Por que a rede é o próximo gargalo

O boom da GenAI está ultrapassando a sua infraestrutura?

O investimento empresarial em GenAI chegou a um ponto crítico. Os orçamentos estão liberados. Os casos de uso estão se multiplicando. E, no entanto, entre as equipes de TI e os líderes de infraestrutura, uma constatação preocupante está se instalando:

A IA está pronta. Mas a infraestrutura não está.

Essa lacuna é mais visível na rápida ascensão da Retrieval-Augmented Generation (RAG), a arquitetura que agora impulsiona a interface dos LLMs com os dados corporativos em tempo real. A RAG combina modelos de base com bancos de dados vetoriais e APIs externas para criar respostas dinâmicas e sensíveis ao contexto.

Mas, à medida que as organizações passam do piloto para a produção, as rachaduras na infraestrutura legada aparecem rapidamente: picos de latência, pontos cegos de segurança e observabilidade limitada nos fluxos de trabalho orientados por IA.

De acordo com o Relatório Futuriom de julho de 2025, “RAGS to Riches-Deploying RAG and Enterprise AI”, o mercado está batendo em um muro:

“Os pipelines RAG estão proliferando sem padronização. As lacunas de desempenho e segurança são reais.”

Esse não é um problema de ferramentas. É um problema de infraestrutura, que tem sua raiz na incapacidade das arquiteturas tradicionais de WAN, segurança e nuvem de atender às necessidades das cargas de trabalho nativas de IA.

Do hype à realidade operacional: Por que o RAG é tão exigente

Vamos voltar um pouco. O RAG existe porque a maioria dos LLMs não tem conhecimento de domínio privado. Ao combinar os LLMs com fontes internas, como bases de conhecimento, bancos de dados vetoriais e APIs, o RAG torna a GenAI realmente útil para os negócios.

Mas útil não significa simples.

As arquiteturas RAG normalmente envolvem:

  • LLMs hospedados na nuvem
  • Bancos de dados vetoriais em ambientes SaaS ou IaaS
  • Chamadas de API em tempo real para serviços internos e de terceiros
  • Estruturas agênticas, como LangChain ou AutoGPT, que gerenciam a orquestração

Essa rede de serviços abrange nuvens, data centers, plataformas SaaS e locais de borda. A infraestrutura deve não apenas conectá-los, mas fazê-lo de forma segura, com alto desempenho e visibilidade total.

O relatório da Futuriom descreve esses três pilares da maturidade da infraestrutura da GenAI:

  1. Otimização do desempenho em caminhos de inferência distribuídos
  2. Segurança no nível de identidade, sessão e API
  3. Observabilidade de ponta a ponta e aplicação de políticas

Sem isso, o RAG permanece frágil e propenso a erros.

Realidades do RAG: Por que a GenAI está expondo os pontos fracos da infraestrutura

Expansão, fragmentação e sobrecarga de ferramentas

As entrevistas da Futuriom revelaram que muitas empresas têm cinco ou mais implementações distintas de RAG, cada uma ligada a uma unidade de negócios, fornecedor ou modelo diferente.

“O RAG como serviço pode se tornar o único caminho a seguir, pois as empresas não conseguem dimensionar abordagens fragmentadas.”

Isso cria vários pontos de falha, ferramentas redundantes e políticas de segurança inconsistentes. Além disso, sobrecarrega a TI com a integração e a resolução de problemas, justamente quando a demanda aumenta.

A inferência não é mais centralizada

Tradicionalmente, a inferência acontecia na nuvem ou em clusters locais. Porém, com fluxos de trabalho agênticos, APIs disparando entre serviços e consultas de usuários vindas de todos os lugares, a latência se torna a restrição.

“As empresas relatam problemas crescentes de desempenho à medida que a inferência se desloca para a borda.”

As redes legadas – construídas em MPLS, SD-WAN não gerenciada ou ISPs regionais – não podem oferecer o desempenho determinístico que as cadeias de IA exigem.

Qual é a diferença entre uma resposta de 90 ms e um tempo limite de 350 ms? Uma sessão do GenAI com falha.

A observabilidade e a segurança são coisas secundárias

O RAG introduz novos riscos:

  • E se um agente autônomo chamar a API errada?
  • Quem monitora as consultas de vetores quanto ao uso indevido?
  • Como o senhor aplica a política em cadeias distribuídas e de várias etapas?

Futuriom aponta: “A segurança e o monitoramento da IA agêntica ainda são imaturos. As empresas precisarão de ferramentas integradas”.

Esse ferramental deve abranger não apenas os pontos de extremidade, mas cada salto, cada sessão, cada inferência.

O que o mercado quer: Infraestrutura unificada, nativa da nuvem e inteligente

A direção é clara.

