IA generativa sem arquitetura robusta é só protótipo bonito
Julho de 2025 – Vamos ser francos: IA generativa virou o novo brinquedo corporativo. Segundo o levantamento The Business Opportunity of AI, do IDC, 75% das empresas no mundo já utilizam soluções de inteligência artificial. Todo mundo tem um projetinho de chatbot, um copiloto aqui, uma API do GPT ali. Tem até gente que acha que colocar o ChatGPT no Excel já é “transformação digital”. Legal. Bonito de mostrar no board meeting. Ótimo para impressionar o investidor. Mas… e na prática?
Se a sua IA generativa não estiver ancorada em uma arquitetura de dados sólida, segura e escalável, com pipelines de informação bem definidos, governança séria e uma cultura organizacional minimamente preparada para lidar com tecnologia de forma responsável, você não tem uma solução. Você tem um enfeite de PowerPoint.
O custo invisível do protótipo bonitinho
Executivo adora ver demo. Aquela POC com resposta rápida, interface colorida, frases que parecem inteligentes. Mas o que ninguém conta é o custo invisível de ficar preso nessa fase eterna de MVPs que nunca viram produção. Por que isso acontece?
Muitas empresas estão tentando construir soluções de IA em cima de um castelo de areia, com dados espalhados em silos, ambientes sem integração, infraestruturas que não suportam carga real, ausência total de MLOps ou qualquer prática mínima de versionamento e monitoramento de modelos, APIs feitas às pressas, sem gestão de ciclo de vida, segurança ou escalabilidade e fluxos agent-to-agent mal orquestrados, gerando verdadeiras “torres de Babel” digitais dentro da organização. E o mais curioso? A culpa não é da tecnologia. É da falta de estratégia e de arquitetura.
IA generativa de verdade é projeto de engenharia e de cultura. Aqui vai uma provocação: IA generativa não é mágica. É engenharia. Por isso, precisa de:
- Arquitetura de dados bem estruturada;
- Camadas claras de ingestão, transformação e disponibilização de dados;
- Pipelines de machine learning gerenciados;
- Controle de versões de modelos;
- Observabilidade (sim, você vai ter que monitorar os modelos como monitora seu ERP);
- Governance: quem treina, quem valida, quem audita;
Tudo isso contribui para que uma organização tenha todos os conceitos do Single Source of Truth (SSOT) ou Fonte Única da Verdade, aplicados na operação, para que todos possam acessar os dados mais recentes e precisos, eliminando silos de dados, reduzindo erros e promovendo uma melhor colaboração.
Se o seu copiloto corporativo ou assistente generativo estiver se alimentando de dados não confiáveis, desatualizados ou contraditórios, o resultado é uma IA com síndrome de múltiplas personalidades. Cada API puxando de um lugar diferente, cada agente falando uma língua.
A ilusão do atalho: quando o hype custa caro
Muita gente acha que pode pular etapas: “vamos direto para a IA generativa, sem perder tempo com arquitetura, governança ou gestão de dados. Depois a gente resolve”. Spoiler: não vai resolver depois.
Na prática, o que acontece é: projetos que morrem na gaveta, riscos gigantes de vazamento de dados sensíveis, alucinações do modelo virando crise de reputação, APIs mal versionadas, quebrando integrações críticas, agentes conversando entre si de forma descontrolada, gerando comportamentos imprevisíveis e, no final, aquela velha planilha de Excel salva o mês (de novo).
Mindset de produto, não de protótipo
Se o objetivo é colocar IA generativa em produção, com impacto real em eficiência, receita ou experiência do cliente, então, o mindset tem que mudar. Deixar de pensar como laboratório de inovação e começar a pensar como produto de missão crítica. E os resultados são significativos: segundo o estudo já citado do IDC, cada dólar investido em IA gera, em média, 3,7 dólares de retorno.
Isso quer dizer: ciclo de vida de APIs gerenciado e seguro; controle sobre interações agent-to-agent dentro de ambientes orquestrados (MCP, API Gateway etc.); Single Source of Truth para evitar decisões baseadas em dados inconsistentes; times multidisciplinares (Negócio + Dados + Engenharia + Jurídico); escalabilidade pensada desde o início; orquestração de LLMs com segurança, rastreabilidade e governança de prompt.
O charme do protótipo bonito não paga as contas
Empresas maduras sabem que o sucesso da IA generativa não está no front-end que brilha, mas na robustez da fundação que ninguém vê. É como construir um arranha-céu: a parte que impressiona é o skyline, mas o que sustenta tudo é o que está enterrado no chão.
Se você quer que sua empresa colha os benefícios reais da IA generativa, está na hora de fazer a pergunta certa: sua arquitetura de dados, suas APIs, seus agentes e sua cultura estão prontos para parar de brincar de protótipo? No fim do dia… PowerPoint não escala. Código mal gerenciado, menos ainda. Dados inconsistentes, muito menos.
Filippo Di Cesare, CEO da Engineering Brasil
Publicação original: Startupi
