Na história da computação, a adoção das ferramentas digitais costumava seguir um caminho de cima para baixo. Primeiro foi adotada por governos, depois por grandes organizações e, somente mais tarde, chegou ao cotidiano das pessoas. Com a Inteligência Artificial, porém, esse movimento está ocorrendo de forma inversa. Embora a tecnologia já seja usada por milhões de pessoas em seu dia a dia pessoal, muitas empresas ainda enfrentam dificuldades para adotá-la em escala.

O nível de familiaridade com essas tecnologias está elevado no ambiente corporativo, mas isso não significa uma adoção ampla. Um levantamento da Fundação Getulio Vargas (FGV) mostrou que cerca de 99% dos dirigentes de médias e grandes empresas afirmam conhecer ou já ter tido contato com ferramentas de IA generativa, como ChatGPT e Gemini, mas apenas 35% relatam utilizá-las de forma recorrente.

Ainda assim, esse uso recorrente não deve ser confundido com a adoção da IA em nível empresarial. Em muitos casos, trata-se do uso individual de ferramentas como ChatGPT ou similares por executivos e colaboradores em tarefas pontuais, e não de sua incorporação estruturada aos processos, sistemas e produtos da organização.

Sabemos que o uso da IA gera ganhos relevantes de produtividade, eficiência e rentabilidade, mas esse é apenas o primeiro nível de captura de valor. O verdadeiro diferencial está em incorporar a Inteligência Artificial de forma estruturada para modificar processos e otimizar tarefas ou, até mesmo, para transformar o modelo de negócio.

Nesse contexto de aplicação da IA a um nível empresarial, surgem desafios importantes: iniciativas desconectadas entre áreas, esforços duplicados, dificuldade de escalar pilotos bem-sucedidos e lacunas em governança e segurança, além da ausência de um roteiro claro de implementação.

Assim, é essencial compreender como escalar a IA de forma estruturada. Um dos erros mais comuns nesse processo é tentar resolver tudo ao mesmo tempo. Na prática, a adoção eficaz da IA costuma seguir um princípio mais simples: avançar um passo de cada vez. Isso significa não apenas um processo gradual de adoção, mas, sim, manter o foco e, consequentemente, a validação em um passo apenas até que seja possível passar ao seguinte.

Nesta linha, em vez de buscar uma transformação completa de forma imediata, o ideal é concentrar esforços em problemas específicos. Identificar tarefas bem definidas dentro de um processo é uma forma eficiente de iniciar essa jornada. Isso significa que, ao aplicar IA, as tarefas eleitas serão realizadas de uma forma mais eficiente, mas sem impactar o restante da operação. Isso porque, ao respeitar as interfaces dessa tarefa, o fluxo standard não é rompido. Ou seja, eleger uma tarefa de cada vez para aplicar a IA assegura impacto mensurável, preserva a integridade do fluxo operacional e reduz riscos. Além disso, facilita uma adoção progressiva por etapas, áreas ou até dentro de um mesmo time, no qual novas abordagens podem coexistir com o modelo atual - acelerando o aprendizado e a escala dos primeiros casos de uso.

Outro aspecto fundamental é colocar o problema no centro da estratégia. Muitas iniciativas falham porque começam pela tecnologia, e não pela necessidade real do negócio. Escalar IA exige compreender quais tarefas podem se beneficiar da automação inteligente e, a partir disso, estruturar soluções que ampliem a produtividade sem interferir negativamente em outras etapas do processo. Essa lógica também facilita a adoção pelas equipes, já que as ferramentas passam a atuar como suporte ao trabalho existente, e não como uma ruptura abrupta.

Além disso, é essencial construir uma plataforma capaz de sustentar essas iniciativas. Mais do que apenas modelos de IA, as empresas precisam de um ambiente estruturado que garanta segurança e governança de dados, controle sobre modelos simbólicos e generativos, integração com sistemas corporativos e capacidade de orquestrar múltiplos agentes de inteligência artificial. Essa estrutura permite que diferentes aplicações compartilhem recursos e evoluam de forma coordenada, evitando a fragmentação tecnológica.

A implementação de soluções de IA em escala também exige colaboração multidisciplinar. Cada tarefa automatizada envolve diferentes tipos de conhecimento. Para que as iniciativas sejam eficazes, é fundamental reunir especialistas em três frentes: experiência do usuário, garantindo que as ferramentas sejam intuitivas e realmente úteis no fluxo de trabalho; especialistas de domínio, que compreendem profundamente os processos do negócio; e profissionais de tecnologia, responsáveis por implementar, integrar e manter as soluções.

No desenvolvimento de software, por exemplo, a integração entre ferramentas de design e engenharia torna-se cada vez mais importante. Plataformas de design podem ser conectadas a ambientes de desenvolvimento e a outras soluções específicas de cada disciplina, criando um fluxo contínuo entre concepção e implementação.

Nesse contexto, uma das tendências mais promissoras é o uso de agentes de IA capazes de atuar ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento de software. Esses agentes podem apoiar desenvolvedores na geração de código, revisar e comentar implementações, sugerir melhorias arquitetônicas e até orquestrar tarefas entre diferentes ferramentas. Ao combinar essas capacidades em uma única plataforma, torna-se possível criar um ecossistema de automação inteligente que acelera todo o ciclo de desenvolvimento.

Mais do que uma ferramenta isolada, a inteligência artificial passa a funcionar como uma camada adicional de inteligência que conecta pessoas, processos e sistemas.

Escalar IA nas empresas não é apenas uma questão tecnológica, é uma mudança de mentalidade sobre como o trabalho é realizado, com foco, integração e estratégia. Organizações que estruturam essa jornada - começando por problemas específicos, reunindo especialistas, construindo plataformas robustas e integrando agentes inteligentes - estão melhores posicionadas para transformar o potencial da inteligência artificial em produtividade, inovação e geração de valor real.

*José Lamas é product manager da GeneXus, uma empresa da Globant especializada em plataformas Enterprise que simplificam o desenvolvimento e a evolução de softwares por meio da Inteligência Artificial.

Sobre a GeneXus

A GeneXus, uma empresa da Globant, é líder em plataformas de desenvolvimento de software Low-Code. Com atuação no mercado de tecnologia há mais de 35 anos, a companhia tem como propósito simplificar o complexo universo do desenvolvimento de sistemas, com produtos que aliam inovação, agilidade e confiabilidade.

Entre suas principais soluções estão a plataforma Low-Code com IA embarcada, projetada para acelerar a criação e a evolução de sistemas de missão crítica, e o Globant Enterprise AI, que permite às empresas gerarem assistentes e agentes de Inteligência Artificial para softwares corporativos, com total observabilidade, controle e independência sobre modelos e fornecedores.

Com sede em Montevidéu, no Uruguai, a empresa possui operações no Brasil, México, Japão e Estados Unidos, além de uma rede de distribuidores oficiais presente em mais de 100 países.