Como as empresas podem transformar o potencial da IA em impacto escalável

Imaginar o que pode ser feito com a IA não é a parte difícil. O desafio é tudo o que a cerca.

Em minha experiência, o que realmente detém as organizações é o emaranhado de sistemas legados, exposição regulatória, lacunas de segurança, dados em silos e o peso crescente da “Shadow AI” surgindo em diversas unidades de negócio. Os tomadores de decisão estão se perguntando:

• Como operacionalizar a IA sem parar o que já funciona?
• Como construir um ecossistema robusto o suficiente para suportá-la?

A ironia é que as empresas não estão apenas questionando ou pensando sobre o tema; a maioria está investindo pesado. O IDC relata que iniciativas de IA e automação são agora os itens mais protegidos nos orçamentos de tecnologia, mesmo em períodos de cortes.

Para muitos líderes, a IA parece menos uma revolução e mais um “cabo de guerra”. As áreas de negócio pressionam por inovação rápida, o TI acende o alerta sobre riscos, a Segurança endurece os controles, o Jurídico aponta preocupações de compliance… enquanto isso, os gastos com tokens estão saindo do controle e ninguém tem visibilidade total de quem está construindo o quê.

Essa tensão pode ser desencorajadora, mas vejo uma oportunidade: isso significa que sua organização atingiu o ponto onde a IA deve deixar de ser experimentação para se tornar design de ecossistema.

Aqui estão algumas lições aprendidas na prática ao ajudar organizações a escalar a IA além das PoCs (Provas de Conceito) de forma segura e útil.

O problema das PoCs de IA

Aquela Prova de Conceito empolgante que sua equipe de inovação criou foi bem-sucedida justamente porque pôde ignorar as restrições que sustentam todo o seu negócio: tecnologia legada, segurança, jurídico, governança…

É por isso que o OpenClaw se tornou viral tão rapidamente, apesar de ser completamente problemático para qualquer setor que precise operar no mundo real.

Leia mais: Lições de governança de IA da OpenClaw e da Moltbook

PoCs funcionam porque os desenvolvedores evitam deliberadamente as partes difíceis — eles não se preocupam com o sistema legado mais antigo ou com restrições regulatórias. No entanto, essa configuração ponto a ponto entra em colapso diante da complexidade do mundo real.

Imagine lançar um assistente de IA em um site hospitalar e descobrir que ele está ingerindo resultados de exames de um sistema legado de transferência de arquivos que nunca aplicou controles de acesso por paciente. De repente, você está expondo informações sensíveis de saúde (PHI).

Se você tem dificuldade em integrar a IA agêntica à sua arquitetura atual, não está sozinho. Pesquisas do IDC mostram que apenas 45% dos projetos de IA nos últimos dois anos entregaram resultados de negócios mensuráveis. ^{Em outras palavras}, mais da metade não atingiu o impacto esperado.

A fragmentação é o “assassino silencioso” da escalabilidade

Muitas empresas falham no ROI de IA porque tentam escalar a tecnologia sobre ecossistemas que nunca foram projetados para suportar sistemas autônomos. É o que chamamos de “ilhas de automação”, em vez de um ecossistema unificado.

Recentemente, tive o prazer de discutir esse tema com Shari Lava, que lidera a equipe de pesquisa de IA e Automação da IDC. À medida que muitas organizações buscam escalar de provas de conceito para implementar IA em seus ambientes, elas percebem que o resultado se assemelha mais ao que ela chama de “ilhas de automação” do que a um ecossistema unificado.

Para unir essas ilhas, algumas organizações constroem “pontes” (integrações customizadas via código).

Elas ajudam no curto prazo, mas raramente são feitas para escalabilidade, visibilidade ou controle a longo prazo.

Vimos isso em uma multinacional: após PoCs bem-sucedidas, o projeto travou porque a paisagem de integração era fragmentada.

Uma equipe gerenciava o EDI, outra era responsável pelo MFT, outra pelas APIs e iPaaS, e assim por diante. Como cada grupo era responsável apenas por sua parte, ninguém tinha visibilidade de ponta a ponta ou uma estratégia unificada. Os agentes de IA precisavam acessar dados e processos espalhados por todos esses sistemas, mas as equipes não estavam alinhadas, as tecnologias não eram interoperáveis ​​e a governança era inconsistente.

