Há cinco anos, quando grande parte do mercado ainda entendia a nuvem como destino inevitável de toda a TI corporativa, a Cloudera já defendia outra tese. A empresa insistia que o modelo híbrido, ou seja, parte on-premises, parte nuvem, seria não apenas uma fase de transição, mas a arquitetura permanente para a maioria das empresas. O tempo e a aceleração da inteligência artificial parecem estar dando razão a essa aposta. A DCD conversou com Rubia Coimbra, GM e GVP da Cloudera para a América Latina, sobre IA, hibridismo, governança de dados, o Brasil no mercado mundial de data centers, entre outros assuntos do setor de tecnologia.

"O mercado falava muito de cloud, e a gente trouxe esse conceito de híbrido já pensando que, com o crescimento da IA, seria muito difícil que um único modelo atendesse a todas as necessidades de empresas de todos os tipos e tamanhos", afirma Coimbra. A previsão, segundo ela, acabou se confirmando e ficou evidente na tendência crescente de repatriação de aplicações e de ambientes que antes migraram integralmente para a nuvem. A lógica por trás da posição da empresa é simples: a Cloudera atua na camada de software e, portanto, pode ser agnóstica em relação à infraestrutura. Ser híbrido, nesse contexto, significa ter um software capaz de rodar em qualquer ambiente, seja ele local, na nuvem pública ou em múltiplos provedores simultaneamente.

O híbrido que sobe para a camada de software

Mas a Cloudera não quer se limitar ao conceito tradicional de híbrido. Coimbra descreve um movimento que a empresa chama de "next level": estender a lógica agnóstica também à camada de software. Isso significa que, se um cliente já possui bases de dados de outros fabricantes, essas fontes também poderão ser conectadas ao backbone da plataforma Cloudera, sem necessidade de migração nem reescrita de aplicações.

"A reescrita de aplicações é o maior custo em uma estrutura tecnológica", observa a executiva. "Queremos permitir que os clientes aproveitem melhor seus legados de software para se conectarem a plataformas de dados mais amplas." A solução que materializa esse conceito é chamada internamente de Cloudera Anywhere Cloud com o objetivo de tornar cada vez mais transparente a transição entre o que o cliente já tem e o que precisa implementar.

Não é a primeira vez que a DCD conversa com Rubia Coimbra. Quando a entrevistamos no Evolve25, o evento anual da Cloudera, Coimbra afirmou que a inteligência artificial está se tornando menos uma ferramenta e mais um sistema operacional, uma fundação sobre a qual tudo mais irá operar. Mas ao detalhar o cenário atual das empresas brasileiras, ela indica que ainda há um degrau anterior a ser vencido.

A pesquisa Data Readiness, conduzida pela Cloudera com 181 líderes de TI e divulgada em maio de 2026, revelou que a grande preocupação das empresas ainda é a confiabilidade e a governança de seus dados. Antes de pensar em IA como sistema operacional, as organizações precisam garantir que dispõem de uma plataforma de dados confiável o suficiente para embasar suas decisões. “A grande preocupação ainda é a confiabilidade e a governança dos dados. Isso vem um pouco antes da IA como sistema operacional; é ainda mais básico do que isso", resume Coimbra. "Implica em políticas de governança e de segurança, e na eliminação de silos de dados."

O silo de dados é, na visão da executiva, o principal impedimento à construção de uma estrutura confiável de informações. E também é o obstáculo que se torna proibitivo quando a empresa tenta avançar para a inteligência artificial agêntica, capaz de tomar decisões automatizadas em tempo real.

A era dos agentes

A IA agêntica, modelo que opera com autonomia para tomar decisões sem intervenção humana direta, é um dos temas que mais movimentam as discussões na indústria. Para Coimbra, porém, a adoção desse modelo sem uma base sólida de dados é inviável em qualquer empresa que se considere responsável. "Imagine um agente cuja função é automatizar a tomada de decisão e que utiliza dados fragmentados em silos, cuja confiabilidade não é de 100%. Nenhuma empresa responsável vai migrar para o modelo agêntico sem resolver essas questões", afirma. A governança na arquitetura de agentes também suscita novas perguntas: quem é o responsável quando um agente toma uma decisão errada? O agente é um ativo de software ou um recurso gerido pelo RH?

O caminho observado pelas grandes empresas que já avançaram nessa direção é gradual. Primeiro, os agentes operam em estruturas internas, sempre sob supervisão humana. Depois, ampliam-se para atendimento a clientes externos, ainda com acompanhamento. O agente totalmente autônomo, sem supervisão, ainda não tem exemplos amplamente documentados no mercado corporativo.

As empresas, diz a executiva, devem levar a inteligência artificial aos seus dados, e não o inverso: enviar os dados a modelos de IA externos. Esse é um dos princípios da Cloudera e explica que há o risco de que, ao disponibilizar dados de forma irrestrita a ferramentas externas, a empresa possa estar renunciando ao seu diferencial competitivo. Ela relembra um episódio do período imediatamente após o lançamento do ChatGPT: um executivo de um banco médio que, impressionado com a velocidade da ferramenta, inseriu nela documentos sigilosos da instituição, sem perceber que, a partir daquele momento, essas informações passariam a integrar a base de conhecimento do modelo, acessível ao público em geral. Mas, diz Coimbra, hoje a situação já evoluiu e as empresas e seus líderes entendem a necessidade de uma governança e de um cuidado adequados com seus dados.

