A dívida de integração virou o principal imposto sobre a IA

A qualidade dos modelos deixou de ser o único fator determinante para o sucesso da inteligência artificial nas empresas. À medida que as ferramentas se tornam mais acessíveis, o diferencial passa a estar na capacidade de conectá-las ao contexto real do negócio: dados confiáveis, sistemas integrados, processos claros e responsáveis definidos.

É nesse ponto que muitas organizações encontram uma barreira acumulada durante anos. ERPs customizados, planilhas paralelas, ferramentas departamentais, cadastros duplicados e integrações improvisadas formam uma dívida de integração. Ela nem sempre aparece no balanço, mas cobra juros em retrabalho, decisões lentas, projetos caros e baixa confiança nas informações.

A IA torna esse passivo mais visível. Um assistente consegue redigir uma resposta em segundos, mas não resolve sozinho a divergência entre o cadastro do CRM e o sistema financeiro. Um agente pode executar tarefas, mas não deveria decidir qual fonte está correta quando diferentes áreas apresentam versões conflitantes do mesmo cliente, contrato ou indicador.

O gargalo não está apenas nos dados

Levantamento da LG lugar de gente em parceria com a FIA Business School, noticiado pelo TI Inside, indica que 79% dos departamentos de RH pesquisados operam com soluções desconectadas ou apenas parcialmente integradas. Somente 5% contam com uma plataforma centralizada capaz de integrar ferramentas e bases de ponta a ponta.

Embora o dado trate de RH, o problema é reconhecível em outras áreas. Marketing trabalha com uma definição de cliente ativo, finanças utiliza outra e operações mantém controles próprios. Compras, jurídico e atendimento adotam soluções que resolvem necessidades locais, mas raramente compartilham a mesma arquitetura de informação.

O resultado é que o projeto de IA começa com uma proposta ambiciosa e rapidamente se transforma em um esforço de localização, limpeza e reconciliação de dados. O modelo vira a parte mais visível de uma iniciativa cujo custo real está na infraestrutura organizacional que deveria sustentá-lo.

O estudo Chief Data Officer, da EY, também destacado pelo TI Inside, reforça essa relação ao apontar problemas de qualidade de dados como causa de fracasso em iniciativas de IA e de perda de confiança dentro das organizações. Quando as primeiras respostas são inconsistentes, os usuários não questionam apenas a base de dados: passam a desconfiar de toda a solução.

A facilidade de criar pode ampliar a fragmentação

Ferramentas de desenvolvimento assistido por IA permitem construir aplicativos, automações e protótipos por meio de conversas. O chamado vibe coding reduz a barreira técnica e pode acelerar testes úteis. Para a gestão, entretanto, essa facilidade traz uma consequência: ficou mais simples criar uma nova camada de software sem resolver as anteriores.

Cada área pode desenvolver seu próprio assistente, painel ou fluxo automatizado. Sem padrões comuns, a organização troca a proliferação de planilhas pela proliferação de aplicações com IA. O problema muda de aparência, mas continua sendo fragmentação.

Isso não significa bloquear a experimentação. Significa estabelecer limites proporcionais ao risco. Um protótipo que organiza ideias exige controles diferentes de uma aplicação que consulta informações pessoais, altera pedidos ou recomenda decisões sobre pessoas. Quanto mais próxima a solução estiver de uma operação crítica, maior deverá ser sua integração com identidade, segurança, auditoria e gestão de dados.

Integração deve ser tratada como portfólio de negócio

O erro mais comum é transformar o tema em um projeto técnico amplo e abstrato, com a promessa de organizar todos os dados antes de gerar valor. Essa abordagem tende a consumir tempo sem criar prioridade executiva. O caminho mais pragmático é selecionar jornadas relevantes e resolver a integração necessária para cada uma delas.

Uma agenda liderada pelo negócio pode começar por cinco perguntas:

• Qual decisão ou processo deverá melhorar com a IA?
• Quais sistemas possuem os dados necessários para essa tarefa?
• Onde existem divergências de cadastro, conceito ou responsabilidade?
• Que ações a solução poderá executar sem aprovação humana?
• Como erros, exceções e resultados serão registrados e revisados?

Essas respostas ajudam a diferenciar uma integração que gera capacidade estratégica de uma conexão feita apenas para sustentar mais um piloto. Também permitem organizar investimentos segundo impacto, risco e possibilidade de reutilização.

Uma identidade única de cliente, por exemplo, pode apoiar atendimento, vendas, prevenção a fraudes e análise financeira. Já uma integração exclusiva para uma demonstração isolada dificilmente cria o mesmo efeito acumulativo. O objetivo não deve ser conectar tudo, mas construir componentes que possam servir a diferentes casos de uso.

A responsabilidade não é exclusiva do CIO

Tecnologia pode definir arquitetura, segurança e padrões de integração, mas não consegue decidir sozinha o significado de cada informação. Cabe às áreas de negócio estabelecer conceitos, regras e níveis aceitáveis de qualidade.

Se vendas e finanças discordam sobre quando uma receita deve ser considerada contratada, nenhuma plataforma resolverá a questão de forma legítima. Se RH não definiu quem pode acessar avaliações de desempenho, um assistente não deveria inferir essa política. Antes de ser técnica, parte da dívida de integração é uma dívida de decisão gerencial.

Por isso, o comitê de IA precisa acompanhar mais do que quantidade de projetos. Deve observar indicadores como disponibilidade das fontes, incidência de dados conflitantes, volume de exceções manuais, rastreabilidade das respostas e tempo gasto para integrar um novo caso de uso.

O custo de integração também precisa entrar no cálculo econômico desde o início. Licenças e consumo de modelos representam apenas uma parte do investimento. Adequação de sistemas legados, revisão de processos, controle de acesso, monitoramento e manutenção contínua podem definir se a iniciativa será sustentável.

A próxima vantagem competitiva em IA pode não vir da empresa que adotar primeiro o modelo mais recente, mas daquela que conseguir oferecer a ele um contexto operacional confiável. Nas edições do AI Executive Summit, essa conexão entre estratégia, dados, arquitetura e responsabilidade executiva integra a discussão sobre como transformar tecnologia em capacidade real de negócio.

Fontes acompanhadas

Esta análise parte da cobertura recente de veículos brasileiros de tecnologia e inteligência artificial: Rapadura Tech, Vamos Falar de IA, MIT Technology Review Brasil, Canaltech — IA, Olhar Digital, NeoFeed, TI Inside, Mobile Time, Convergência Digital, Tecnoblog.