O problema é que muitos fornecedores hoje em dia só conseguem abordar (com maestria) uma parte do problema, em vez de oferecer uma base de integração holística e com múltiplos padrões para realmente operacionalizar a IA de forma segura e em grande escala.

Uma camada de integração unificada é a única maneira de garantir que a IA tenha acesso seguro e consistente a dados e processos. E, especialmente quando se trata de IA orientada a agentes, as consequências da fragmentação vão muito além da ineficiência.

Controle de IA: uma prioridade de segurança e regulação

O conceito de “garbage in, garbage out” (entra lixo, sai lixo) é ainda mais crítico na era da IA agêntica.

Os modelos precisam de dados consistentes e em tempo real. Sistemas autônomos podem amplificar fraquezas de integração em vez de compensá-las.

Não estamos falando apenas de alucinações. Em uma arquitetura agêntica, você não gerencia mais apenas milhares de identidades humanas, mas milhões de agentes autônomos.

Além disso, o compliance não permite o mantra de “mover rápido e mexer nas coisas”.

Na Europa, por exemplo, o AI Act e a necessidade de consultar conselhos de trabalhadores podem interromper legalmente um projeto de IA mesmo que a tecnologia esteja pronta.

As preocupações globais agora incluem:

• Relatórios do AI Act e soberania digital
• Minimização de dados
• Fluxos regulados
• Soberania digital
• Filtros de conteúdo
• Guardrails operacionais
• Auditoria de decisões agênticas

A necessidade de unificar dados de forma segura para que possam ser controlados em ecossistemas locais, na nuvem e com parceiros externos é mais urgente do que nunca.

Você não precisa modernizar o legado. Precisa modernizar os fluxos.

Um medo comum dos CIOs é: “Escalar a IA exige reconstruir todos os nossos
sistemas?”

Absolutamente não.

Escalar a IA não exige arrancar os sistemas que sustentam o negócio. Precisamos olhar para os caminhos que a IA deve percorrer para chegar aos dados com segurança.

Seu sistema MFT central pode ter 40 anos e estar repleto de dados vitais. A IA precisa de acesso a ele, assim como a transações EDI, APIs e aplicativos em nuvem.

Fluxos como transações EDI e transferências de arquivos também são fontes valiosas de insights operacionais – onde a IA pode detectar anomalias, enriquecer dados e acionar ações, desde que esses movimentos sejam visíveis, controlados e devidamente orquestrados.

Reescrever sistemas legados é lento e arriscado. Nossa recomendação é criar uma
camada de abstração por cima deles.

• usuários
• LLMs e fluxos de trabalho para os agentes
• todas as fontes de dados e sistemas de back-end

Isso permite escalar a IA sem desestabilizar nada que já esteja funcionando. E, como mencionado anteriormente, é aqui que a integração de múltiplos padrões se torna uma vantagem significativa: a capacidade de suportar e orquestrar diversos padrões dentro de uma estrutura unificada, em vez de uma abordagem única para a integração empresarial.

A importância de uma camada de controle unificada

Em muitas empresas, os sinais mais valiosos para a IA já estão em movimento: embutidos em transações EDI ou transferências de arquivos. O desafio é tornar esses fluxos “prontos para IA”.

Uma camada de controle unificada traz coerência a essa complexidade, oferecendo governança compartilhada e visibilidade de ponta a ponta entre ambientes on-premises, nuvem e parceiros.

É aqui que o legado da Axway em integração multipadrão se destaca. Ao unificar diversos estilos de integração sob uma estrutura comum, as empresas operacionalizam a IA com segurança e resiliência.

Em última análise, os ecossistemas habilitados por IA não se resumem a adotar mais ferramentas ou seguir o modelo mais recente. Trata-se de estar preparado, de estabelecer uma base sólida.

Líderes de sucesso não pensarão em ferramentas isoladas, mas em ecossistemas. Eles se moverão rápido, mantendo o controle total de sua arquitetura.

Não sabe por onde começar?

^{1 Future Enterprise Resiliency & Spending Survey Wave 7, IDC, September 2025}

^{2 Future Enterprise Resiliency & Spending Survey Wave 11, IDC, Dec 2024}