A Cloudera usou o palco do Evolve26, realizado no dia 10 de setembro, no Hotel Unique, em São Paulo, para anunciar sua nova estratégia de nuvem híbrida global, a Cloudera Anywhere Cloud, além de uma parceria estratégica com a francesa Mistral AI, voltada à implantação de modelos abertos em ambientes privados. Como não podia deixar de ser, as discussões abordaram a importância de uma governança adequada dos dados. A frase “os dados são o novo petróleo”, que nós, da imprensa especializada, costumamos ouvir em eventos e entrevistas com atores da área, faz sentido mais uma vez. O evento reuniu, entre outros palestrantes e atrações, o CEO da companhia, Charles Sansbury, o Chief Business Officer e GM de Applied AI, Abhas Ricky (no final da matéria temos uma entrevista exclusiva de Abhas com a DCD), um painel sobre Open Finance conduzido pela vice-presidente da Cloudera para a América Latina, Rubia Coimbra, com a participação de executivos do Banco Safra e da Open Finance Brasil, uma palestra da escritora, pesquisadora e executiva Sol Rashidi, encerrando com apresentação do ex-jogador de futebol da seleção brasileira Cafu.

Sansbury: de volta ao capital fechado para investir em produto

Em sua apresentação, que abriu o Evolve26, Charles Sansbury retomou a trajetória recente da Cloudera, que fechou capital há cerca de cinco anos com o objetivo declarado de acelerar mudanças na companhia. Segundo ele, o vetor dessa transformação foi o investimento pesado em produto e tecnologia. Sansbury, que assumiu a liderança da empresa há cerca de três anos, afirmou que, desde então, a Cloudera acelerou significativamente esse ritmo, somando um total de 1 bilhão de dólares (5,1 bilhões de reais) em pesquisa e desenvolvimento e em aquisições de tecnologia.

O executivo descreveu o momento atual como ao mesmo tempo um ponto de chegada, resultado desse ciclo de investimento guiado pelo feedback de clientes, e um ponto de partida para a nova fase da companhia. Ele apresentou a versão mais recente da plataforma da Cloudera, batizada de Kona, descrita como a plataforma líder em IA e analytics em escala para as maiores organizações do mundo, reconhecida por casas de análise do setor.

Sansbury afirmou que a companhia identificou uma demanda recorrente entre os clientes: a conveniência da nuvem pública aliada a controle corporativo, segurança e governança, sem a necessidade de renunciar a nenhuma dessas frentes. Segundo ele, nenhum fornecedor do mercado oferecia essa combinação até então, obrigando as empresas a escolher entre a inovação da nuvem pública baseada em IA e a segurança, a escalabilidade e o custo de propriedade de ambientes on-premises.

Para resolver esse impasse, a companhia apresentou a Cloudera Anywhere Cloud, uma plataforma que pretende oferecer uma experiência de nuvem consistente, independentemente de onde os dados residam ou onde as cargas de trabalho de IA sejam executadas: em provedores públicos como a AWS, em data centers próprios, na borda (edge) ou localmente. Segundo o executivo, a companhia seria hoje a única fornecedora capaz de implantar e gerenciar IA e analytics de forma integrada em nuvem pública, nuvem privada, ambiente on-premises, edge ou local, a partir de um único plano de controle.

Sansbury também apresentou números da companhia: receita de aproximadamente 1,2 bilhão de dólares (6,1 bilhões de reais), crescimento contínuo, lucratividade e cerca de 30 exabytes de dados sob gestão, volume que, segundo ele, pode ser o maior entre todas as plataformas de dados atualmente existentes. O executivo estimou que as empresas que utilizam a Cloudera como plataforma de dados respondem, em conjunto, por cerca de um terço do PIB mundial.

Um dos pontos centrais da apresentação foi a defesa da tese de que a nuvem pública, apesar de ter conquistado grande parte do mercado, não seria suficiente isoladamente, por não ser adequada a todas as cargas de trabalho. Para Sansbury, a expectativa das grandes empresas sobre a fatia de workloads destinada à nuvem pública tem oscilado nos últimos meses, ora subindo, ora recuando, o que evidencia que o modelo híbrido não é uma etapa de transição, mas uma configuração definitiva para as maiores organizações do mundo.

