Escalar IA exige mais do que novas ferramentas: o que sua operação precisa

O gargalo da IA não é a ferramenta, é a base

A empolgação com a inteligência artificial é compreensível, mas escalar essa tecnologia exige uma maturidade que muitas operações ainda não possuem. Em entrevista durante o Web Summit Rio, Fabricio Lira, diretor de IA e Dados da IBM Brasil, foi direto: adotar modelos prontos é o passo mais fácil. O verdadeiro desafio reside na infraestrutura, na organização dos dados e na governança.

Para quem atua com desenvolvimento ou gestão de produtos, o alerta é claro: não adianta implementar agentes autônomos se a sua base de dados continua fragmentada. A IA precisa de transversalidade para entregar valor real, algo que se perde quando a informação vive em silos isolados por departamentos ou sistemas desconexos.

Dados proprietários: o seu diferencial competitivo

Existem mais de um milhão de modelos disponíveis no Hugging Face, mas nenhum deles conhece as particularidades do seu negócio. Lira destaca que a maioria das empresas falha ao ignorar o valor do contexto proprietário. O conhecimento específico da sua operação — aquele que realmente gera diferencial competitivo — não está disponível em modelos genéricos.

Se você ainda mantém processos manuais ou dados espalhados, o primeiro passo para a escala não é buscar uma nova API, mas sim organizar o que você já tem. Como discutido em IA além do hype: o que a transição para resultados práticos muda na operação, a transição para resultados concretos exige uma limpeza profunda na forma como a informação flui.

Governança e orquestração: o freio que permite acelerar

À medida que o volume de agentes de IA aumenta, a governança deixa de ser um detalhe burocrático para se tornar o pilar central da operação. Gerenciar modelos distribuídos em múltiplas plataformas sem expor o negócio a riscos de segurança ou vazamento de dados é o novo padrão de exigência.

Lira faz uma analogia precisa: o freio de um Fórmula 1 não é um mecanismo de parada, mas uma ferramenta que permite ao piloto fazer curvas em altíssimas velocidades. O mesmo vale para a governança em TI: uma estrutura bem implementada é o que permite escalar com segurança, sem que o sistema trave por falta de controle.

Do custo à geração de receita

O erro comum é tratar a IA apenas como uma ferramenta de redução de custos. O movimento mais maduro, segundo o executivo da IBM, é utilizar a tecnologia para criar novas fontes de receita. A própria IBM, antes de levar soluções ao mercado, utilizou a IA internamente para gerar ganhos operacionais de US$ 4,5 bilhões em 2025.

Para quem busca essa transição, o foco deve ser:

• Sair do caos: Centralizar dados para que a IA tenha contexto.
• Mitigar riscos: Converter incertezas em planos de ação claros.
• Soberania: Entender que a regulação e a organização dos dados locais são ativos, não freios.

Se sua operação ainda sofre com a fragmentação de processos e dados, plataformas como a Orqueza ajudam a centralizar a gestão, preparando o terreno para que a IA tenha uma base sólida onde atuar. Afinal, não há algoritmo que corrija uma gestão baseada em planilhas desconexas.

Fonte: Canaltech