A segurança de dados tornou-se a principal preocupação das lideranças na adoção de inteligência artificial. De acordo com o Relatório Global sobre o Estado da Infraestrutura de Dados 2025 da Hitachi Vantara, 56% dos executivos apontam esse tema como o maior desafio na implementação de IA, um aumento de 19 pontos percentuais em relação ao ano anterior. O estudo, que ouviu mais de 1.200 líderes C-level e de TI em organizações com mais de mil funcionários, indica que os investimentos em IA devem acelerar nos próximos dois anos, acompanhados de maior atenção a riscos, governança e confiabilidade.

O relatório também registra aumento nas preocupações com violações internas de sistemas de IA (de 31% para 41%), ataques externos baseados em IA (de 41% para 43%) e conformidade regulatória (de 31% para 37%). Ao mesmo tempo, as taxas de sucesso percebido variam conforme o tipo de modelo: ferramentas de IA generativa, como ChatGPT e Copilot, caíram de 95% para 81%.

As empresas têm ampliado os esforços em governança e qualidade de dados. A proporção de que aprimoram dados para treinamento subiu de 39% para 49%, enquanto a adoção de frameworks de governança avançou de 32% para 45%. Auditorias regulares passaram de 36% para 44%, e o número de organizações sem estratégia de explicabilidade caiu de 42% para 24%. O estudo também aponta uma queda na confiança dos funcionários no uso seguro da IA, de 77% para 65%.

Segundo Octavian Tanase, Chief Product Officer da Hitachi Vantara, a adoção de inteligência artificial tem elevado as exigências quanto à forma como as organizações governam e administram seus dados. Ele afirma que, à medida que a IA se torna parte central das operações, cresce a percepção de que governança, visibilidade e controle são tão relevantes quanto desempenho.

Tanase observa ainda que empresas que investiram em automação e otimização da infraestrutura de dados avançam com mais segurança, enquanto outras enfrentam maior complexidade, ampliando a distância entre quem consegue gerenciar esse cenário e quem ainda encontra dificuldades.

No Brasil e na América Latina, os desafios relacionados à adoção de inteligência artificial tendem a ser ainda mais sensíveis. A região vive um processo acelerado de digitalização, muitas vezes sustentado por ambientes legados e heterogêneos, o que aumenta o risco de que projetos de IA sejam desenvolvidos sobre bases pouco integradas.

Segundo Pedro Diógenes, Senior Manager Pre Sales Consultant da Hitachi Vantara no Brasil, há grande entusiasmo em torno da tecnologia, mas muitas empresas avançam sem resolver questões estruturais de infraestrutura e organização de dados. Ele afirma que, à medida que a IA passa a sustentar operações críticas, torna-se evidente que as arquiteturas convencionais já não atendem às novas demandas.

Diógenes destaca que infraestruturas de alto desempenho, projetadas para garantir resiliência contínua, disponibilidade e segurança dos dados, tornam-se essenciais para assegurar a escala e o retorno financeiro. Sem uma base robusta e preparada para cargas intensivas de IA, os projetos tendem a elevar custos e riscos, além de gerar frustrações em vez de gerar valor para o negócio.

Para Sheila Rohra, CEO da Hitachi Vantara, os resultados do levantamento indicam que, sem infraestrutura resiliente, automação e governança, a inteligência artificial deixa de impulsionar inovação e passa a expor ineficiências já existentes nas organizações.

Ela afirma que a pesquisa reforça a necessidade de dados confiáveis, bem governados e sustentados por ambientes robustos para que a IA funcione de forma efetiva. Rohra acrescenta que o papel da empresa é apoiar organizações na simplificação da gestão de seus ambientes e na construção de estratégias de dados capazes de sustentar o crescimento no longo prazo.