Apesar do avanço acelerado da inteligência artificial nas empresas, transformar testes em operações escaláveis ainda é um desafio. Segundo a McKinsey, 78% das organizações já experimentam ferramentas de IA, mas apenas 24% conseguem levá-las para a operação de forma rentável. O principal obstáculo deixou de ser a tecnologia e passou a ser a governança.
Na prática, muitas iniciativas ficam restritas à fase piloto por problemas como falta de supervisão humana, processos pouco estruturados e dificuldade em integrar a IA às decisões do negócio.
Foi a partir desse cenário que a consultoria brasileira dataRain decidiu rever a própria forma de trabalhar. Em vez de concentrar o uso da inteligência artificial apenas nas equipes técnicas, a empresa levou a tecnologia para a rotina da liderança. O CEO Wagner Andrade passou a utilizar um agente de IA como apoio para análises de mercado, avaliação de concorrentes e preparação de informações para decisões estratégicas.
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Segundo o executivo, a adoção exigiu uma série de cuidados para reduzir riscos conhecidos dos modelos generativos, como alucinações e respostas excessivamente complacentes. Para isso, o agente foi configurado para trabalhar apenas com fontes previamente validadas, evitar inferências sem evidências e atuar de forma crítica, questionando premissas em vez de apenas concordar com o usuário.
A experiência também provocou mudanças no perfil dos profissionais de tecnologia da empresa. Em vez de concentrar esforços na programação manual, os desenvolvedores passaram a atuar mais próximos da arquitetura dos sistemas, da validação dos modelos e dos testes antes da entrada em produção.
“O mercado acreditou que a IA serviria apenas para produzir código mais rapidamente. Na prática, percebemos que a velocidade só gera valor quando existe uma camada robusta de revisão, arquitetura e governança”, afirma Andrade.
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A discussão acompanha um movimento observado em diversas empresas, que começam a direcionar investimentos não apenas para novos modelos de IA, mas também para mecanismos de controle, segurança e confiabilidade capazes de sustentar aplicações em larga escala.
Na dataRain, essa estratégia também influencia os planos de expansão da companhia, que busca ampliar sua atuação fora do eixo Rio-São Paulo, levando projetos de dados, nuvem e inteligência artificial para setores como indústria e agronegócio.
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