Decidir antes para escalar certo: por que a arquitetura de IA não pode ser um "pós-projeto"

Decidir antes para escalar certo: por que a arquitetura de IA não pode ser um “pós-projeto” | Artigo por Lígia Lopes, CEO da Teros

Nos últimos meses, é impossível participar de uma reunião de negócios sem ouvir a palavra “IA”. CFOs, CMOs e diretores de tecnologia estão sendo pressionados a experimentar soluções de inteligência artificial generativa, seja para acelerar processos, reduzir custos ou inovar em produtos.

O problema é que muitos estão “testando” sem uma visão clara de arquitetura, governança e métricas. E, como já vimos em outras ondas tecnológicas, a pressa em adotar sem planejar costuma custar caro.

Um estudo recente do MIT Sloan Management Review mostrou que 95% dos pilotos de IA em empresas não chegam a gerar valor real. Isso não significa que a tecnologia não entrega, mas sim que a maioria começa pelo lugar errado: adota ferramentas isoladas, sem cuidar de segurança, integração e ROI. É como construir um prédio sem alicerce, pode até levantar rápido, mas não aguenta com o tempo.

Muitos líderes acreditam que políticas de dados e auditoria podem ser resolvidas depois que a solução “provar valor”. Porém, vejo que isso é um equívoco.

Dados sensíveis não podem, por padrão, ser enviados a modelos públicos sem anonimização. Também é fundamental definir desde o início quem pode usar a IA, para quê e com quais limites. Ignorar isso abre portas para riscos regulatórios, vazamento de informações e retrabalho em larga escala.

Da mesma forma, a escolha do modelo e da arquitetura de orquestração determina o futuro. Trocar um motor no meio do voo é possível, mas extremamente arriscado, e é exatamente isso que acontece quando se tenta migrar de um modelo já integrado a processos sem planejamento prévio.

Quanto mais cedo as empresas estruturarem pipelines de dados, modularidade e camadas de abstração, menos dependentes ficarão de fornecedores específicos e mais preparadas estarão para evoluir junto com o mercado.

Mas, mesmo com toda a sofisticação tecnológica, o diferencial ainda é humano. A inteligência artificial não substitui estratégia. Modelos respondem melhor a perguntas bem formuladas, e isso exige times treinados em prompt design, análise crítica e boas práticas de uso.

Além disso, é indispensável estabelecer métricas claras para medir retorno sobre investimento, como custo por tarefa, precisão factual e tempo de resposta. Sem indicadores concretos, o risco é perder-se em experimentos sem impacto real.

Outro ponto central é a gestão dos dados. Eles são o combustível da IA, mas precisam estar no tanque certo. Sem governança, catálogos confiáveis e políticas de acesso, qualquer estratégia se transforma em alucinação com confiança.

Investir em data lakes estruturados e próximos dos modelos reduz latência, custos e aumenta a qualidade da resposta.

Hoje, não se trata de perguntar se sua empresa vai usar IA, mas como. Quem definir arquitetura, governança e métricas agora terá modelos que aprendem com segurança, escalam com previsibilidade e geram vantagem competitiva sustentável.

Quem optar por “testar sem projeto” inevitavelmente vai pagar a conta do retrabalho.

Temos visto de perto que os projetos de IA que prosperam são aqueles que unem calma estratégica com clareza de objetivos. Como líderes, nosso papel é evitar cair na tentação do hype e garantir que cada passo dado hoje construa uma base sólida para o futuro.

Autora: Lígia Lopes é CEO da Teros, plataforma de automação inteligente que transforma dados em resultados.