A NetApp divulgou projeções para a evolução da tecnologia empresarial em 2026, estruturadas em quatro eixos principais: inteligência artificial, nuvem, ciberresiliência e modernização da infraestrutura. As estimativas, elaboradas a partir das contribuições de líderes, parceiros e clientes, apontam para mudanças que devem orientar a forma como as organizações irão inovar, proteger seus ativos e ampliar suas operações. O próximo ano, segundo a empresa, será marcado pela convergência entre inteligência artificial, nuvem híbrida e segurança digital, inaugurando uma nova etapa da transformação tecnológica baseada em infraestrutura de Dados Inteligentes.

A inteligência artificial deve avançar da fase de projetos-piloto para a produção em larga escala, apoiada pela chamada Infraestrutura de Dados Inteligentes. A expectativa é que as empresas deixem de apenas experimentar soluções e passem a executá-las de forma integrada em toda a organização. O diferencial competitivo, segundo especialistas, não estará no tamanho ou na idade dos modelos, mas na qualidade dos dados — mais unificados, governados e acessíveis.

Essa infraestrutura será responsável por automatizar processos como curadoria, vetorização e acesso às informações necessárias para treinar, ajustar e operar sistemas de IA em escala. A avaliação é de que a maior parte das iniciativas não falha pela fragilidade dos modelos, mas sim pela deficiência das bases de dados utilizadas. A próxima geração de casos de sucesso em inteligência artificial, portanto, deverá priorizar a resolução desse desafio.

A próxima geração de inteligência artificial deve se concentrar em sistemas capazes de agir e aprender de forma autônoma, indo além da simples geração de conteúdo. Esses avanços dependem de acesso rápido e confiável a dados empresariais bem-governados, operando em ambientes híbridos.

Modelos de dados unificados, integrações com aplicativos de IA e motores, como o NetApp AI Data Engine, são apontados como elementos que impulsionarão essa evolução, tanto em operações locais quanto em nuvem. O movimento inclui ainda integrações com hiperescalas, nuvens soberanas e neoclouds.

Segundo especialistas, arquiteturas que permitem escalar de forma independente do desempenho e da capacidade devem se tornar viáveis, assegurando maior flexibilidade e eficiência nos ambientes corporativos de inteligência artificial.

A utilização de dados híbridos multicloud unificados deve ampliar a capacidade de execução da inteligência artificial em diferentes ambientes. O cenário projetado não se baseia na escolha de uma única plataforma, mas na disponibilização de dados integrados e governados em múltiplas nuvens.

Empresas que adotarem esse modelo terão maior flexibilidade para aplicar soluções de IA onde houver maior relevância, aproveitando integrações nativas com os principais fornecedores de nuvem. A chamada Infraestrutura de Dados Inteligentes é apontada como elemento central para viabilizar essa abordagem, ao reduzir a latência, reforçar a conformidade regulatória e acelerar os resultados.

As estratégias corporativas de nuvem estão em processo de transformação, avançando para plataformas de dados otimizadas às cargas de trabalho. Após superar a etapa inicial de migração obrigatória para a nuvem, o próximo passo das empresas será a alocação inteligente dessas cargas em ambientes híbridos e multicloud.

Nesse cenário, plataformas de dados unificadas ganham relevância ao permitirem que organizações avaliem onde cada aplicação pode alcançar o melhor desempenho. A chamada Infraestrutura de Dados Inteligentes tem se mostrado capaz de oferecer visibilidade, governança e otimização consistentes, beneficiando tanto o ecossistema empresarial quanto a sociedade em geral.

A soberania dos dados tende a redefinir as arquiteturas globais de tecnologia. Governos vêm estabelecendo normas sobre a localização das informações, o que leva empresas e parceiros a desenvolver ambientes locais ou soluções específicas que assegurem a privacidade sem comprometer a inovação.

Nesse contexto, plataformas de dados inteligentes ganham relevância ao automatizar processos, como a criptografia, a gestão de políticas e a conformidade regulatória. A expectativa é que essas ferramentas permitam às equipes direcionar esforços para a geração de valor, reduzindo o impacto da burocracia nos fluxos de trabalho.

