A corrida pela adoção de inteligência artificial (IA) nas empresas já não é mais sobre acesso à tecnologia nem sobre escolher o melhor modelo. Para Marcelo Braga, presidente da IBM Brasil, esse estágio ficou para trás. O novo desafio é operar a IA com controle, governança e impacto real nos negócios. O executivou conversou sobre o tema com o IT Forum durante o IBM Think*, em Boston, nos Estados Unidos.
“Para nós, a velocidade de lançamento de novos modelos de IA hoje é praticamente instantânea. Muitos modelos entram na plataforma no mesmo dia ou no dia seguinte”, afirma o executivo, ao descrever a dinâmica do Watsonx.
Mas essa velocidade, por si só, não resolve o desafio do mercado. Pelo contrário, escancara a fragilidade das empresas em lidar com um ambiente em que tudo muda rápido demais, menos aquilo que realmente sustenta a operação. “Os modelos evoluem o tempo todo. O que não muda é a necessidade de governança, de gestão de acesso e de dados bem estruturados”, sentencia. É essa camada que separa empresas que experimentam IA daquelas que conseguem, de fato, escalar, conta.
Se a IA generativa gera eficiência, a IA agêntica adiciona complexidade. E risco. Ao delegar tarefas a agentes autônomos, capazes de executar processos, acessar sistemas e tomar decisões, empresas criam uma superfície de vulnerabilidade. Não mais baseada em erro humano, mas em automação contínua. “Antes gerenciava-se credenciais para pessoas. Agora cada agente, que opera 24 por 7, tem um usuário e senha”, afirma Braga.
O problema é que esses agentes não apenas executam, mas também interagem entre si, disparam processos e acessam múltiplos sistemas. No ambiente corporativo, isso significa cadeias complexas de automação atravessando ERPs, APIs e plataformas distintas. Sem controle adequado, o risco deixa de ser pontual e passa a ser sistêmico.
“Um agente pode acessar outro, que aciona outro sistema, e assim por diante. Como garantir que todos estão em linha com a política de segurança da empresa”, questiona ele. A resposta, segundo o executivo, passa por um novo nível de granularidade na gestão de identidade e acesso, considerando contexto, horário, tipo de dado e escopo de atuação de cada agente.
Sem isso, abre-se espaço para fraudes, manipulações e comportamentos inesperados, muitas vezes invisíveis, porque os acessos são, tecnicamente, válidos.
IA pela IA
Se o risco operacional cresce, o problema estratégico continua sendo a falta de clareza sobre o impacto da IA no negócio. Para Braga, a dificuldade de sair do piloto para a produção está na forma como a tecnologia é usada. “Quando é experimentação por tecnologia, a dificuldade de mostrar ROI é muito maior. Quando existe um problema de negócio claro, o sucesso vem muito mais rápido”, revela.
Essa distinção explica por que tantas iniciativas de IA ainda ficam restritas a fase de testes. Na prática, o que falta não é capacidade técnica, mas conexão com métricas reais. “Não adianta dizer que está usando IA. É necessário mostrar o que mudou: produtividade, custo, receita, experiência do cliente.”
O ponto, segundo ele, é que a IA pode ser uma das tecnologias mais transformadoras dos últimos anos, mas os fundamentos do negócio continuam os mesmos. “É preciso gerar resultado, retorno financeiro. Isso não mudou”, contou.
Se antes a tecnologia era usada para otimizar processos, como reduzir custos, ganhar eficiência marginal, agora a IA abre espaço para o redesenho completo da operação. “Antes, era comum pensar em melhorar um processo em 5% ou 10%. Agora é possíve repensar completamente como produtos e serviços são feitos”, afirma Braga.
Esse movimento exige uma mudança de mentalidade. E, principalmente, tirar a IA da área de tecnologia e levá-la efetivamente para o centro da empresa. Hoje, lembra ele, a adoção já não está restrita à TI. Finanças, jurídico, marketing e vendas passam a operar diretamente com IA, alterando a lógica de como o trabalho é executado.
Democratização da IA
Se por um lado a complexidade aumenta, por outro o acesso nunca foi tão amplo. “A grande beleza da IA é a democratização. Os mesmos modelos usados por grandes empresas estão disponíveis para qualquer organização”, indica o executivo.
Mas essa democratização gera um efeito colateral: a diferença de maturidade entre empresas fica ainda mais evidente. Setores regulados, como bancos, saúde e governo, enfrentam barreiras adicionais. Já empresas menos reguladas conseguem avançar mais rápido, ainda que com menos controle. O risco, segundo Braga, está em acelerar sem estrutura.
Pessoas no centro
Ao contrário do discurso de substituição, a visão da IBM aponta para uma transformação mais ampla do papel humano. Internamente, a empresa aposta em engajamento coletivo como motor da adoção. Iniciativas como o Watson Challenge envolvem funcionários de todas as áreas em um desafio, não apenas técnicos, na identificação de problemas que podem ser resolvidos com IA.
O objetivo não é apenas gerar soluções, mas ampliar a participação. “Não é sobre um grupo de tecnologia. Quanto mais gente engajada, mais problemas relevantes aparecem.”
Nesse contexto, uma habilidade ganha destaque, a curiosidade. “Talvez seja a característica mais importante hoje. Não é algo que se ensina, é algo que se estimula”, indica.
Ao mesmo tempo, a estratégia de pessoas reflete uma visão menos radical do que a de parte do mercado. Em vez de cortes para financiar IA, a IBM aposta em perfis complementares, combinando experiência e novas competências. “Não é sobre jovens ou experientes. É sobre os dois. Não é sobre exatas ou humanas. É sobre os dois”, finaliza ele.
*A jornalista viajou a convite da IBM
