Google Cloud Summit Brasil 2026: os desafios de escalar a IA

No Google Cloud Summit Brasil 2026, o que mais me chamou atenção não foi um anúncio específico, mas a leitura que surgia quando se conectavam os diferentes movimentos apresentados ao longo do evento.

Entre lançamentos, conversas com executivos, parceiros e empresas que já estão incorporando inteligência artificial à operação, ficou mais claro que o debate está mudando de lugar: menos sobre o que a tecnologia consegue fazer e mais sobre o que as organizações precisam construir para fazê-la funcionar em escala.

Infraestrutura, energia, dados, governança, custos e pessoas deixam de aparecer como temas paralelos e passam a fazer parte da mesma equação.

Google Cloud Summit Brasil 2026: da experimentação à escala

Ao longo do Summit, essa mudança apareceu não apenas nos anúncios do Google, mas principalmente nas conversas e nos casos de empresas que já estão levando IA para dentro da operação.

Foi interessante acompanhar isso também de perto com a Santo Digital, nosso cliente HighTech Sales, que participou como patrocinadora Diamond e chega a esta edição reconhecida como Google Cloud Partner of the Year 2026 em IA na América Latina. Entre as soluções apresentadas estava a integração da SantoiD ao Gemini Enterprise, conectando inteligência agêntica, automação, dados e validação humana.

Casos como esse mostram onde a discussão começa a ficar mais interessante para quem lidera uma empresa. Quando a IA passa a acessar dados, se integrar a sistemas e participar de processos reais, a pergunta deixa de ser apenas o que ela consegue fazer. Passa a ser o que precisa existir ao redor dela para que esse uso cresça com segurança, eficiência e resultado.

E foi justamente aí que vários anúncios do Summit passaram a fazer ainda mais sentido.

A IA pode ser digital. A escala é física.

O plano do Google de dobrar sua infraestrutura técnica no Brasil até 2030 foi um deles. A expansão inclui capacidade de computação, armazenamento e processamento de IA de alta performance, além da disponibilidade de máquinas virtuais G4 com GPUs NVIDIA Blackwell na região de São Paulo.

Executivos do Google Cloud afirmaram que a empresa pretende duplicar, entre 2026 e 2030, a capacidade construída no país ao longo dos nove anos anteriores.

Para quem usa IA, a experiência tende a ficar cada vez mais simples. Nos bastidores, acontece o contrário: mais agentes, inferências e processos apoiados por IA exigem processamento, redes, chips especializados, armazenamento e energia em outra escala.

Durante muito tempo, a nuvem ajudou a tornar essa estrutura quase invisível para quem consome tecnologia. A expansão da IA volta a colocar essa base física no centro da conversa. Quando a demanda cresce nessa velocidade, infraestrutura e energia deixam de ser apenas temas técnicos e passam a ter implicações diretas para estratégia, disponibilidade e custo.

Governança muda de lugar

Outro anúncio ajuda a enxergar a mesma mudança por uma perspectiva diferente. A partir de 15 de outubro, a versão web do Gemini Enterprise passa a suportar processamento local de dados no Brasil para o Gemini 3.5 Flash.

Isso ganha relevância quando a IA deixa de atuar em tarefas isoladas e começa a acessar informações corporativas, sistemas e etapas de processos. Nesse ponto, localização de dados, permissões, segurança, responsabilidade e supervisão deixam de ser assuntos periféricos.

Em estudo encomendado pelo Google Cloud à IDC e à Provokers, 62% das organizações brasileiras pesquisadas estavam implementando ou acelerando a adoção de agentes de IA, enquanto apenas 17% haviam consolidado esse movimento com níveis de governança suficientes para levá-los a múltiplos processos centrais.

Esse intervalo diz bastante. Adotar uma ferramenta pode ser rápido. Construir os mecanismos para utilizá-la de forma segura e consistente leva mais tempo.

Quanto mais autonomia damos à IA, menos sentido faz tratar governança como uma etapa posterior. Ela passa a fazer parte do próprio desenho da solução.

Escala também muda a conta

Em uma prova de conceito, é relativamente simples observar se a tecnologia funciona. Quando o uso cresce, a pergunta precisa avançar: qual valor está sendo criado e quanto custa sustentá-lo?

Thomas Kurian, CEO do Google Cloud, citou custos, dificuldade de determinar valor de negócio e necessidade de controles corporativos entre os desafios relatados por clientes que avançam em IA agêntica.

Mesmo que o custo unitário de processamento caia, a conta total pode aumentar quando agentes passam a executar mais tarefas, atender mais usuários e participar de mais processos.

Para quem lidera uma empresa, isso aproxima a IA de uma disciplina conhecida: priorização. Não basta saber se uma aplicação é possível. É preciso entender qual problema resolve, que indicador pretende melhorar, quanto custa operar e qual resultado entrega.

Esse talvez seja um dos sinais de maturidade dessa fase: a conversa começa a sair do “o que podemos fazer?” e entra no “onde faz sentido fazer?”.

A parte que não escala com um clique

No meio dos anúncios sobre infraestrutura, processamento e agentes, a decisão do Google de ampliar de 1 milhão para 3 milhões de pessoas sua meta de capacitação em cloud e IA também merece atenção.

O dado ganha ainda mais relevância ao lado de outro apresentado no Summit: 75% dos profissionais brasileiros pesquisados disseram não saber o que pedir à IA.

Existe uma distância importante entre disponibilizar tecnologia e saber utilizá-la bem.

E isso não se resolve apenas com mais especialistas técnicos. Empresas precisam deles, claro, mas também de pessoas de negócio capazes de identificar boas aplicações, líderes que saibam escolher prioridades e equipes preparadas para redesenhar processos.

Foi algo que apareceu de forma concreta nos casos apresentados durante o evento. A IA pode estar na solução, mas o resultado continua dependendo de conhecimento de negócio, arquitetura, integração, segurança, implementação e decisão humana.

Os modelos podem evoluir muito rápido. A capacidade de uma organização para absorver essa evolução costuma exigir mais tempo.

O desafio está em fazer a empresa acompanhar

Quando conecto o que vi no Google Cloud Summit Brasil 2026, o ponto mais relevante não é que a IA esteja chegando a um limite. É justamente o contrário: a tecnologia continua avançando rapidamente.

A questão passa a ser o quanto as organizações conseguem avançar junto.

É possível ter acesso a bons modelos e ainda não ter dados preparados. Ampliar o uso sem governança suficiente. Automat

izar processos sem clareza sobre retorno. Investir em tecnologia sem desenvolver as competências necessárias para utilizá-la bem.

Por isso, vejo a escala da IA menos como um desafio de adoção e mais como um desafio de gestão.

Infraestrutura, dados, governança, custos e pessoas precisam evoluir de forma coordenada. A tecnologia continuará acelerando. O diferencial estará na capacidade das empresas de criar as condições para transformar esse avanço em resultado.