O sucesso das estratégias em nuvem passa a ser avaliado pelo valor gerado, e não apenas pela redução de custos. Empresas reconhecem que a eficiência está ligada à velocidade na obtenção de informações e à capacidade de transformar dados em resultados concretos para os negócios.

Nesse contexto, a nuvem será cada vez mais medida pela eficácia com que impulsiona inovação e gera impacto direto nas operações. Recursos como automação inteligente, observabilidade e otimização apoiada por inteligência artificial são apontados como fatores que permitem extrair maior valor de cada ambiente. Além disso, sociedades e parceiros tecnológicos avançam em modelos de co-inovação voltados a resultados mensuráveis.

A resiliência digital passa a ser definida pela capacidade de detectar falhas e recuperar dados rapidamente. As ameaças cibernéticas evoluíram para ataques mais complexos, com múltiplas formas de monetização, como criptografia, extorsão e exposição de informações. Nesse cenário, a exfiltração e o vazamento de dados são tão danosos quanto a perda direta, exigindo estratégias de prevenção integradas e respostas imediatas.

Empresas demandam mecanismos mais ágeis de detecção de brechas, de isolamento automatizado e de recuperação quase instantânea de dados limpos e verificados. A chamada Infraestrutura de Dados Inteligentes deve desempenhar papel central nesse processo, ao incorporar recursos de detecção de anomalias, análise de incidentes e aplicação de padrões avançados de criptografia, garantindo maior segurança diante da evolução dos modelos de ameaça.

Ferramentas de cibersegurança impulsionadas por inteligência artificial deixam de ser experimentais e passam a ser consideradas essenciais para a ciberresiliência. Organizações devem ampliar o uso de análises preditivas e forenses baseadas em IA, capazes de identificar comportamentos anômalos, automatizar respostas e reduzir a incidência de falsos positivos.

A tendência aponta para uma evolução da segurança digital em direção a sistemas com capacidade de autocorreção, integrados diretamente à Infraestrutura de Dados Inteligentes, em vez de serem adicionados como soluções isoladas.

O futuro da inteligência artificial confiável será determinado pelo governo e pela integridade dos dados. Organizações devem priorizar uma gestão abrangente das informações, incluindo controles de acesso, segurança, privacidade e rastreabilidade ao longo de todo o ciclo de vida.

Com os dados preparados para IA posicionados no centro da inovação, a chamada Infraestrutura de Dados Inteligentes tende a evoluir para assegurar que esses princípios de governança estejam incorporados desde os registros brutos até as análises avançadas, garantindo resultados consistentes e confiáveis em cada etapa.

A desagregação deve se consolidar como prática padrão em 2026, especialmente para cargas de trabalho intensivas em dados. O modelo permitirá que empresas escalem capacidade e desempenho de forma independente, garantindo velocidade ideal para aplicações de inteligência artificial e análises avançadas, ao mesmo tempo em que controlam o crescimento do armazenamento.

Soluções como o NetApp AFX são apontadas como instrumentos para viabilizar essa flexibilidade, sem a necessidade de sobreaprovisionamento. A tecnologia amplia o valor de sistemas já existentes, como AFF e ASA, e impulsiona o suporte a cargas de próxima geração.

A modernização tecnológica passa a ser avaliada pela capacidade de adaptação rápida, em vez do investimento em novas construções. Modelos de consumo sob demanda, como o NetApp Keystone, permitem às empresas ampliar recursos conforme a necessidade.

Paralelamente, ferramentas inteligentes de migração sem cópias, como o NetApp Shift Toolkit, simplificam a transição entre plataformas ao eliminar duplicações de dados e ao reduzir o tempo de inatividade. Essas soluções são apontadas como fatores que aceleram o processo de modernização e aumentam a eficiência operacional.

O crescimento dos conjuntos de dados já ultrapassa a capacidade de um único centro de processamento, o que cria a necessidade de acesso unificado em larga escala. A próxima etapa será a adoção de um espaço de nomes único, capaz de integrar ambientes locais e multicloud, permitindo que aplicativos e usuários consultem as mesmas informações sem interrupções.

A chamada Infraestrutura de Dados Inteligentes deve sustentar esse modelo ao oferecer metadados consistentes, controles de acesso globais e ajustes de desempenho. Com isso, organizações poderão tratar todos os dados como parte de um sistema unificado, independentemente de sua localização física.