Por anos, o debate corporativo global girou em torno de uma pergunta fascinante: o que a Inteligência Artificial (IA) é capaz de fazer? Já percebemos que a tecnologia funciona e o mercado respondeu com investimentos massivos – o gasto em IA Generativa saltou de US$ 1,7 bilhão para US$ 37 bilhões em apenas dois anos, capturando 6% do mercado global de SaaS, segundo um relatório. O desafio atual não é mais a descoberta, mas sim a sustentação do valor a longo prazo. O verdadeiro gargalo da IA em escala deixou de ser matemático ou computacional; ele é estrutural e, muitas vezes, invisível.
Vivenciamos hoje o esgotamento do modelo tradicional de TI corporativa. Como bem aponta um estudo recente, muitas organizações tentam escalar sistemas autônomos sobre arquiteturas antigas que nunca foram desenhadas para essa dinâmica. Práticas clássicas de ITSM, PMOs tradicionais e governanças baseadas em comitês sequenciais entram em colisão direta com a velocidade da IA. O erro mais comum tem sido adotar uma abordagem AI-on-top, ou seja, simplesmente injetar ferramentas inteligentes no topo de fluxos de trabalho já existentes. Se os processos internos de uma empresa são falhos, ambíguos ou difusos, a IA não irá corrigi-los; ela irá, com precisão matemática, automatizar e amplificar o caos.
O reflexo desse descompasso estrutural é nítido nos dados operacionais. Embora 38% das companhias globais estejam testando agentes de IA, apenas 11% conseguiram, de fato, levá-los para o ambiente de produção. O mercado foi inundado por uma hiper abundância de foundation models (projeções indicam que teremos entre 103 e 306 modelos até 2028), gerando uma severa fragmentação de contexto. Sem uma infraestrutura de orquestração integrada, as empresas perdem a continuidade semântica entre seus sistemas. A IA escala isoladamente em departamentos específicos, porém falha de forma sistêmica na organização. A IA não conecta se não houver um fluxo de dados unificado em tempo real: ela opera em silos, incapaz de compartilhar aprendizados.
Diante disso, a economia da inferência exige uma mudança profunda em nossa governança financeira e de infraestrutura. Tratar a eficiência da IA apenas como uma redução no custo unitário do token, que caiu cerca de 280 vezes em dois anos, é uma ilusão analítica. O volume de uso corporativo cresce muito mais rápido do que os custos caem, gerando faturas inesperadas de milhões de dólares. O dilema moderno da infraestrutura tecnológica deixou de ser uma disputa simplista entre cloud e on-premises. Ele reside no equilíbrio estratégico entre a elasticidade para inovação e a previsibilidade de custos, migrando para arquiteturas de edge computing onde a latência é crítica. O ROI agora é medido pelo custo de cada decisão tomada por segundo com SLA garantido.
Essa nova realidade redefine completamente o papel das lideranças e a gestão do trabalho. Entramos na era da IA Física e da automação agêntica de ponta a ponta, onde softwares se transformaram em sistemas vivos, gerados e corrigidos por algoritmos em milissegundos. De acordo com uma pesquisa, três quartos das grandes empresas com faturamento acima de US$ 20 bilhões já utilizam IA na engenharia de software. Empresas já demonstram essa mudança na prática, processando bilhões de quilômetros de dados operacionais por ano a partir de sensores, câmeras e dispositivos conectados, a companhia mostra que o diferencial competitivo não está apenas na sofisticação do modelo, mas na capacidade de conectar continuamente ativos, pessoas e decisões em tempo real.
Essa autonomia progressiva exige o que o mercado ainda hesita em nomear: a gestão do trabalho não humano. O tradicional indicador de “amplitude de controle” (span of control) está obsoleto. Precisamos gerenciar a “amplitude de complexidade” (span of complexity), auditando o grau de autonomia dos agentes e os riscos de negócio atrelados a eles. Entretanto, nenhuma transformação algorítmica prospera sem o fator humano, e é aqui que reside o maior sinal de alerta para os comitês executivos. Um relatório que entrevistou 2.000 executivos C-level globalmente revelou uma preocupante lacuna de confiança: a proporção de empresas que se consideram preparadas para o futuro (future-ready) caiu quatro pontos percentuais. Há um desalinhamento crônico. Enquanto os trabalhadores se mostram majoritariamente confortáveis para colaborar com a IA, apenas 45% dos líderes esperam integrar agentes aos fluxos nos próximos meses, e somente 36% das lideranças comunicam claramente como a IA criará novas oportunidades de carreira em vez de substituições.
A aceleração tecnológica sem mecanismos de controle, cultura de transparência e responsabilidade institucional é um vetor de esgotamento. Companhias que lideram a maturidade digital já superaram as fronteiras tradicionais de seus setores e investem no desenvolvimento de AgentOps, capacitando seus gestores para atuarem como auditores de sistemas autônomos e definindo limiares rígidos de intervenção humana (human-in-the-loop). Mais do que adotar novas ferramentas, essas organizações estão promovendo uma reintegração de capacidades antes dispersas entre fornecedores, plataformas e áreas de negócio, reconstruindo visibilidade e controle sobre fluxos críticos de informação. Proteger decisões críticas de serem delegadas exclusivamente aos algoritmos é um imperativo ético, legal e operacional para manter a conformidade e a integridade corporativa intactas.
Para que a IA cumpra sua promessa de produtividade no Brasil, na América Latina e no mundo, precisamos parar de perseguir obsessivamente o “último modelo lançado” e focar no desenho de novos modelos operacionais. O sucesso em escala exigirá redesenho estrutural, orquestração rigorosa e, acima de tudo, a reconstrução da confiança organizacional. Em um cenário de centenas de modelos convivendo simultaneamente dentro das empresas, a vantagem competitiva não estará em quem possui mais IA, mas em quem consegue garantir que todas elas compartilhem o mesmo contexto.
A tecnologia corre na velocidade do amanhã, mas o valor real de mercado só será capturado por organizações que souberem pavimentar esse caminho com governança, integração e profunda centralidade humana.
*Por Alessandro Buonopane, CEO Brasil e LATAM da GFT Technologies.
