A corrida corporativa pela adoção da inteligência artificial abriu uma nova fronteira de eficiência e inovação. Mas, na avaliação do Grupo Stefanini, a simples implementação de ferramentas não garante transformação real. Sem arquitetura tecnológica robusta, integração com dados confiáveis e supervisão humana, a promessa de ganho de produtividade tende a se diluir em iniciativas desconectadas.
Para Fabio Caversan, CTO global da companhia, o ponto de partida não é o modelo de IA em si, mas o desenho técnico que o sustenta. A tecnologia, afirma, precisa estar incorporada ao fluxo formal de engenharia, com rastreabilidade, ambientes controlados e validação contínua. A inteligência artificial não é um elemento isolado e deve operar dentro de um ecossistema estruturado, com modelos privados e controle humano como parte do processo.
A criação de sandboxes corporativos, segundo o executivo, tornou-se etapa indispensável. Ambientes fechados permitem testar hipóteses e desenvolver aplicações sem expor informações sensíveis. Quando a experimentação deixa de ser um esforço paralelo e passa a integrar o ciclo de desenvolvimento, a inovação ocorre de maneira sustentável.
Esse cuidado é particularmente relevante em empresas que operam sob regras rígidas de compliance ou que dependem de dados estratégicos. Em tais contextos, improvisação pode significar risco reputacional e financeiro.
Outro alerta diz respeito à proliferação de iniciativas isoladas. Em muitas organizações, áreas distintas adotam soluções de IA de forma independente, o que gera redundância, inconsistências de segurança e aumento de custos.
A alternativa, defende Caversan, é estruturar uma arquitetura centralizada de dados, modelos e serviços. Esse arranjo cria padrões comuns de governança e controle, ao mesmo tempo em que oferece às áreas de negócio liberdade para desenvolver aplicações específicas sobre uma base compartilhada.
Com o avanço da chamada IA agêntica, capaz de executar tarefas de maneira mais autônoma, o risco de dispersão se amplia. Agentes inteligentes não são produtos prontos. São softwares desenhados sob medida. Sem uma arquitetura sólida, surgem soluções desconectadas que não se convertem em valor mensurável.
Se o discurso em torno da IA costuma se concentrar nos modelos mais sofisticados, a realidade corporativa impõe outro desafio, a convivência com sistemas antigos. Muitas plataformas em operação foram concebidas antes da era dos dados estruturados e da interoperabilidade.
O problema raramente está no algoritmo. Está na qualidade da informação disponível e na integração com o ambiente existente, afirma o CTO. Na prática, a IA tende a potencializar tanto as virtudes quanto as fragilidades da base tecnológica já instalada.
Retorno mais rápido no desenvolvimento
Entre as frentes em que os resultados aparecem com maior velocidade, o desenvolvimento de software lidera. Ferramentas baseadas em IA vêm acelerando etapas como escrita e revisão de código, documentação, testes e correção de falhas.
Para Caversan, o ganho não se resume à redução de tempo. A principal mudança está na viabilidade de projetos antes considerados inviáveis por restrição de recursos. Com os mesmos times, é possível entregar mais soluções. Esse é o retorno concreto, ampliar a capacidade produtiva sem expandir proporcionalmente a estrutura.
Ainda assim, ele pondera que eficiência não pode ser medida apenas pelo uso da tecnologia. O critério central é avaliar se a IA está habilitando novos produtos, processos ou modelos de negócio e não apenas consumindo infraestrutura.
Apesar do avanço dos sistemas autônomos, a supervisão humana permanece como elemento-chave. Checkpoints de validação, revisão de resultados e controle de vieses são mecanismos indispensáveis para mitigar riscos.
No novo cenário, até mesmo prompts e fluxos de interação passaram a ser tratados como ativos estratégicos. A governança, na visão do executivo, não depende apenas de políticas formais, mas do desenho de sistemas que tornem a validação humana parte inevitável da operação.
Menos euforia, mais engenharia
Após a fase inicial de entusiasmo generalizado, o mercado começa a migrar para uma postura mais pragmática. Promessas de soluções instantâneas cedem espaço à percepção de que a inteligência artificial exige planejamento, arquitetura e disciplina técnica.
Nos próximos anos, a expectativa é de maior integração entre agentes digitais e processos corporativos, além do avanço da IA física em setores como logística e manufatura. Para o CTO, o horizonte não aponta para a substituição de profissionais, mas para uma nova dinâmica de trabalho.
O protagonismo continuará humano. A diferença é que as pessoas passarão a coordenar ecossistemas de agentes digitais e físicos, ampliando sua capacidade de impacto, conclui.
