O frenesi corporativo em torno de Inteligência Artificial e Generative AI (GenAI) criou um cenário de corrida desenfreada. No entanto, o Relatório do MIT sobre o Estado dos Negócios de IA de 2025 traz um choque de realidade: 95% desses projetos estagnam ou falham. Para CTOs e líderes de engenharia no Brasil, o diagnóstico é claro: a falha raramente reside nos modelos, mas na fragilidade das fundações de dados.
O banco de dados não é uma commoditie
Projetos de IA de alto impacto exigem mais do que apenas capacidade de armazenamento. Eles demandam uma arquitetura capaz de gerenciar a ingestão massiva de dados vinda de sistemas operacionais, garantindo, ao mesmo tempo, baixa latência para o treinamento de modelos e para inferência em tempo real. A consistência, a governança rigorosa e a segurança dos dados sensíveis são requisitos não negociáveis.
O erro comum em muitas empresas brasileiras é tratar o banco de dados como um componente isolado, ignorando que o uso de sistemas legados ou fragmentados resulta em pipelines complexos e caros. A fragmentação — dados espalhados em formatos e plataformas distintas — força as equipes de engenharia a gastar mais energia movendo e tratando dados do que efetivamente criando valor com IA.
O que torna um banco de dados "AI-Ready"?
Para suportar workloads de IA, a infraestrutura deve ser capaz de processar transações (OLTP) e análises (OLAP) de forma integrada, sem a necessidade de reestruturação arquitetural conforme o volume cresce. Além disso, o suporte nativo a tipos de dados modernos — como vetores, embeddings e JSON — não é apenas um diferencial tecnológico, é um requisito operacional. Sem essa convergência, o custo de manutenção de silos e a latência de transferência de dados se tornam os principais gargalos que impedem a escala do projeto.
Plataformas como o Oracle AI Database 26ai exemplificam a tendência de convergência: ao unificar dados transacionais, analíticos e vetoriais em uma mesma plataforma, reduz-se drasticamente a necessidade de duplicação de infraestrutura e a complexidade dos pipelines de ETL. Para times de FinOps, essa simplificação é crítica: eliminar movimento desnecessário de dados reduz custos de interconectividade e torna o consumo de compute muito mais eficiente.
Performance e Governança como pilares da estratégia
Em ambientes críticos, onde conformidade (como a LGPD no Brasil) e governança são vitais, o banco de dados deve oferecer controles de acesso granulares e criptografia always-on nativa. O uso de arquiteturas de hardware otimizadas, como o Oracle Exadata, ilustra como a integração entre software e hardware pode eliminar bottlenecks em I/O. A capacidade de manter a performance consistente conforme a volumetria cresce é o que diferencia um piloto de sucesso de uma implementação enterprise que sustenta a operação 24/7.
Em suma, a escolha da plataforma de dados é uma decisão de arquitetura estratégica que impacta diretamente o TCO (Total Cost of Ownership) e a TTM (Time-to-Market). Engenheiros e gestores que tratam o banco de dados como o coração da infraestrutura de IA estão, na prática, construindo uma vantagem competitiva real contra aqueles que veem o banco apenas como um repositório.
Artigo originalmente publicado pela Gloria Lee em cloud-infrastructure.