A resposta técnica da Cloudera para esse problema é a inferência, com modelos que operam no ambiente do cliente, limitados a esse espaço de dados e sujeitos às políticas de governança da empresa. Coimbra descreve a solução como um "casulo": um espaço controlado no qual a inteligência artificial processa informações sem expô-las ao ambiente externo.

Um ponto de tensão que o mercado tem observado diz respeito ao futuro do open source numa era em que os grandes modelos de IA são cada vez mais proprietários. Para a Cloudera, empresa com raízes na comunidade aberta, o open source não perde relevância: ao contrário, torna-se ainda mais importante. "Mesmo com o avanço de modelos proprietários, as empresas não querem ficar presas a um único fornecedor nem perder o controle sobre seus dados e suas arquiteturas", argumenta Coimbra. O open source garante flexibilidade para combinar tecnologias, evoluir no próprio ritmo e manter a governança. No Brasil, onde a comunidade de desenvolvedores é historicamente ligada ao ecossistema aberto, esse argumento ressoa com ainda mais força.

Zero Copy Connector e a parceria com a ServiceNow

Um dos movimentos recentes que materializam a estratégia da Cloudera é a parceria com a ServiceNow, da qual resultou o Zero Copy Connector, descrito como o primeiro conector desse tipo a oferecer governança híbrida nativa integrada à plataforma. A solução permite que os dados da ServiceNow sejam acessados diretamente pela Cloudera, sem necessidade de replicação, reduzindo custos, simplificando a arquitetura e fortalecendo o compliance.

"Essa parceria resolve um problema real das empresas, especialmente em ambientes híbridos", afirma Coimbra. "Na América Latina, esse ganho é ainda mais relevante. Muitas organizações operam em ambientes distribuídos e precisam equilibrar a inovação com exigências regulatórias cada vez mais rigorosas." A iniciativa foi lançada primeiro nos Estados Unidos, com expansão prevista para a América Latina. Os casos de uso mais imediatos incluem automação de operações, gestão de risco, melhoria da experiência do cliente e avanço de iniciativas de IA, todos dependentes de acesso confiável e governado aos dados.

O Brasil como polo de data centers

A executiva reconhece o Brasil como um país naturalmente atrativo para a instalação de data centers, principalmente pela qualidade e pela origem renovável da sua matriz energética. "O Brasil é um role model quando se fala de energia limpa", afirma. "O grande gargalo dos data centers é a energia e a água, e o Brasil está bem posicionado nesses dois aspectos." O projeto ReData, que previa incentivos fiscais para a instalação de grandes data centers no país, está, no entanto, paralisado. As conversas foram interrompidas e, desde o período em que o tema esteve em evidência, pouco avanço foi registrado. Coimbra pondera, porém, que a questão vai além da infraestrutura: é preciso avaliar o que essa atração de data centers representa para o próprio país.

"Temos que ter certeza de que estamos trazendo data centers em benefício do próprio país." Ela cita como exemplo que, antes do congelamento do projeto, um dos data centers planejados para a região Sul consumiria energia equivalente à de todo o estado de Roraima. "Esse tipo de coisa não pode ser negociado rapidamente, sem se prestar atenção ao que significa para aquela comunidade." A chegada e evolução da computação quântica, no entanto, podem ser elementos que reduzam drasticamente o consumo de energia e água nos data centers, eliminando, no longo prazo, um dos principais gargalos da expansão da infraestrutura de IA.

Maturidade digital e os três movimentos urgentes

Contrariando leituras pessimistas sobre o atraso digital do Brasil, para Rubia Coimbra, o país não está atrasado nessa corrida. O país, segundo ela, é historicamente early adopter, um dos primeiros a crescer com a adoção da nuvem e, nas grandes indústrias reguladas, demonstra maturidade comparável à de mercados de primeiro mundo em termos de governança e segurança de dados.

O Brasil voltou ao Top 10 global em investimentos em tecnologia em 2024, com crescimento de 13,9% nos gastos com TI, e as projeções apontam para 2 trilhões de reais em tecnologia entre 2026 e 2029, com 765 bilhões de reais em nuvem e 736 bilhões de reais em IA. Para a Cloudera, esse crescimento só se transforma em resultado concreto se ancorado numa estratégia de dados bem estruturada.

Coimbra aponta três movimentos prioritários para as empresas brasileiras nos próximos dois anos: o primeiro é organizar a fundação de dados, eliminar silos e garantir uma base integrada e acessível, especialmente em modelos híbridos. O segundo é incorporar governança e segurança desde o início, garantindo visibilidade sobre onde os dados estão e como os modelos de IA os consomem. O terceiro é priorizar casos de uso que gerem valor real de negócio, superando a fase das provas de conceito isoladas e alinhando os investimentos em IA a objetivos estratégicos concretos, sejam eles eficiência operacional, redução de custos ou melhoria da experiência do cliente. Para além da tecnologia, a executiva adiciona um quarto elemento, que chama de "bônus": o desenvolvimento das equipes e a adaptação das lideranças à nova realidade. "O diferencial futuro será a gestão e a integração humana", afirma.