De 1 Agente para 100: Como Implementar IA com Segurança em Escala

Escalar a IA vai além de simplesmente implantar mais ferramentas ou modelos de IA maiores. Descubra como as organizações estão construindo sistemas de IA escaláveis com governança mais forte, dados conectados e a arquitetura necessária para lançar e implantar iniciativas de IA do projeto piloto à produção.

Quando se trata de iniciativas de IA, as manchetes costumam contar uma história sombria. A MIT Sloan Management Review relatou recentemente que 95% dos projetos-piloto de IA generativa corporativa fracassam. Ao mesmo tempo, A Gartner estima que 40% projetos de IA autônoma poderiam ser cancelados até o final de 2027 devido ao aumento dos custos, sem um valor comercial claro, bem como a controles de risco inadequados.

Mas quando o Jitterbit pesquisou 1.501 tomadores de decisão de TI Entre as empresas que já haviam começado a utilizar IA em seus negócios nos EUA, no Reino Unido e no Brasil, apenas 2,5% dos entrevistados relataram fracasso nos projetos ou ROI negativo em projetos de IA — 78%, na verdade, relataram que suas iniciativas de automação com IA já estavam gerando valor moderado a alto.

Estas estatísticas conflitantes pintam um quadro do cenário atual da IA como uma espécie de Velho Oeste — sim, o fracasso é certamente possível para aqueles que se precipitam cegamente, mas as empresas que planejam com antecedência e estabelecem a estrutura necessária para dimensionar efetivamente a IA conseguirão criar valor real.

Neste blog, vamos explorar o que torna a ampliação da IA tão difícil (especialmente no âmbito corporativo) e como é uma estrutura empresarial preparada para a IA.

A adoção da IA está em alta

As organizações estão indo além da experimentação e incorporando sistemas de IA diretamente nas operações comerciais. Os agentes de IA agora dão suporte a fluxos de trabalho de atendimento ao cliente, operações de vendas, finanças, RH e cadeia de suprimentos, e as empresas estão ansiosas para aproveitar os benefícios —nossa pesquisa de líderes de TI descobriu que o entrevistado médio atualmente implanta 28 agentes. Até o final de 2026, espera-se que essa média seja de 40 agentes; impressionantes 43%: aumento na adoção no espaço de apenas um ano.

À medida que as organizações dimensionam a inteligência artificial, a complexidade aumenta rapidamente. Cada novo sistema de IA introduz mais requisitos de processamento de dados, integrações adicionais, a necessidade de pontos de contato humanos e maiores responsabilidades de governança. Os agentes de IA começam a interagir com sistemas ERP, serviços em nuvem, dados de clientes e softwares de automação em toda a empresa. Sem a arquitetura certa em vigor, dimensionar a IA pode criar sobrecarga operacional em vez de entregar valor de negócio.

Desafios na escalabilidade de IA

A maioria das organizações não enfrenta dificuldades porque os modelos de IA são ineficazes. Elas enfrentam dificuldades porque os sistemas corporativos nunca foram desenhados para suportar operações de IA em larga escala. Um aplicativo de IA em estágio piloto muitas vezes pode ter sucesso isoladamente, mas escalar a IA por todos os departamentos é diferente. Uma vez que os sistemas de IA interagem com múltiplas unidades de negócios, fontes de dados, pontos de verificação de segurança e fluxos de trabalho corporativos, a complexidade operacional aumenta significativamente.

1. Dados isolados

Os sistemas de IA dependem do acesso a dados de alta qualidade. Quando os dados residem em sistemas de negócios desconectados, os resultados da IA tornam-se menos confiáveis e mais difíceis de confiar. Muitas organizações ainda gerenciam dados em aplicativos legados e ferramentas departamentais que nunca tiveram a intenção de trabalhar juntas. As equipes de engenharia de dados acabam gastando mais tempo gerenciando pipelines de dados do que melhorando os modelos de IA.

Isso cria uma grande barreira para a adoção escalável de IA. Quase dois terços das organizações que pesquisamos citaram dificuldades de integração, incluindo a integração de sistemas legados e silos de dados, como principais obstáculos para a automação de ponta a ponta.

2. Requisitos de governança complexos

A governança da IA torna-se mais complexa à medida que as organizações implementam novos agentes de IA, modelos de aprendizado de máquina e fluxos de trabalho automatizados. Os riscos à segurança, à governança e à privacidade de dados foram os principais obstáculos que impediram as organizações de levar as iniciativas de IA da fase piloto para a produção, conforme citado por 38,5% dos entrevistados.

À medida que as empresas crescem, a pressão muda. Uma pesquisa da Jitterbit revelou que a segurança continua sendo o principal obstáculo para as três faixas inferiores de receita, mas as grandes empresas enfrentam um desafio de escalabilidade diferente. Para essas organizações, as preocupações com segurança caem para 28,9%, enquanto o custo elevado da operação de IA em escala empresarial massiva se torna o maior gargalo, citado por 37,8% dos entrevistados.

Isso não torna a segurança menos importante, mas mostra que os desafios de escalabilidade da IA evolvem com a maturidade. Empresas maiores podem ter recursos de segurança mais robustos implementados, mas também enfrentam maior escrutínio em torno de custos operacionais, ROI e valor comercial mensurável.

