A inteligência artificial (IA) em escala empresarial: como liberar seu potencial
A inteligência artificial (IA) está ajudando os humanos a trabalhar melhor, aumentando a produtividade em até 40%. Contudo, existe uma diferença significativa entre a introdução da IA em alguns domínios selecionados, como engenharia de software e marketing, e sua escalabilidade em toda a empresa.
Inovação responsável como motor de crescimento
Para ser verdadeiramente inovadora, a IA deve influenciar fluxos de trabalho inteiros, não apenas tarefas individuais, desbloqueando a tomada de decisão consistente e em tempo real. Existem vários pré-requisitos para escalar a IA em toda a empresa: dados prontos para IA; modelos de IA adequados; talentos capacitados; e governança responsável da IA.
Esses elementos garantem que os sistemas de IA entreguem impacto nos negócios sem se desviar do curso. Por exemplo, a aplicação de IA para manutenção preditiva deve ser realizada enquanto se protege a segurança dos trabalhadores.
Entretanto, a inovação responsável com IA não é fácil. Segundo uma pesquisa, apenas 2% das organizações estavam prontas para a IA empresarial no início de 2025, considerando os cinco pilares de estratégia, dados, tecnologia, governança e talento.
Práticas de IA responsável e seus benefícios
A pesquisa também descobriu que apenas 2% dos líderes incorporam práticas de IA responsável necessárias ao operacionalizar a IA em escala. Entre os líderes que alcançaram sucesso na IA responsável, os benefícios foram significativos, reduzindo custos e a gravidade dos incidentes de IA.
Uma tendência clara está emergindo: os clientes favorecem cada vez mais soluções de código aberto nas discussões sobre inovação. Práticas recomendadas de IA responsável, como técnicas de explicabilidade e confiabilidade, juntamente com processos de validação e engenharia de modelos, reduziram os gastos gerais com IA em até 8%. Além disso, uma abordagem mais focada em IA responsável permitiu um maior throughput de projetos de IA. Não é surpresa que 78% dos executivos considerem a IA responsável um motor de crescimento chave para seus negócios.
A importância de uma plataforma, fundição e fábrica
A IA está evoluindo rapidamente e é fundamental adotar os melhores modelos e a infraestrutura de nuvem mais apropriados com base nos casos de uso alvo. Essa abordagem de plataforma “poly AI” e “poly cloud” — ou seja, o uso estratégico de múltiplos modelos de IA e plataformas de nuvem —, juntamente com os quadros de governança necessários, facilita a inovação responsável em larga escala.
Esse modelo também evita que as organizações fiquem presas a investimentos em IA de longo prazo. Ele permite a aplicação da IA autônoma em diversas indústrias, onde bots de software buscam metas com pouca ou nenhuma intervenção humana. Esses protocolos são projetados para fornecer garantias de segurança robustas, assegurando que nenhum agente possa realizar tarefas indesejadas ou prejudiciais.
Uma abordagem de plataforma permite processos compatíveis com a privacidade, enquanto acelera a criação de soluções de IA. Pesquisas recentes sugerem uma abordagem em duas etapas: primeiro, criar uma fundição de IA para experimentar novos modelos e soluções; em seguida, operacionalizar esses aprendizados usando uma fábrica de IA. Essa abordagem gerencia os riscos associados à IA enquanto escala a adoção.
O ponto de inflexão do código aberto
Escolher os modelos de IA subjacentes é igualmente crítico para escalar a IA de forma responsável. Em 2026, muitas organizações se voltarão para soluções de código aberto, baseando-se nos 63% de organizações que já utilizam ferramentas de IA de código aberto atualmente.
Para integradores de sistemas, o código aberto democratiza a IA, reduzindo a dependência de alguns provedores dominantes e permitindo o desenvolvimento de soluções escaláveis e econômicas. A principal razão para escolher o código aberto em vez de modelos proprietários é seu menor custo de implementação e manutenção, juntamente com a flexibilidade e a diversidade de opções de modelos oferecidas por ecossistemas.
A necessidade de governança centralizada
Além de construir uma plataforma de IA de produção e modelos de código aberto, a forma mais eficaz de operacionalizar a inovação responsável é centralizar a governança. Um registro centralizado de modelos e agentes de IA apoia a implantação escalável, mantendo segurança e conformidade com os padrões operacionais.
As capacidades centralizadas também permitem rastreamento de custos, monitoramento de desempenho e inovação contínua, garantindo que as implantações de IA permaneçam responsáveis, confiáveis e eficientes.
A inovação responsável através das pessoas
Entre todos esses fatores, a dimensão do talento pode ser a mais crítica. Organizações que preparam e engajam ativamente sua força de trabalho alcançam os maiores retornos, superando consistentemente aquelas que implementam IA sem apoiar totalmente suas equipes. A cultura de inovação muitas vezes ultrapassa a estratégia, e equipar as equipes para se tornarem construtoras de soluções avançadas de IA é um passo decisivo em direção à obtenção de vantagem competitiva na era emergente da IA autônoma.