Sansbury relacionou essa tendência à crescente importância de dados estratégicos e proprietários, descritos por ele como as "joias da coroa" das empresas, para a diferenciação em IA, o que traria à tona questões sobre onde esses dados podem ou não circular, por razões de segurança, risco, soberania ou privacidade. A resposta da Cloudera para esse dilema, diz o CEO, é levar a inovação em IA até onde os dados já residem, em vez de exigir que os dados migrem para acessar essa inovação, conceito que ele associou à ideia de IA privada e soberana, definida como aquela que opera dentro do perímetro de segurança de cada organização, preservando o controle total sobre os dados proprietários.

Nesse contexto, Sansbury anunciou uma parceria estratégica com a Mistral AI, fabricante de modelos abertos (open weights) de última geração, bem como de produtos e infraestrutura relacionados, que permitirá às grandes organizações construir, customizar e controlar suas próprias soluções de IA. Segundo o executivo, a parceria visa acelerar o tempo de valor para os clientes, eliminando a necessidade de escolher entre inovação em nuvem e soberania sobre os dados.

Ricky detalha a 'fábrica de IA privada' e a integração com a Mistral

Na sequência, Abhas Ricky aprofundou a apresentação sobre como a Cloudera pretende ajudar os clientes a construir aplicações corporativas de IA de forma mais rápida, barata e eficiente. O executivo observou que, entre 2021 e 2025, cerca de 78% de todo o capital investido em IA no mundo foi direcionado ao treinamento de modelos, mas que esse cenário estaria mudando, com a maior parte dos investimentos migrando para inferência, impulsionada por casos de uso.

A transição de projetos de IA da fase de experimentação para a de produção exige que as empresas deixem de construir sistemas distribuídos isolados, nos quais cada novo copiloto ou agente custa o mesmo que o anterior, sem ganho de escala, e passem a adotar arquiteturas do tipo "harness", com camadas compartilhadas de governança, semântica e observabilidade. Para isso, o executivo apresentou o conceito de "fábrica de IA privada" da Cloudera, estruturada em três pilares: a Anywhere Cloud como base de infraestrutura; parcerias com fornecedores best-in-class em bancos de dados vetoriais, modelos e observabilidade de agentes; e equipes internas de engenharia, ciência de dados e especialistas de indústria dedicadas à implementação junto aos clientes.

Ricky citou o caso de uma grande operadora de telecomunicações americana que enfrentava custos de processamento crescentes ao executar 40 modelos XGBoost distintos sobre uma base de dados de 55 milhões de registros. Ao migrar a carga para a solução de IA privada da Cloudera, disse o especialista, a empresa conseguiu reduzir custos em até 65%, mantendo uma operação que realiza 2,2 bilhões de pontuações (scorings) por dia para mais de 150 milhões de clientes, sem que dados ou prompts saíssem do perímetro de segurança da companhia.

Ricky também citou o exemplo de uma grande empresa de óleo e gás que processa dados em tempo real provenientes de milhares de sensores e opera entre 4 mil e 8 mil GPUs em diferentes fases de um projeto voltado à previsão de falhas em poços de petróleo na bacia do Permian, nos Estados Unidos, outro caso em que a sensibilidade dos dados exige que todo o processamento ocorra no ambiente privado do cliente.

Detalhando a parceria com a Mistral, o executivo listou uma série de casos de uso que passam a ser viabilizados pela integração: conversas em linguagem natural com bases de dados corporativas ("chat with your data"), automação de pipelines de engenharia de dados hoje baseados em Spark, inteligência documental a partir de modelos de OCR da Mistral, apontados como até oito vezes mais baratos e 17 vezes mais rápidos que alternativas do mercado, segundo benchmarks citados por Ricky —, processamento de áudio e voz soberana, além da plataforma Forge, que permite treinar modelos de fundação do zero ou fazer fine-tuning a partir de dados que nunca precisam deixar o ambiente do cliente. Segundo Abhas Ricky, a capacidade de processamento da Mistral para esses fins já está disponível hoje na Europa (França e Alemanha) e nos Estados Unidos, com expectativa de expansão para a América Latina.

Ricky apresentou um exemplo de economia gerada por um cliente que constrói um copiloto de agente para processos de KYC (conheça seu cliente, na tradução do acrônimo em inglês): segundo ele, a solução da Cloudera gerou uma redução de até 85% no custo total de propriedade (TCO) em cenários de utilização plena e de 75% mesmo em cenários de 50% de utilização, em comparação com a implantação equivalente na nuvem pública. O executivo citou dados do relatório da Vercel, segundo os quais a proporção de tokens processados por modelos abertos, em vez de proprietários, teria saltado de 11% para 62% em apenas quatro meses, indício de que a liderança em modelos abertos será um diferencial competitivo relevante nos próximos anos. Ricky mencionou um dado da consultoria Gartner segundo o qual 74% dos dados corporativos ainda residem em ambientes on-premises.

