Apenas 5% das organizações consideram seus processos altamente preparados para agentes de inteligência artificial (IA), segundo levantamento da Deloitte. Ao mesmo tempo, 74% dos líderes do setor esperam que, nos próximos quatro anos, quase metade de seus processos de negócio seja redesenhada ou reconstruída em torno dessas tecnologias.

O contraste revela uma lacuna relevante: as empresas avançam em experimentação, mas ainda enfrentam dificuldades para levar a IA à operação real. Quando a tecnologia passa a interagir com clientes, dados sensíveis, sistemas corporativos e processos críticos, entram em cena questões como integração, governança, monitoramento e definição de responsabilidades.

Para o gerente-geral do Brasil da Wonderful, Elder Jascolka, sistema operacional de IA (AI OS) desenvolvido para grandes empresas, a discussão nas organizações mudou de nível. “O ponto já não é apenas provar que a tecnologia funciona, mas entender se a organização está preparada para incorporá-la à operação. Uma demonstração pode funcionar muito bem de forma isolada, mas produção significa integrar a IA aos sistemas, processos e regras que fazem parte do negócio todos os dias”, diz o executivo.

Cinco sinais de maturidade para IA em produção

Jascolka elencou cinco sinais que ajudam a identificar se uma organização está pronta para dar esse próximo passo. O primeiro é a existência de um problema de negócio claro: projetos com maior potencial de avançar partem de um processo operacional bem definido, com resultado esperado e métrica de impacto estabelecidos antes mesmo da escolha da tecnologia.

O segundo sinal é o envolvimento conjunto de negócio e tecnologia desde o início. Colocar IA em produção exige participação de quem entende a operação e de quem domina a tecnologia; sem esse alinhamento nas fases iniciais, a empresa arrisca desenvolver uma solução tecnicamente funcional, mas distante das necessidades de quem vai utilizá-la.

“As equipes locais de implementação têm um papel tão importante porque trabalham próximas à organização, combinando conhecimento técnico e entendimento do contexto do negócio para navegar sistemas, processos e restrições operacionais. Essa proximidade ajuda a reduzir a distância entre desenvolver uma solução de IA e efetivamente colocá-la em produção”, explica Jascolka.

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Integração, governança e aprendizado contínuo

O terceiro sinal avalia a capacidade de integração: a IA precisa se conectar aos sistemas que a empresa já possui, incluindo legados, bases de dados distintas e regras acumuladas ao longo dos anos. Estar pronto não significa substituir toda a infraestrutura existente, mas saber como a tecnologia vai operar dentro dela.

O quarto sinal é a governança pensada antes da escala. Em produção, não basta avaliar se um agente entrega uma boa resposta; é preciso acompanhar o comportamento do sistema, detectar falhas e definir quando uma decisão precisa passar por supervisão humana. “Governança não pode ser uma preocupação que aparece apenas quando a empresa decide escalar. Quando a IA passa a fazer parte de processos reais, é preciso saber como ela está operando, quais são seus limites e em quais situações uma pessoa precisa entrar no processo”, afirma o executivo.

O quinto e último sinal é a existência de uma estrutura de aprendizado contínuo após a entrada em produção. Em ambientes reais surgem situações raramente previstas em testes: exceções, mudanças de contexto e novos comportamentos de usuários. Empresas mais preparadas monitoram interações, identificam falhas e usam essas informações para aprimorar o sistema sem comprometer o que já funciona.

A Wonderful e o mercado de IA corporativa

Fundada em 2025, a Wonderful atua em mais de 35 mercados e mantém equipes de engenharia alocadas diretamente nos clientes. Em 2026, a empresa captou US$ 700 milhões em rodadas de investimento, entre elas uma Série C de US$ 550 milhões liderada pela Insight Partners, que elevou o valuation da companhia a US$ 5 bilhões. No Brasil, onde mantém escritório em São Paulo, a Wonderful recebeu US$ 15 milhões como parte de sua estratégia de expansão na América Latina.

Para Jascolka, estar pronto para colocar IA em operação não depende de ter todos os sistemas modernizados antes de começar. “Significa ter clareza sobre o problema que se quer resolver e criar as condições para que a tecnologia opere dentro da realidade da empresa, com integração, governança e capacidade de aprendizado. É quando a organização começa a construir essa disciplina que a IA deixa de ser apenas um experimento e passa a fazer parte de como o negócio funciona”, conclui.

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