Para muitas organizações, a discussão sobre adotar IA já não é mais "se" mas "por que os resultados são tão inconsistentes?". Ferramentas novas estão em operação, pilotos acontecem e verbas aumentam, mas retornos claros de IA continuam difíceis de ver. O 2026 App Innovation Report da Cloudflare aponta que a diferença costuma ter menos a ver com a IA em si e mais com o estado das aplicações que a sustentam.
O relatório, baseado em uma pesquisa com mais de 2.300 executivos seniores na APAC, EMEA e nas Américas, identifica a modernização de aplicações como o divisor mais claro entre quem obtém valor real de IA e quem ainda patina. Empresas que estão adiantadas na modernização têm quase três vezes mais probabilidade de relatar um retorno claro dos investimentos em IA. Na APAC, a relação é ainda mais direta: 92% dos líderes afirmam que atualizar seu software foi o fator mais importante para melhorar suas capacidades de IA.
Modernização, não experimentação, impulsiona os retornos de IA
O achado reposiciona o sucesso em IA como um problema de base, não apenas de ferramentas. Sistemas de IA dependem de acesso rápido a dados, arquiteturas flexíveis e pontos de integração confiáveis. Aplicações legadas, infraestrutura fragmentada e fluxos de trabalho frágeis dificultam que projetos de IA avancem além de casos isolados. Já aplicações modernizadas dão espaço para experimentar, escalar e adaptar sem retrabalho constante.
O relatório descreve essa relação como um ciclo de reforço: organizações modernizam aplicações para suportar IA e depois usam os resultados em IA para justificar mais modernização. Quem está à frente relata muito mais confiança de que a infraestrutura pode sustentar o desenvolvimento de IA — e essa confiança vira ação. Na APAC, 90% das organizações líderes já integraram IA em aplicações existentes, contra níveis bem mais baixos entre as que estão atrasadas. Cerca de 80% dessas líderes planejam aumentar essa integração ao longo do próximo ano.
A mudança traz também uma transformação de mentalidade: onde antes havia ênfase em testes e pilotos, agora o foco é integração. A IA deixou de ser encarada como projeto isolado e passou a fazer parte dos sistemas do dia a dia, desde fluxos internos até aplicações voltadas ao cliente. O relatório mostra que organizações na dianteira usam IA para melhorar processos internos, criar aplicações orientadas a conteúdo e apoiar atividades que geram receita, enquanto as atrasadas mantêm abordagens mais cautelosas e fragmentadas.
O custo do atraso aparece em segurança e confiança
Os custos de ficar para trás ficam evidentes. Quem atrasa a modernização tende a fazê-la de forma reativa, muitas vezes só após um incidente de segurança ou falha operacional. Na APAC, essas organizações relatam menor confiança tanto na infraestrutura quanto na capacidade das equipes de suportar IA. A falta de confiança retarda decisões e limita a escalada de iniciativas: em vez de ampliar casos de uso, as equipes gastam tempo gerenciando riscos, corrigindo falhas e lidando com dívida técnica.
A segurança tem papel central nessa dinâmica. O relatório indica que organizações com forte alinhamento entre times de segurança e de aplicações têm muito mais chance de escalar IA com sucesso. Onde esse alinhamento é fraco, questões de segurança consomem tempo e atenção, empurrando a modernização e o trabalho com IA para baixo na lista de prioridades. Muitas organizações atrasadas relatam dificuldade em rastrear riscos em aplicações e APIs, o que dificulta mover-se rapidamente sem aumentar a exposição.
Para os líderes, segurança é parte do desenho das aplicações, não um adicional. Essa abordagem reduz o trabalho reativo após incidentes e libera as equipes para focar em construir e aprimorar sistemas. Com o tempo, isso também diminui o arrasto operacional que pode travar iniciativas de IA. O relatório sugere que a confiabilidade virou um limite prático à velocidade: quem não mantém sistemas estáveis e seguros encontra dificuldade para levar projetos de IA à produção.
Menos ferramentas, bases mais claras e integração de IA mais rápida
Outro ponto de pressão destacado na APAC é o excesso de ferramentas. Quase todas as organizações relatam desafios para gerenciar stacks tecnológicos grandes e complexos, mas os líderes estão reagindo com mais rigor. Aproximadamente 86% dos líderes na APAC afirmam estar cortando ferramentas redundantes e abordando o shadow IT. O objetivo vai além do controle de custos: trata-se de clareza. Menos plataformas e integrações facilitam a modernização, a aplicação de controles de segurança consistentes e a integração de IA sem atritos.
O tempo dos desenvolvedores também pesa. Em organizações com fundação modernizada, desenvolvedores gastam mais tempo mantendo e melhorando sistemas que já funcionam. Nas atrasadas, há maior probabilidade de reconstrução do zero ou de tempo gasto com configuração e remediação. Essa diferença afeta a rapidez com que novas capacidades de IA podem ser introduzidas e refinadas. Quando as equipes estão ocupadas consertando problemas, fica mais difícil priorizar a IA.
Conclusão: fundações prontas trazem retornos reais
Somadas, as descobertas indicam que o sucesso em IA tem menos a ver com correr para implantar novos modelos e mais com remover os obstáculos que retardam tudo o mais. A modernização de aplicações cria as condições para a IA entregar valor, enquanto sistemas fragmentados e práticas reativas limitam o que a IA pode alcançar. Sem essa base, fica mais difícil transformar investimento em IA em retornos mensuráveis.
Para organizações da APAC, a mensagem é clara: investir em IA sem modernizar tende a produzir resultados rasos; modernizar sem planos de integração pode virar um ciclo contínuo de reconstrução. As empresas que obtêm os maiores retornos tratam atualização de aplicações, alinhamento de segurança e integração de IA como trabalhos conectados, não iniciativas separadas.
O relatório não aponta um único caminho a seguir, mas traça uma linha distinta entre quem age cedo e quem espera: a vantagem não está apenas em ter IA, mas em ter aplicações prontas para usá-la.
