O desafio da integração corporativa da Inteligência Artificial

Por Toacy Oliveira, coordenador da Pós-Graduação em Análise de Dados e Inteligência Artificial do Piaget

A inteligência artificial (IA) tornou-se omnipresente no quotidiano digital, impulsionada pela ascensão dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Segundo uma pesquisa recente, metade dos adultos nos Estados Unidos já utiliza ferramentas baseadas em LLMs, como ChatGPT, Gemini e Copilot, evidenciando uma das adoções tecnológicas mais rápidas da história. Essa ubiquidade reflete-se em diferentes segmentos sociais, faixas etárias e níveis de renda, consolidando a IA como elemento central das interações digitais.

A adoção acelerada da IA se justifica pelos benefícios concretos que oferece. Empresas de todos os setores relatam ganhos expressivos em eficiência e produtividade, com automação de tarefas repetitivas e libertação de tempo para atividades mais estratégicas. Ferramentas baseadas em IA ampliam a capacidade analítica, tornando decisões mais precisas e rápidas, além de aprimorar a experiência do cliente com personalização e atendimento 24/7. O impacto económico é notável: o mercado global de IA, avaliado em 200 mil milhões de dólares em 2023, projeta atingir 1,8 trilião até 2030[3].

Grande parte dos dados públicos disponíveis na internet está, de alguma forma, indexada, acessível e utilizada no treinamento de modelos de IA. Plataformas como Common Crawl, Wikipedia, repositórios abertos de código e bases de dados governamentais são fontes essenciais para alimentar LLMs, permitindo que esses sistemas compreendam e gerem textos sobre praticamente qualquer tema. A escala e diversidade desses dados públicos são fundamentais para a robustez e abrangência dos modelos.

Em contraste, dados corporativos permanecem isolados em silos, protegidos por firewalls e políticas rigorosas de acesso. Essas barreiras são essenciais para garantir a confidencialidade de informações estratégicas, evitar vazamentos e cumprir normas de privacidade e compliance. A exposição inadvertida de dados sensíveis, como registos de clientes ou informações financeiras, pode acarretar riscos significativos, desde multas regulatórias até danos reputacionais.

O desafio que se impõe às organizações vai além do uso pontual de chats baseados em IA. O verdadeiro diferencial competitivo reside na capacidade de integrar, de forma organizada e segura, o universo corporativo – dados, processos e serviços – à inteligência artificial. Essa integração deve ser pautada por governança, respeito às normas e pela geração de valor para todos os stakeholders: acionistas, funcionários e clientes.

Para que essa transformação seja bem-sucedida, é imperativo formar profissionais que compreendam não apenas as potencialidades da IA, mas também as especificidades dos dados corporativos, dos processos internos e das infraestruturas tecnológicas. Questões como a necessidade de reorganizar dados, adaptar processos organizacionais ou atualizar infraestruturas devem ser enfrentadas com conhecimento técnico e visão estratégica.

A evolução constante da IA exige profissionais capazes de navegar em ambientes inovadores, dominando conceitos como Prompt Engineering, Retrieve-Augmented Engineering, Model Context Protocol, Grafos de Conhecimento, Processos Intensivos em Conhecimento, LLM como serviço, Agentes Autónomos e até mesmo as discussões sobre inteligência artificial geral. A capacidade de acompanhar tendências, adaptar-se rapidamente e promover a integração ética e eficiente da IA será determinante para o sucesso organizacional.

A integração da inteligência artificial ao universo corporativo não é apenas uma questão tecnológica, mas estratégica. A próxima fronteira não será conquistada por quem simplesmente adota LLMs, mas por quem souber orquestrar, com segurança e visão, a fusão entre dados, processos e IA – transformando desafios em oportunidades e consolidando a inteligência artificial como motor de inovação e valor sustentável.