Centralização de sistemas e supervisão humana passam a ser condição para conter desperdício operacional.

A aceleração das ferramentas de inteligência artificial nas companhias recolocou a centralização de sistemas no centro das decisões corporativas. De acordo com executivos reunidos no podcast É Mais que Tech, parceria da Senior Sistemas com o Conexão InfoMoney, o fracionamento de bancos de dados limita a precisão dos modelos automatizados em meio ao avanço de agentes autônomos.

A integração das arquiteturas tecnológicas nas grandes corporações, retornou ao topo das prioridades pela forma como esses algoritmos operam. “O que vemos hoje é que, quanto mais você coloca agentes de inteligência artificial trabalhando e interpretando informações, mais a fragmentação da informação passa a ser um problema grave”, afirma Eduardo Carone, CEO da Atlas Governance.

A multiplicação de informações desconectadas provocou o superpovoamento de dados no ambiente corporativo, cenário que exige arquitetura voltada ao negócio e diretrizes rígidas de controle de acesso. Taiolor Morais, diretor de Pesquisa e Desenvolvimento da Senior Sistemas, ressalta que o volume isolado não traz respostas eficientes. “O excesso de dados, muitas vezes, não responde a muita coisa; os dados precisam se transformar em informação”, aponta o executivo. Ele acrescenta que governança, gestão de acessos e privacidade são pré-requisitos para estruturar esses ativos.

Paralelamente, o uso não autorizado de ferramentas externas por colaboradores, conhecido como “Shadow AI”, elevou os riscos de segurança da informação nas empresas. O movimento exige manutenção da responsabilidade direta das lideranças, impedindo que a automação substitua o julgamento nos conselhos de administração.

Carone adverte para a banalização da tecnologia na confecção de relatórios corporativos. “Hoje existe a ‘linguiça artificial’: criam-se apresentações de 200 slides no PowerPoint com ferramentas como Claude e Designer”, observa. Para o executivo, o processo consome recursos operacionais sem gerar ganho real. “A pessoa que deveria ler também não lê e joga na IA para resumir. Gastam-se tokens de inteligência artificial de ambos os lados para, no fim do dia, não ter resultado nenhum”, alerta.

A resposta operacional passa pelo conceito de “human-in-the-loop”, garantindo a supervisão de profissionais nas etapas decisórias. À medida que essas ferramentas evoluem de sistemas de perguntas para agentes autônomos executores de rotinas, o mercado passa a tratar a tecnologia com protocolos semelhantes aos de contratação de pessoal. “Quando você constrói um agente, deve tratá-lo como uma pessoa: ele precisa de um job description, de um onboarding, de cursos e treinamentos”, explica Carone.

Essa transição reformula atribuições em setores técnicos, reduzindo o tempo alocado em tarefas repetitivas de programação, gerando um redirecionamento da mão de obra para a estratégia do negócio. Morais pontua que o desenvolvedor passa a atuar no design e no capital intelectual, cabendo às companhias mensurar o retorno real desses investimentos frente ao custo de governança.

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