Ao encerrar sua apresentação, Ricky resumiu a proposta de valor da Cloudera em torno de três barreiras que, segundo ele, toda empresa enfrenta ao adotar IA em escala: o custo de egressão de dados em ambientes de nuvem pública, as limitações físicas de banda para movimentação de grandes volumes de dados e as exigências crescentes de soberania impostas por reguladores ao redor do mundo, incluindo a América Latina.

Open Finance: painel reúne Cloudera, Banco Safra e Open Finance Brasil

Antes do painel dedicado ao Open Finance, Rubia Coimbra, vice-presidente da Cloudera para a América Latina, apresentou um panorama da operação regional da companhia, que hoje atende a mais de 120 empresas na região, concentradas majoritariamente em setores de uso intensivo de dados, como serviços financeiros, telecomunicações e setor público. Segundo a executiva, a Cloudera ocupa posição de liderança no fornecimento de plataformas de dados para o setor público, o que a levaria a associar seu trabalho ao apoio ao desenvolvimento da sociedade.

Como exemplos de projetos no setor público brasileiro apoiados pela tecnologia da Cloudera, Rubia falou sobre a reforma tributária e o sistema fiscal do país, iniciativas de apoio ao agronegócio, o auxílio emergencial pago durante a pandemia, programas de recolocação de beneficiários do seguro-desemprego e sistemas de controle de fraudes em benefícios sociais (as chamadas "bets").

Rubia introduziu o tema do painel, citando o Open Finance como a maior estrutura de compartilhamento de dados financeiros do mundo e destacando a liderança do Brasil no tema, além do Pix, como referência internacional. O painel reuniu Marcos Monteiro, atualmente CEO do Banco Alfa e vice-presidente do Banco Safra, com assento nos conselhos da Associação Open Finance e da Febraban, e Elcio Calefi, CIO da Open Finance Brasil desde 2022 e ex-executivo do Itaú Unibanco, onde liderou arquitetura de dados e privacidade.

Calefi abriu sua fala destacando que o Open Finance, criado como uma agenda regulatória há cerca de cinco anos, movimenta hoje cerca de 40 bilhões de chamadas de API por mês, conectando dados de contas correntes, cartões de crédito, investimentos e serviços como Pix e portabilidade de crédito entre instituições, sem que nenhuma informação passe por um repositório central do Banco Central ou da associação. Segundo ele, o desafio deixou de ser o acesso à informação e passou a ser o que cada instituição consegue construir a partir dela para gerar valor ao cliente final.

Monteiro, por sua vez, destacou que o Open Finance permite às instituições superar ofertas genéricas baseadas apenas em faixas de renda ou segmentos amplos, avançando para uma hiperpersonalização baseada no histórico de movimentação, dívidas e investimentos do cliente em outras instituições. O executivo ressaltou, porém, que o Safra não acredita em relacionamentos financeiros conduzidos exclusivamente por aplicativos, defendendo que o dado deve servir para qualificar, e não substituir, o contato humano no aconselhamento de investimentos. Ele também recomendou cautela ao conceder consentimento, comparando o gesto a uma procuração de acesso a dados financeiros sensíveis, que deveria ser concedida apenas a instituições de confiança já conhecidas.

Questionado sobre onde estaria a vantagem competitiva das instituições em um ambiente no qual todos têm acesso à mesma infraestrutura de dados, Calefi respondeu que o Open Finance já havia nivelado o ambiente competitivo ao eliminar barreiras históricas de acesso à informação,quando um cliente precisava apresentar imposto de renda, holerites e extratos impressos para migrar de instituição. Segundo ele, a competição hoje se desloca para a capacidade de cada instituição de transformar os dados compartilhados em ofertas de risco de nível mais ou menos elevado, de precificação e de relacionamento.

Monteiro, sobre se o Open Finance de fato equalizou a competição entre bancos incumbentes e novos entrantes, respondeu que o efeito é misto: por um lado, o modelo dá a fintechs e bancos digitais acesso a informações que antes só os grandes bancos possuíam sobre seus próprios clientes; por outro, os bancos tradicionais mantêm vantagem por já deterem relacionamento e histórico de crédito consolidado, fator que segundo ele ainda pesa de forma relevante na aprovação e precificação de crédito.