A TI corporativa não quer fazer bricolagem dessa complexidade com 15 ferramentas. Ela quer:

  • Fornecimento unificado de serviços de rede e segurança
  • Controle baseado em nuvem e otimização de desempenho
  • Operações gerenciadas ou co-gerenciadas que podem ser ampliadas globalmente
  • Visibilidade que se estende por toda a nuvem, borda e cadeias de inferência

Isso é o que a Futuriom descreve como a evolução inicial do RAG-as-a-Service – não um fornecedor oferecendo uma nova ferramenta, mas uma mudança fundamental na forma como a infraestrutura é fornecida para dar suporte à IA.

O que mais se aproxima disso atualmente? Plataformas SASE de fornecedor único e totalmente gerenciadas com observabilidade integrada e SLAs alinhados à IA.

Infraestrutura para RAG no mundo real: Como ela se parece

Veja como a base correta transforma as operações de GenAI:

  • Os pipelines RAG são executados em todas as regiões com o <100ms latency {{{wpml_tag_120}}} {{{wpml_tag_121}}}{{{wpml_tag_122}}}Inference traffic{{{wpml_tag_123}}} gets dynamically prioritized and routed via AI-aware SD-WAN {{{wpml_tag_124}}} {{{wpml_tag_125}}}{{{wpml_tag_126}}}Agentic behavior{{{wpml_tag_127}}} is logged, visualized, and secured across every step {{{wpml_tag_128}}} {{{wpml_tag_129}}}{{{wpml_tag_130}}}Vector database access{{{wpml_tag_131}}} is encrypted, identity-bound, and policy-controlled {{{wpml_tag_132}}} {{{wpml_tag_133}}}{{{wpml_tag_134}}}Security stack{{{wpml_tag_135}}} (ZTNA, NGFW, CASB, SWG) is applied at the session—not bolted on later {{{wpml_tag_136}}} {{{wpml_tag_137}}}{{{wpml_tag_138}}}Operational overhead{{{wpml_tag_139}}} drops as visibility increases {{{wpml_tag_140}}} {{{wpml_tag_141}}} These capabilities are table stakes if you’re serious about production-grade GenAI. {{{wpml_tag_142}}}{{{wpml_tag_143}}}The Consequences of Waiting {{{wpml_tag_144}}}{{{wpml_tag_145}}} {{{wpml_tag_146}}}Organizations still running RAG on duct-taped architectures are experiencing: {{{wpml_tag_147}}} {{{wpml_tag_148}}} {{{wpml_tag_149}}}Developer fatigue from brittle integrations {{{wpml_tag_150}}} {{{wpml_tag_151}}}Compliance exposure due to lack of API-level controls {{{wpml_tag_152}}} {{{wpml_tag_153}}}Inference lag leading to dropped queries or broken workflows {{{wpml_tag_154}}} {{{wpml_tag_155}}}Overprovisioning to “buy performance” through brute force {{{wpml_tag_156}}} {{{wpml_tag_157}}} And as Futuriom warns: “Without scalable infrastructure, RAG becomes a liability—not a differentiator.” {{{wpml_tag_158}}}{{{wpml_tag_159}}}The Punchline: Unified SASE as a Service Built for GenAI {{{wpml_tag_160}}}{{{wpml_tag_161}}} {{{wpml_tag_162}}}So what’s the answer? {{{wpml_tag_163}}} {{{wpml_tag_164}}}Not more point tools. Not another visibility dashboard. And not a 12-month internal buildout. {{{wpml_tag_165}}} {{{wpml_tag_166}}}It’s Unified SASE, delivered as a managed cloud service, optimized for GenAI infrastructure. {{{wpml_tag_167}}} {{{wpml_tag_168}}}That’s where Aryaka comes in. {{{wpml_tag_169}}} {{{wpml_tag_170}}}Aryaka’s Unified SASE as a Service is the infrastructure platform GenAI needs: {{{wpml_tag_171}}} {{{wpml_tag_172}}} {{{wpml_tag_173}}}Global private backbone for deterministic inference performance {{{wpml_tag_174}}} {{{wpml_tag_175}}}Fully integrated ZTNA, NGFW, CASB, and SWG—applied via OnePASS™ {{{wpml_tag_176}}} {{{wpml_tag_177}}}AI>Observe para obter visibilidade de pilha completa do comportamento do agente e da inferência
  • Fornecido como um serviço – globalmente, com segurança e na velocidade da nuvem

A Aryaka foi inclusive citada no relatório “RAGS to Riches” entre mais de 40 fornecedores que apoiam o futuro da infraestrutura RAG.

Porque, no final das contas, a IA não pode se mover rapidamente se sua rede e segurança não puderem acompanhar.

Próximas etapas

Deseja explorar o quanto sua infraestrutura está pronta para a expansão da RAG, da IA agêntica e da GenAI?

Faça o download do relatório “RAGS to Riches” da Futuriom

Solicite uma análise de prontidão da infraestrutura GenAI à Aryaka