Especialista afirma que próximo desafio das organizações é preparar dados, APIs e processos para que agentes inteligentes operem em escala
A corrida pela adoção da inteligência artificial deu lugar a um novo desafio dentro das empresas: preparar a infraestrutura para que a tecnologia realmente funcione. Embora a IA tenha se tornado prioridade para grande parte das organizações, muitas ainda encontram dificuldades para escalar iniciativas por limitações na integração entre sistemas, qualidade dos dados e arquitetura tecnológica.
Segundo a Global Tech Agenda 2026, da McKinsey, um quarto das organizações de alto desempenho afirma não possuir uma base de dados preparada para escalar a IA agêntica de forma segura, enquanto quase um terço ainda enfrenta dificuldades para integrar a tecnologia aos sistemas existentes.
Esse cenário marca uma mudança importante na agenda de transformação digital. Se, até pouco tempo, o desafio era democratizar o acesso às ferramentas de inteligência artificial, agora a prioridade passou a ser construir uma arquitetura operacional capaz de conectar aplicações, dados e processos para que agentes inteligentes atuem de forma integrada às operações.
“A inteligência artificial deixou de ser apenas uma camada de software. Para gerar valor, ela precisa acessar informações confiáveis, conversar com diferentes sistemas e compreender o contexto da operação. Sem integração, as empresas apenas adicionam IA sobre processos antigos, o que limita o potencial da tecnologia“, afirma Valdemir Silveira (foto em destaque), CEO da APIPASS, plataforma especializada em integração de sistemas.
Segundo o executivo, muitas organizações ainda concentram investimentos na adoção de novas ferramentas, mas mantêm estruturas criadas antes da popularização da IA. Isso faz com que projetos avancem em casos de uso isolados, sem capacidade de escalar para processos críticos. Na prática, agentes inteligentes dependem de APIs, governança de dados, observabilidade e fluxos bem definidos para executar tarefas de forma segura e consistente.
Esse movimento também muda o papel da integração dentro das companhias. Tradicionalmente vista como uma demanda da área de tecnologia, passa a ser um elemento estratégico para viabilizar modelos operacionais baseados em IA. À medida que agentes inteligentes deixam de apenas apoiar usuários e passam a executar processos, interpretar informações e interagir diretamente com aplicações corporativas, cresce a necessidade de ambientes preparados para conectar diferentes sistemas e garantir o fluxo confiável dos dados.
“Não basta incorporar inteligência artificial à operação, é preciso redesenhar a forma como a empresa funciona. As organizações que tratarem integração, governança de dados e arquitetura tecnológica como pilares da estratégia estarão mais preparadas para transformar IA em produtividade, escala e vantagem competitiva”, conclui Silveira.
