IA como pilar estratégico: a chave para escalar com eficiência, segurança e resultados reais

Nos bastidores das operações mais eficientes do mercado, existe algo maior do que apenas uma execução bem-feita: existe orquestração.

Empresas que se limitam a usar Inteligência Artificial para “fazer tarefas” de forma mais rápida continuam apagando incêndios, apenas em maior velocidade.

Já as que lideram o mercado operam como maestros: cada processo, cada Agente de IA, cada sistema e cada pessoa entra no momento certo, com o dado certo, para gerar o resultado esperado.

➡️ Esse foi o tema central do nosso mais recente webinar: “IA como pilar estratégico: a chave para escalar com eficiência”, conduzido por Sobhan Daliry, Chief Product Officer (CPO) da Pipefy.

Durante a apresentação, discutimos como sair do hype da IA experimental para uma IA operacional, segura e auditável.

▶️ Assista à gravação completa do webinar:

Se você quer entender como transformar automações soltas em uma operação orquestrada de ponta a ponta, reunimos a seguir os principais insights discutidos ao longo do evento:

Desde 2023, o mercado tem entregado IA mais rápido do que consegue operá-la. A criação de agentes inteligentes ficou mais fácil, mas a confiabilidade em produção ainda é um desafio significativo.

O cenário das operações de negócio reflete isso. Segundo um relatório recente da McKinsey, embora 65% das organizações já utilizem IA Generativa regularmente, apenas um terço afirma conseguir escalar essas soluções de forma efetiva.

Dados do Gartner também reforçam que uma parcela relevante dos projetos de IA não consegue passar da fase de piloto para a produção devido a riscos não mitigados e falta de governança.

Sobhan destacou esse ponto crítico durante o webinar:

“O mercado começou a entregar IA muito mais rápido do que a gente ganhou maturidade de operá-la. [...] Agentes ajudaram em muitos lugares a escalar ambiguidade, exceção e, principalmente, risco operacional.”

— Sobhan Daliry
CPO da Pipefy

💡 O problema não costuma ser a alucinação do modelo ou a latência, mas sim lacunas de ownership (propriedade). Quando um agente falha, quem é o dono do resultado? Se não há um processo claro por trás, a confiança colapsa e o projeto volta para a gaveta.

Um dos conceitos mais interessantes apresentados foi a “Escada da Abstração”, inspirado no modelo mental do linguista S. I. Hayakawa, que ilustra como nossa comunicação varia entre o concreto e o abstrato.

No contexto de negócios, esse conceito pode ser traduzido em duas frentes:

• No topo da escada (Alta Abstração): temos conceitos como “Justiça”, “Workflows Inteligentes” ou “Decisões Autônomas”. São inspiradores, mas impossíveis de operacionalizar diretamente.
• Na base da escada (Baixa Abstração): temos a realidade concreta. “Audiência às 14h na sala 302”, “Aprovar reembolso de R$ 500,00”.

Para a IA funcionar como pilar estratégico, ela precisa descer essa escada. Precisamos sair de “otimizar o financeiro” para perguntas concretas:

• Qual decisão está sendo delegada?
• Quem audita essa decisão?
• Qual o raio de impacto se o agente errar?

Uma frase marcante do webinar resumiu a necessidade de controle:

“Autonomia, sem uma torre de comando, vai quebrar. Os autopilotos existem porque existe um co-piloto.” — Sobhan Daliry

A autonomia deve ser conquistada, não apenas habilitada, e o caminho mais seguro envolve uma evolução gradual de responsabilidade, como detalhada na tabela abaixo:

Como pontuou Sobhan: “Governança é pré-requisito de velocidade, e confiança é o maior requisito de escalabilidade.”

Além disso, também é importante considerar que a implementação de IA não deve ser binária (com ou sem IA).

Para avaliar se um processo está pronto para ser delegado a um agente, Sobhan apresentou o framework Agentic Readiness Model (ARM).

A teoria se prova na prática. Durante o evento, foi apresentado o caso de uso de uma das maiores empresas de locação de veículos do Brasil, com uma frota de mais de 100 mil carros e cerca de 45 mil aberturas de sinistros por mês.

Ao orquestrar seu processo de sinistros — envolvendo leitura de boletins de ocorrência, análise de contratos e telemetria —, a empresa não apenas automatizou tarefas. Ela implementou agentes inteligentes para classificar riscos de fraude e responsabilidade em um fluxo orquestrado e com governança garantida.

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A orquestração resolve o dilema entre velocidade e controle. Ela é a “espinha dorsal” que permite conectar sistemas legados, agentes modernos e supervisão humana em um fluxo contínuo.

“A gente acredita num futuro autônomo, mas a gente acha que o futuro não é uma IA autônoma, ela é uma IA responsável.” — Sobhan Daliry

Ou seja, se a sua empresa quer sair do piloto e gerar impacto real, o segredo não está em buscar o modelo de IA mais criativo, mas sim construir uma estrutura de orquestração mais sólida.

E na sua operação?

Você sente que seus projetos de IA ainda estão escalando de forma instável e fragmentada, ou já vê resultados concretos com uma orquestração mais estruturada?

Onde você enxerga o maior gargalo hoje: na tecnologia ou na falta de processos definidos?

Compartilhe sua visão com a gente nos comentários! ⬇️