A inteligência artificial deixou de ser tendência e, portanto, virou rotina em escritórios de todo o Brasil. Ferramentas como Microsoft Copilot, ChatGPT Enterprise e agentes de automação já fazem parte do dia a dia de times de advocacia, contabilidade, engenharia e tecnologia. Contudo, há um problema silencioso crescendo junto com essa adoção: o hardware que sustenta essas ferramentas, muitas vezes, não foi planejado para elas.
O que a IA exige do seu hardware
Primeiramente, é importante entender que ferramentas de IA generativa são intensivas em processamento. Assim, notebooks com processadores de geração anterior, memória RAM abaixo de 16GB ou armazenamento lento travam, superaquecem e comprometem a experiência do colaborador.
Além disso, segundo a IDC, os investimentos em IA no Brasil devem atingir US$ 3,4 bilhões em 2026, crescimento de mais de 30% em relação ao ano anterior. Portanto, a demanda por hardware compatível cresce na mesma proporção.
Na prática, o colaborador que antes usava o notebook apenas para e-mails e planilhas agora roda modelos de linguagem, processa grandes volumes de dados e mantém múltiplas abas de ferramentas abertas simultaneamente. Dessa forma, o hardware que funcionava bem em 2023 pode ser o gargalo de produtividade em 2026.
Os perfis que mais sentem esse impacto
Nem todos os times sentem essa pressão da mesma forma. Contudo, alguns perfis são especialmente afetados:
- Times de dados e tecnologia: processamento de modelos, scripts e ambientes de desenvolvimento exigem CPU e RAM elevados.
- Áreas financeiras e jurídicas: automação de contratos, análise de documentos e uso de copilots exigem hardware estável e rápido.
- Operações e atendimento: ferramentas de IA para triagem, resumo e resposta automática travam em máquinas mais antigas.
- Design e comunicação: geração de imagens e vídeos por IA é extremamente intensiva em GPU e memória.
Portanto, uma política única de hardware para toda a empresa já não faz sentido. Em vez disso, o ideal é mapear o perfil de uso de cada área e definir configurações específicas.
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O problema de atualizar o parque com modelo de compra
Quando uma empresa compra hardware, ela assume um ciclo rígido: compra, usa até depreciar, descartar e reinveste. Todavia, esse ciclo não acompanha o ritmo de evolução das ferramentas digitais.
Além disso, atualizar o parque por compra significa:
- Desembolso pontual elevado, impactando o fluxo de caixa.
- Processo de compra, aprovação e logística que pode levar semanas.
- Risco de o equipamento escolhido já estar defasado ao chegar.
Consequentemente, muitas empresas adiam a atualização e o time segue produzindo abaixo do potencial enquanto isso.
Como a locação resolve a defasagem de hardware
A locação de hardware permite que a empresa atualize o parque conforme as necessidades surgem, sem precisar esperar um ciclo fechado de compra. Por exemplo, quando um colaborador passa a usar ferramentas de IA e a máquina atual não suporta, um consultor dedicado da aluga.com entra em contato para entender as necessidades do novo projeto e ajustar o modelo de contrato conforme o uso real. Dessa forma, a atualização acontece de maneira planejada, previsível e alinhada à evolução da equipe.
Além disso, com a aluga.com, os equipamentos já chegam configurados para o perfil de uso de cada área: softwares instalados, políticas de segurança aplicadas e hardware compatível com as demandas reais do time. Dessa forma, o onboarding é mais rápido e o colaborador começa a produzir no primeiro acesso.
Por fim, o custo mensal previsível substitui o CAPEX imprevisível, liberando caixa para investir nas ferramentas de IA em si, não apenas na infraestrutura que as sustenta.
O que considerar na hora de atualizar o parque
Antes de qualquer decisão, portanto, vale mapear:
- Quais ferramentas de IA o time já usa ou planeja usar nos próximos 6 meses.
- Quais colaboradores têm mais necessidade de hardware atualizado.
- Se o modelo atual de gestão (compra ou locação) permite atualização ágil.
- Qual é o custo real de manter hardware defasado em termos de produtividade perdida.
Consequentemente, empresas que fazem esse mapeamento tomam decisões mais racionais e evitam tanto o excesso quanto a falta de infraestrutura.
Você está sentindo esse impacto com o uso da IA?
Fale com a aluga.com
