Escalar IA exige mais do que apenas adotar ferramentas, diz diretor da IBM
Por Bruno De Blasi |
A inteligência artificial ganhou tração nas empresas. Mas escalar IA pressupõe infraestrutura madura, dados organizados e governança estabelecida. E é exatamente nesses pontos que a maioria das empresas ainda encontra desafios, segundo diretor de IA e Dados da IBM Brasil, Fabricio Lira, em entrevista ao Canaltech no Web Summit Rio.
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O diagnóstico parte da pesquisa IBM Institute for Business Value. A estrutura é o primeiro obstáculo, com dados corporativos ainda em silos, isolados por departamento ou sistema. Segundo o executivo, a IA precisa de transversalidade, enxergar a jornada completa, mas encontra fragmentos.
O segundo problema é a falta de contexto proprietário. Há mais de 1 milhão de modelos publicados no Hugging Face, mas nenhum carrega o conhecimento específico de uma operação. "O conhecimento específico daquela operação, do que vai trazer diferencial competitivo, não está representado em lugar nenhum e é pouco explorado”, destaca.
O terceiro inibidor é a governança, ou seja, o desafio de gerenciar agentes e modelos distribuídos em múltiplas plataformas sem expor o negócio a riscos.
“Empresas estão experimentando mais e conseguindo avançar mais com seus projetos e na questão de algo produtivo. Mas a governança, a orquestração, adquire um papel muito mais relevante agora porque começa a ganhar mais volume”, observa.
Custos vs. receita
Há uma tendência natural de olhar para a IA como ferramenta de otimização para reduzir custos, automatizar processos e melhorar o denominador das operações. Mas esse caminho tem limite.
Para Lira, o movimento mais maduro é usar a tecnologia também para gerar novas receitas e novos negócios.
Para exemplificar, o executivo destacou o uso interno de IA da IBM antes de ir a mercado, fechando 2025 com US$ 4,5 bilhões em ganhos operacionais. No processo, a companhia também desenvolveu produtos como o WatsonX Orchestrate e o WatsonX Governance, que agora geram receita.
Dependência tecnológica
O Brasil consome muita IA, mas produz pouco. A dependência de plataformas estrangeiras é real, apesar da existência de LLMs genuinamente brasileiros.
De acordo com o diretor da IBM, a discussão sobre soberania de dados e regulação não é freio, e ajuda a organizar melhor onde o dado fica, como o modelo é governado e como a produção intelectual permanece no país. O cenário, na visão dele, não é binário.
"Vamos começar a desenvolver coisas mais específicas e vamos usufruir também de muita produção feita em todo lugar do mundo para conseguir botar isso de forma operacional para as empresas”, pontua.
Agilidade com segurança
Velocidade sem controle é risco. Mas controle mal implementado vira burocracia que trava a adoção. Na visão do executivo, a saída está em "converter incerteza em risco, risco em plano de mitigação e plano de mitigação em ação".
"Ninguém chama o freio de Fórmula 1 de mecanismo de parada de carro. Ele é um mecanismo que permite que os pilotos façam curvas em altíssimas velocidades”, afirma.
É nesse equilíbrio entre agilidade e controle que está um dos verdadeiros desafios da escala, segundo Lira, e também a maior oportunidade para quem conseguir resolver primeiro.