3. Altos custos operacionais

A escala da IA exerce pressão real sobre a infraestrutura. À medida que as aplicações de IA processam conjuntos de dados maiores e dão suporte a mais usuários, as organizações precisam de sistemas capazes de lidar com cargas de trabalho mais pesadas sem que os custos saiam do controle. Em grande escala, as equipes precisam de infraestrutura que possa expandir com a demanda, mantendo o desempenho da IA estável e os custos previsíveis. Sem uma abordagem coordenada, os custos de IA podem crescer mais rápido do que o valor de negócio que geram.

Criando um framework para escalar a IA com sucesso

As organizações que escalam a IA com sucesso a tratam como uma transformação operacional em vez de uma série de projetos de IA isolados. Uma estratégia bem-sucedida de escalabilidade de IA requer sistemas conectados com maturidade de governança e colaboração entre equipes técnicas e de negócios.

Comece com a integração de sistemas

Os agentes de IA são tão úteis quanto os sistemas e dados aos quais podem acessar. Antes de as organizações escalarem a IA, elas precisam de uma arquitetura conectada que dê aos sistemas de IA acesso seguro aos dados corporativos e aos fluxos de trabalho que devem apoiar.

Integração de sistemas torna isso possível ao reunir sistemas centrais, em vez de forçar as equipes a gerenciarem conexões avulsas para cada nova iniciativa de IA. Sem essa base, cada novo agente adiciona mais um fluxo de trabalho desconectado para as equipes de operações manterem.

Defina metas claras

A escalabilidade da IA deve apoiar objetivos de negócios específicos. As organizações frequentemente estagnam quando as iniciativas de IA permanecem desconectadas de metas operacionais ou indicadores-chave de desempenho.

Em vez de implantar IA amplamente sem direção, as empresas bem-sucedidas concentram-se em resultados mensuráveis atrelados a operações de negócios eficientes e com custos controlados, bem como a experiências positivas para o cliente. Esse alinhamento ajuda as organizações a priorizar as aplicações de IA que geram o maior valor comercial.

Priorize a governança e a prestação de contas

A governança de IA não é algo que as organizações podem implementar depois. À medida que os sistemas de IA se expandem pelas operações comerciais, os controles de governança tornam-se fundamentais para a adoção escalável da IA. As equipes precisam de visibilidade sobre o acesso aos dados, as saídas de IA e a atividade do sistema antes que as iniciativas de IA passem para os ambientes de produção.

Isso se torna especialmente importante à medida que agentes de IA autônomos obtêm acesso a dados sensíveis e processos de negócios críticos. As organizações precisam de supervisão humana clara com fortes controles de acesso e monitoramento da atividade em tempo de execução à medida que os sistemas de IA operam em toda a empresa.

Adote uma estratégia de IA centrada nas pessoas

Ampliar a escala da IA exige que as organizações repensem os fluxos de trabalho e as responsabilidades juntamente com a própria tecnologia. A Gartner prevê que até 2027, metade das empresas sem uma estratégia de IA abrangente e centrada nas pessoas perderá os principais talentos de IA para concorrentes que priorizam a capacitação da força de trabalho em detrimento da adoção básica.

A escalabilidade da IA depende tanto das pessoas quanto da infraestrutura. As organizações precisam de equipes de ciência de dados, especialistas em IA, equipes de operações e usuários de negócios trabalhando juntos para gerenciar os sistemas de IA ao longo do tempo.

Engatinhar, andar, correr (nessa ordem)

As organizações não precisam construir todos os recursos de IA do zero. Agentes de IA prontos e plataformas de automação de baixo código ajudam as empresas a acelerar o desenvolvimento de IA, reduzindo a complexidade operacional. Uma vez que as equipes estabelecem controles de governança e padrões de integração, elas podem se expandir para modelos de aprendizado de máquina mais avançados e aplicativos de IA personalizados. Esse processo iterativo permite que as organizações escalem a IA com mais segurança, reduzindo o débito técnico.

Atender a essas demandas de escalabilidade exige mais do que ferramentas isoladas ou projetos de IA pontuais; exige uma base conectada e governada que possa apoiar o crescimento em toda a empresa.

Como o Jitterbit capacita a implantação de IA segura e escalável

Para dimensionar a IA com sucesso e com o máximo impacto, as organizações precisam de sistemas conectados. Jitterbit Harmony é uma plataforma unificada de integração, orquestração e automação projetada com as necessidades de segurança e escalabilidade corporativas em mente.

Com o Jitterbit, as organizações podem:

• Conecte agentes de IA a sistemas corporativos e fluxos de trabalho de automação
• Acelere o desenvolvimento de IA usando agentes de IA prontos e ferramentas de código baixo
• Gerenciar o acesso a dados e os controles de governança em uma plataforma centralizada
• Monitore as saídas de IA e a atividade de execução em tempo real
• Crie agentes de IA personalizados com a ajuda de IA Agênica Professional Services

Para saber mais, entre em contato com um especialista em Jitterbit AI, ou agendar uma demonstração da plataforma Harmony preparada para IA.