62 % das empresas dizem não estar totalmente preparadas para o aumento de armazenamento causado por IA, aponta relatório Seagate 2026

Escopo da Pesquisa e Alcance Demográfico

O relatório de 2026 da Seagate baseia suas conclusões em uma amostra de 2.712 tomadores de decisão de tecnologia que foram pesquisados entre maio e junho em sete principais mercados: Estados Unidos, China, Índia, Reino Unido, Alemanha, França e Japão. Essa distribuição geográfica oferece uma visão ampla das atitudes das empresas em relação às demandas de armazenamento vinculadas à inteligência artificial, enquanto o tamanho da amostra oferece relevância estatística para as afirmações que se seguem.

Crescimento Projetado de Armazenamento e Preparação Atual

De acordo com os entrevistados, impressionantes 99 % antecipam que a inteligência artificial aumentará suas necessidades de armazenamento nos próximos três anos. Apesar dessa expectativa quase universal, apenas 38 % se consideram totalmente preparados para atender à demanda futura. A lacuna entre expectativa e preparação destaca um possível gargalo para empresas que dependem de cargas de trabalho impulsionadas por IA.

A magnitude do aumento esperado varia entre os participantes. Uma proporção de 32 % prevê um crescimento nas necessidades de armazenamento que excede 50 % de sua capacidade atual, enquanto 70 % antecipam um aumento de pelo menos 26 %. Esses números sugerem que uma maioria substancial espera uma trajetória de crescimento de dois dígitos, porém a confiança em lidar com esse crescimento permanece limitada.

Principais Barreiras Identificadas pelos Executivos

Quando questionados sobre as principais dificuldades para escalar o armazenamento relacionado à IA, 53 % dos entrevistados citaram qualidade e preparação dos dados como o obstáculo mais significativo. A própria infraestrutura de armazenamento foi identificada como barreira por 43 % da amostra, indicando que preocupações com hardware e capacidade são proeminentes, mas não são o único problema. Além disso, 27 % apontaram a disponibilidade de computação e 24 % as restrições energéticas como fatores limitantes.

Essas porcentagens de barreira ilustram que, embora o hardware seja um componente crítico, o ecossistema mais amplo — incluindo pipelines de dados e considerações de energia — desempenha um papel decisivo na formação da prontidão. A inter-relação entre esses fatores pode afetar a velocidade com que as organizações expandem seus ecossistemas de armazenamento.

• Qualidade e preparação dos dados (53 %)
• Restrições de capacidade de armazenamento (43 %)
• Disponibilidade de computação (27 %)
• Limitações de fornecimento de energia (24 %)

A proeminência dos desafios relacionados a dados alinha-se à visão de que a eficácia da IA depende fortemente do conjunto de dados subjacente. Se os dados não forem devidamente curados, o armazenamento adicional pode não se traduzir em inteligência utilizável, reduzindo assim o retorno esperado sobre o investimento.

Expectativas Econômicas e Prioridades de Infraestrutura

Apesar das lacunas de prontidão, 86 % dos executivos pesquisados descrevem o retorno sobre investimento da IA como moderado ou significativo, com 33 % relatando um ROI notavelmente importante e mensurável. Esse otimismo sugere que as empresas percebem a IA como uma tecnologia geradora de valor mesmo quando reconhecem deficiências de preparação.

As prioridades de infraestrutura refletem esse otimismo. Um substancial 76 % classifica as capacidades de data center entre suas três principais preocupações de infraestrutura, e 20 % colocam os data centers no topo de sua agenda. A ênfase na prontidão dos data centers pode indicar que as organizações estão direcionando recursos para os ambientes que hospedam tanto armazenamento quanto recursos de computação.

Considerações de energia e sustentabilidade também moldam as decisões de planejamento. Segundo a pesquisa, 77 % postergaram ou reestruturaram uma expansão de infraestrutura devido a questões de energia ou sustentabilidade, com 36 % descrevendo o impacto como significativo. Esses ajustes podem atrasar a implantação de capacidade de armazenamento adicional, potencialmente ampliando a lacuna entre demanda e oferta.

Limitações do Estudo e Questões em Aberto

É importante notar que o estudo da Seagate foi comissionado por um fabricante de armazenamento, e os achados capturam declarações autorrelatadas de altos executivos, em vez de avaliações auditadas da infraestrutura existente. Consequentemente, os dados refletem a prontidão percebida, e não a capacidade verificada.

A dependência de níveis de confiança subjetivos levanta questões sobre a precisão da métrica de preparação. Pesquisas futuras poderiam comparar a prontidão declarada com métricas reais de implantação para avaliar o valor preditivo dessas pesquisas.

Outra questão em aberto diz respeito à interação entre restrições energéticas e escalonamento de armazenamento. Enquanto 24 % citam a energia como barreira e 77 % alteraram planos de expansão por razões de sustentabilidade, as compensações precisas entre consumo de energia, requisitos de refrigeração e densidade de armazenamento ainda precisam ser quantificadas.

O impacto da disponibilidade de computação, mencionado por 27 % dos entrevistados, também merece investigação mais aprofundada. À medida que os modelos de IA se tornam mais exigentes, a sinergia entre taxa de transferência de armazenamento e poder de processamento pode se tornar um fator decisivo para o desempenho geral do sistema.

Finalmente, a composição regional da amostra — abrangendo América do Norte, Ásia e Europa — sugere que diferenças culturais e regulatórias podem influenciar as barreiras relatadas. Análises comparativas entre esses mercados poderiam revelar estratégias divergentes para enfrentar o crescimento de armazenamento impulsionado por IA.