O levantamento analisou a preparação da infraestrutura de TI, a adoção de inteligência artificial e as tendências de conteinerização em organizações de saúde de diferentes países. Os resultados mostram que, embora a IA já esteja sendo incorporada a processos clínicos e administrativos, persistem desafios relacionados à infraestrutura, governança, conformidade regulatória e soberania dos dados.
A pesquisa aponta que a expansão da IA ocorre cada vez mais próxima do ponto de atendimento ao paciente, reduzindo a dependência exclusiva dos data centers centrais. Nesse cenário, cresce a necessidade de ambientes capazes de processar grandes volumes de dados com baixa latência, alta disponibilidade e conformidade com requisitos regulatórios.
Segundo o estudo, 88% das organizações de saúde afirmam que sua infraestrutura atual ainda não está preparada para suportar cargas de trabalho de IA em ambientes on-premises. A limitação se torna mais relevante diante da expectativa de que a maior parte dos dados de saúde passe a ser gerada próximo ao paciente, exigindo processamento local para aplicações clínicas em tempo real.
Outro desafio identificado é o crescimento do chamado Shadow AI. De acordo com a pesquisa, 79% das organizações identificaram ferramentas ou agentes de IA sendo utilizados por áreas de negócio sem supervisão da equipe de TI. Além disso, 83% consideram que esse tipo de utilização representa riscos operacionais e de segurança, enquanto o mesmo percentual aponta que a falta de integração entre áreas de negócio e TI dificulta a implementação de iniciativas tecnológicas.
“O setor de saúde opera em um ambiente onde tempo, precisão e continuidade impactam diretamente a qualidade do atendimento. A inteligência artificial pode contribuir para ampliar a eficiência e apoiar decisões clínicas, mas sua adoção exige uma infraestrutura capaz de garantir desempenho, segurança e governança”, afirma Leandro Lopes, diretor sênior de engenharia para a América Latina da Nutanix.
A pesquisa também mostra que a IA tem acelerado a adoção de aplicações conteinerizadas. Segundo o levantamento, 86% das organizações afirmam que a tecnologia impulsiona o uso de containers, enquanto 81% esperam ampliar o nível de conteinerização das aplicações nos próximos anos. Atualmente, 80% já desenvolvem aplicações nesse formato, que facilita a execução de cargas de trabalho em diferentes ambientes, incluindo data centers locais e nuvens privadas.
O estudo indica ainda um avanço esperado da IA agentiva no setor. Entre os entrevistados, 58% acreditam que agentes de IA poderão aumentar a produtividade, 57% esperam ganhos na transformação de processos e operações e 55% veem potencial para criação de novos produtos, serviços ou fontes de receita. Nos próximos três anos, 62% das organizações pretendem utilizar IA generativa, 57% planejam adotar agentes autônomos e 55% pretendem ampliar o uso de modelos de análise preditiva e machine learning.
A soberania dos dados também aparece entre as prioridades das instituições de saúde. Segundo a pesquisa, 72% consideram esse requisito obrigatório ou altamente prioritário nas decisões sobre infraestrutura. Atualmente, 54% executam aplicações conteinerizadas em ambientes on-premises ou nuvens privadas, enquanto o mesmo percentual afirma precisar manter sua infraestrutura dentro do próprio país para atender exigências regulatórias ou demandas de clientes e parceiros.
A pesquisa mostra ainda que a liderança das organizações tem desempenhado papel importante na expansão da IA. Mais da metade das instituições (55%) espera operar mais de cinco aplicações com inteligência artificial nos próximos três anos, sendo que 12% projetam ultrapassar dez aplicações. Atualmente, 63% já executam aplicações de IA utilizando provedores de serviços gerenciados, mantendo modelos híbridos como estratégia predominante para atender tanto cargas centralizadas quanto aplicações no ponto de atendimento.
Na avaliação da Nutanix, a evolução da inteligência artificial na saúde dependerá da capacidade das organizações de combinar infraestrutura híbrida, processamento distribuído, segurança, governança e conformidade regulatória. O estudo conclui que a expansão da IA exigirá arquiteturas capazes de integrar ambientes locais, nuvens privadas e serviços gerenciados, garantindo desempenho, disponibilidade e proteção dos dados ao longo de toda a operação.
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