Sem arquitetura e supervisão humana, IA não entrega valor real às empresas, segundo o Grupo Stefanini

Especialista aponta que a inteligência artificial só gera valor quando integrada à estratégia de negócio e aos processos de engenharia

São Paulo, fevereiro de 2026 – O avanço acelerado da inteligência artificial nas empresas tem ampliado oportunidades de inovação, mas também exposto desafios estruturais relacionados à governança, arquitetura tecnológica e integração com sistemas legados. Para especialistas do setor, acelerar a adoção de IA não significa simplesmente implementar ferramentas, mas estruturar um modelo sustentável de engenharia e gestão de dados.

De acordo com Fabio Caversan, CTO global do Grupo Stefanini, a IA precisa estar inserida dentro de um processo técnico bem definido. “A inteligência artificial não pode operar fora do fluxo de engenharia. Ela deve funcionar em ambientes controlados, com rastreabilidade, modelos privados e validação humana como parte natural do processo”, afirma.

Segundo ele, a criação de sandboxes corporativos e ambientes fechados é fundamental para permitir experimentação segura sem comprometer dados sensíveis. “Quando o ambiente de teste é parte do processo e não um experimento isolado, a inovação acontece sem colocar o negócio em risco”, completa.

Arquitetura centralizada evita fragmentação

Outro ponto crítico é a arquitetura organizacional. Muitas empresas ainda tratam a IA como um conjunto de ferramentas independentes, o que pode gerar fragmentação e desperdício de recursos.

“Em organizações complexas, a base precisa ser uma arquitetura centralizada de dados, modelos e serviços. Isso garante padronização de segurança, governança e custos, ao mesmo tempo em que permite que as áreas de negócio desenvolvam seus próprios casos de uso sobre essa estrutura”, explica Stefanini.

Esse modelo se torna ainda mais relevante com o avanço da chamada IA agêntica, sistemas capazes de executar tarefas de forma mais autônoma. “Agentes de IA não são produtos genéricos. Eles são software desenhado caso a caso. Sem arquitetura, o que surge são soluções desconectadas e expectativas que não se transformam em valor real.”

Integração com sistemas legados é principal desafio

Na prática, um dos maiores desafios está na integração com sistemas antigos. Muitos ambientes legados não foram projetados para interagir com modelos avançados de IA.

“O problema raramente está no modelo. Está na qualidade dos dados, na integração e no contexto. A IA amplifica o que já existe. Se os dados não estão preparados, o problema se torna mais visível”, destaca o executivo.

ROI mais rápido no desenvolvimento de software

Entre as áreas onde o retorno sobre investimento (ROI) aparece mais rapidamente, o desenvolvimento de software se destaca. Ferramentas de IA vêm acelerando atividades como geração e revisão de código, documentação, testes e correção de bugs.

“A IA não substitui o desenvolvedor, mas muda a equação do esforço. Projetos que antes não eram viáveis passam a ser executados com os mesmos times. Isso é ROI real: mais soluções, mais rápido”, destaca Caversan.

Segundo ele, a chave para medir eficiência é avaliar se a tecnologia está habilitando novas capacidades ou apenas consumindo infraestrutura. “Se a IA não viabiliza novos produtos, novos processos ou ganhos claros de produtividade, provavelmente está mal direcionada.”

Governança e supervisão humana

Para mitigar riscos como vieses ou respostas incorretas, a supervisão humana permanece essencial. “A lógica é simples: a IA propõe, o humano dispõe. Em processos críticos, sempre existem checkpoints de validação”, explica.

Além disso, prompts e fluxos de interação passaram a ser tratados como ativos estratégicos. “Governança não se resolve apenas com regras. Ela se resolve desenhando sistemas onde a validação humana é inevitável.”

Menos hype, mais engenharia

O CTO do Grupo Stefanini acredita que o mercado está entrando em uma fase de maior maturidade. “Ainda vemos promessas de soluções mágicas ou plug-and-play. Mas o verdadeiro valor está em menos hype e mais engenharia. IA aplicada com estratégia e arquitetura sólida é o que realmente gera impacto.”

Para os próximos anos, a expectativa é que a integração de agentes inteligentes aos processos de negócio ganhe força, acompanhada por avanços em IA física aplicada a setores como logística e manufatura.

“O futuro não é de máquinas substituindo pessoas. É de pessoas orquestrando ecossistemas de agentes digitais e físicos para ampliar sua capacidade de impacto”, conclui.

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