixo e valor adaptável. Em ambientes multi-cloud, onde cada cloud tem políticas distintas de acesso, governança e faturamento, um modelo operacional baseado em processos manuais e revisões centralizadas simplesmente não escala, nem tecnicamente, nem financeiramente.

Em março, o foco era no gargalo da nuvem como obstáculo à IA. Em abril, na migração para arquiteturas híbridas e edge. Em junho, a pressão se tornou explícita: os CIOs estão sendo responsabilizados por sistemas que não governam (6 de junho) e por cibersegurança que não protege (17 de junho). Agora, o Gartner fecha o ciclo com diagnóstico sistêmico: não é falta de ferramenta ou habilidade isolada, é obsolescência do modelo operacional inteiro. O salto é conceitual: de 'como entregar TI' para 'como orquestrar tecnologia distribuída com accountability compartilhada'.

Modelos operacionais defasados geram risco operacional direto: falhas de governança em IA aumentam exposição regulatória (especialmente sob LGPD 2.0 e IA Act da UE), custos ocultos em multi-cloud crescem 37% ao ano quando não há alocação dinâmica de recursos, e decisões de negócio são retardadas por burocracias de aprovação que não foram projetadas para agentes autônomos. Para líderes de TI, isso significa que investimentos em IA sem repensar o modelo operacional não geram ROI, só ampliam dívida técnica e de governança.