Em relação ao impacto econômico mensurável do Open Finance, Calefi apresentou uma série de números: entre 2021 e 2025, mais de 31 bilhões de reais em crédito foram originados a partir de análises de dados via Open Finance, um terço vindo de novos competidores; o valor transacionado via Pix dentro do ecossistema de Open Finance cresceu cerca de cinco vezes entre 2024 e 2025, somando 15,3 bilhões de reais; e o novo trilho de portabilidade de crédito ponta a ponta já certificou 280 bilhões de reais em carteiras de crédito disponíveis para portabilidade nos grandes bancos, com uma redução média observada de 5 pontos percentuais na taxa mensal de juros de crédito pessoal, o equivalente, segundo ele, à queda de uma parcela mensal de cerca de 500 para 350 reais em operações de crédito de ticket médio entre 3 mil e 5 mil reais.

Fraudes no setor estão sempre na ordem do dia, e Calefi afirmou que a arquitetura distribuída do Open Finance, sem ponto único de falha, reduz a superfície de ataque, mas reconheceu que o maior risco do sistema hoje não estaria na infraestrutura ou na transação, e sim no processo de consentimento, quando um cliente é induzido, por engenharia social, a autorizar o compartilhamento inadequado de dados. Monteiro complementou que esse tipo de fraude está associado a golpes já conhecidos, como os de falsos advogados ou de falsas centrais de atendimento, e reforçou que o consentimento deve ser tratado como um ato de confiança, concedido apenas a instituições com relacionamento já estabelecido.

Ao responder sobre os motivos do pioneirismo brasileiro no tema, Monteiro atribuiu o resultado à tradição de modernização do sistema financeiro do país, herdada, em parte, da necessidade de agilidade tecnológica desenvolvida durante o período de hiperinflação. O executivo observou, porém, que o modelo de Open Finance ainda está em revisão em pontos como a centralização da gestão de consentimentos pelo cliente e o modelo de custeio do sistema, hoje pago pelas instituições financeiras de acordo com seu patrimônio, sem cobrança direta de quem consome os dados, o que, segundo ele, pode gerar um volume de consultas superior ao necessário. Calefi encerrou o painel citando o Brasil como referência para o desenho de sistemas semelhantes em países como a Colômbia, o México e o Chile.

Sol Rashidi abriu sua apresentação relativizando o hype em torno da inteligência artificial e reforçando a necessidade de verificar as fontes em um cenário saturado de conteúdo gerado por IA. Ex-executiva de tecnologia da AWS e ex-Chief AI Officer, com passagem pela IBM durante o lançamento do Watson em 2011, ela afirmou ter deixado a AWS há 15 meses por perceber que o mercado avançava rápido demais, negligenciando a governança, a segurança e os impactos sobre a força de trabalho. Segundo a palestrante, 2026 marca a "era das expectativas", em que a paciência dos executivos com o retorno sobre o investimento em IA se esgota, ao mesmo tempo em que entre 74% e 88% das iniciativas corporativas de IA ainda travam na fase de prova de conceito e cerca de 11% dos projetos que chegam à produção precisam recomeçar do zero.

Rashidi listou os principais erros cometidos por empresas na adoção de IA: usar a tecnologia para resolver problemas que não a exigem, confundir "usar IA" com "fazer IA" (ou seja, distribuir licenças de copiloto sem redesenhar processos) e subestimar áreas como o planejamento de força de trabalho, a governança e a segurança de dados nos projetos. Ela destacou ainda a convergência de funções executivas, como a fusão de responsabilidades entre diretores de dados e de segurança da informação, e defendeu que, nos próximos meses, as arquiteturas de aplicações precisarão migrar de uma lógica centrada na experiência do usuário humano para uma lógica voltada à interação com agentes de IA.

Com base em pesquisa que conduziu como fellow em Harvard sobre o futuro do trabalho na era da automação e da IA agêntica, ela alertou para uma "fratura na formação de talentos": ao substituir posições de entrada por modelos de linguagem, as empresas comprometeriam a formação dos especialistas que, daqui a cinco ou sete anos, seriam necessários para supervisionar sistemas de IA cada vez mais complexos. Rashidi concluiu defendendo que o pensamento crítico e o discernimento humano permanecem insubstituíveis, resumindo sua visão de que a tecnologia deve ser "liderada por humanos e potencializada por IA", e não o contrário.