Análise sobre como a arquitetura tecnológica impacta na inteligência artificial.

A adoção de inteligência artificial exige uma integração estratégica e uma arquitetura robusta, segundo o Grupo Stefanini.

A crescente adoção da inteligência artificial (IA) nas empresas trouxe à tona oportunidades sem precedentes para melhorar a eficiência e a inovação. No entanto, o Grupo Stefanini argumenta que a simples implementação de ferramentas de IA não assegura uma transformação eficaz nos negócios. Sem uma arquitetura tecnológica robusta, integração de dados confiáveis e supervisão humana, os potenciais ganhos de produtividade podem se dissipar em iniciativas desconectadas.

A arquitetura como base para a IA

Fabio Caversan, CTO global da Stefanini, enfatiza que o primeiro passo na adoção da IA não é o modelo de inteligência artificial em si, mas sim a estrutura técnica que o suporta. Ele explica que a tecnologia deve ser integrada ao fluxo formal de engenharia, caracterizado por rastreabilidade, ambientes controlados e validação contínua. A inteligência artificial não pode ser vista como um elemento isolado; deve operar dentro de um ecossistema estruturado que inclui modelos privados e controle humano como partes integrantes do processo.

Caversan também destaca a importância da criação de “sandboxes” corporativos, ambientes fechados que permitem a experimentação com hipóteses e o desenvolvimento de aplicações sem expor informações sensíveis. Quando a experimentação se torna parte do ciclo de desenvolvimento, a inovação ocorre de forma mais sustentável.

O desafio da dispersão das iniciativas de IA

Um dos problemas identificados é a proliferação de iniciativas isoladas dentro das organizações. Muitas vezes, diferentes áreas adotam soluções de IA de maneira independente, resultando em redundâncias, inseguranças e aumento de custos. Caversan sugere que uma arquitetura centralizada de dados, modelos e serviços é a chave para superar esses desafios, criando padrões comuns de governança e controle, ao mesmo tempo que proporciona liberdade às áreas de negócio para desenvolver aplicações específicas em uma base compartilhada.

Com o surgimento de IA agêntica, que realiza tarefas de maneira mais autônoma, o risco de dispersão se torna ainda mais significativo. Esses sistemas não são produtos prontos; são softwares customizados que, sem uma arquitetura sólida, podem resultar em soluções desconectadas, não gerando valor mensurável.

Integração com sistemas legados

Outro aspecto importante a ser considerado é a integração da IA com sistemas legados. Muitas ferramentas atualmente em uso foram desenvolvidas antes da era dos dados estruturados e da interoperabilidade. Caversan aponta que o verdadeiro desafio não reside apenas em algoritmos, mas sim na qualidade da informação disponível e na forma como ela se integra ao ambiente existente. Na prática, a IA tende a amplificar tanto as qualidades quanto as fraquezas da base tecnológica já em operação.

Resultados rápidos no desenvolvimento de software

Entre os setores onde os resultados da IA são mais evidentes está o desenvolvimento de software. Ferramentas de IA têm acelerado processos como a redação e revisão de código, documentação e testes. Caversan observa que a eficiência não se limita à redução de tempo; a principal mudança reside na possibilidade de executar projetos antes considerados inviáveis devido a restrições de recursos. Com a mesma equipe, é possível entregar um número maior de soluções, ampliando a capacidade produtiva sem aumentar proporcionalmente a estrutura.

No entanto, ele alerta que a eficiência não deve ser medida apenas pelo uso da tecnologia. O critério central é avaliar se a IA está possibilitando o surgimento de novos produtos, processos ou modelos de negócios, em vez de apenas consumir infraestrutura existente.

Apesar dos avanços nos sistemas autônomos, a supervisão humana continua sendo um elemento crucial. Mecanismos de validação, revisão de resultados e controle de vieses são essenciais para mitigar riscos. Na nova realidade, até mesmo prompts e fluxos de interação estão se tornando ativos estratégicos. A governança, segundo Caversan, não depende apenas de políticas formais, mas do planejamento de sistemas que integram a validação humana como parte necessária da operação.

Um futuro de colaboração entre humanos e máquinas

Após um período de entusiasmo inicial, o mercado começa a mudar para uma abordagem mais pragmática. As promessas de soluções instantâneas estão sendo substituídas pela consciência de que a inteligência artificial requer planejamento, arquitetura e disciplina técnica. Nos próximos anos, espera-se uma maior integração entre agentes digitais e processos corporativos, além do avanço da IA física em setores como logística e manufatura. Caversan conclui que, ao invés de substituir profissionais, essa evolução propõe uma nova dinâmica de trabalho, onde os humanos terão o papel de coordenar ecossistemas de agentes digitais e físicos, aumentando sua capacidade de impacto.

Fonte: brazileconomy.com.br