TI e negócios: o segredo para escalar a IA nas empresas

A fase da dúvida definitivamente ficou para trás. Em 2026, nenhuma liderança corporativa séria ainda questiona se a Inteligência Artificial (IA) vai ou não redesenhar o mercado de trabalho. A verdadeira questão que tira o sono dos executivos migrou para o campo operacional: como transformar a convicção estratégica em capacidade real de execução?

Muitas organizações absorveram a IA no discurso institucional, conquistando espaço em conselhos e planos de transformação. No entanto, quando olhamos para o dia a dia das operações, a realidade é bem menos glamourosa. Em vez de uma escala robusta, o que predomina no mercado são os chamados “pilotos permanentes”, experimentos que impressionam em demonstrações internas, mas que falham em se converter em capacidade organizacional contínua.

Se a sua empresa está enfrentando essa barreira, saiba que o problema não é a falta de acesso ao algoritmo ou à tecnologia. O verdadeiro gargalo é a organização interna.

Uma edição especial da MIT Technology Review Brasil, desenvolvida em parceria com a Skyone, jogou luz sobre essa transição e revelou o real motivo pelo qual os projetos de IA costumam emperrar: a falta de alinhamento entre as áreas de TI e Negócios.

Abaixo, analisamos os dados desse diagnóstico e mostramos como quebrar essas barreiras.

O descompasso entre ambição e capacidade real

A expectativa do mercado em relação aos agentes de IA é quase consensual. Segundo o estudo “IA no Trabalho: 20 Insights sobre Times Híbridos”, realizado pela Skyone, impressionantes 99% das empresas acreditam que os agentes de IA serão centrais para os negócios nos próximos três anos.

No entanto, há um abismo entre o que se deseja e o que a estrutura atual suporta. O mesmo levantamento aponta que:

• 74% das organizações ainda se encontram nos estágios inicial ou intermediário de adoção da tecnologia.
• 57% sequer contam com um orçamento dedicado para iniciativas de Inteligência Artificial.
• 59% afirmam não estar preparadas para operar com times híbridos (humanos + sistemas de IA) no curto prazo.

Esse padrão de “muito entusiasmo e pouco resultado estrutural” não é uma exclusividade brasileira. O relatório The GenAI Divide: State of AI in Business, publicado pelo MIT NANDA, analisou mais de 300 iniciativas e identificou que 95% das organizações ainda não capturam retorno mensurável com IA generativa. A raiz do problema? A imensa dificuldade de integrar a tecnologia aos fluxos reais de trabalho.

O diagnóstico da MIT Technology Review: o silo é o próprio gargalo

Quando os projetos de IA tentam sair do laboratório de inovação para entrar na rotina corporativa, eles colidem frontalmente com a infraestrutura e a cultura legadas. Sistemas fragmentados, dados dispersos e governança incipiente são os sintomas mais comuns de uma doença corporativa antiga: os silos operacionais.

A pesquisa da Skyone revelou dados contundentes sobre esse isolamento:

• 40% das empresas apontam a integração entre áreas como o principal desafio para incluir a IA nos processos cotidianos.
• Em 46% das organizações, negócio e TI ainda operam em silos isolados, seja porque trabalham de forma totalmente separada ou porque não há uma dinâmica de colaboração claramente definida.

Historicamente, as empresas foram desenhadas para coordenar pessoas e distribuir responsabilidades de forma linear. Com a chegada da força de trabalho híbrida, a TI passou a comprar ou desenvolver ferramentas baseadas em promessas genéricas de eficiência. Por outro lado, a área de Negócios muitas vezes não sabe como traduzir suas dores e regras operacionais para dentro dos sistemas computacionais.

Como aponta Luiz Pecci, diretor de TI e Digital entrevistado na edição, a IA não é um produto de prateleira que se instala e magicamente resolve os problemas da operação. Trata-se de uma jornada de construção contínua, onde a empresa precisa ativamente ensinar ao algoritmo o seu contexto de mercado e seus critérios de decisão. E isso se torna impossível se quem detém o conhecimento de negócio não conversa com quem gerencia a tecnologia.

Como unificar TI e negócios para escalar a IA

Para que a Inteligência Artificial deixe de ser uma mera camada periférica de automação mecânica e passe a gerar valor estratégico real, a arquitetura técnica da empresa precisa acompanhar a ambição do negócio.

É preciso parar de tratar a IA apenas como um projeto de TI e passar a enxergá-la como uma reorganização estrutural dos fluxos de trabalho. Isso exige três passos fundamentais:

1. Letramento e repertório comum

Formação em IA não é um capricho ou um detalhe cultural; é pré-condição operacional. Promover encontros entre lideranças técnicas e de negócios para alinhar o que a tecnologia pode fazer, onde ela exige supervisão humana e como ela altera a rotina mitiga defesas e cria uma linguagem unificada entre as áreas.

2. Governança e preparação de dados

Um dos grandes problemas de base técnica apontados no estudo é que apenas 41% das empresas têm a nuvem como fundamento consolidado para dados e IA. Tentar rodar assistentes inteligentes e tomadores de decisão automatizados sobre planilhas dispersas e sistemas que não conversam gera respostas falhas e perigosas. Organizar, integrar e centralizar os dados é o passo zero.

3. Foco no redesenho de processos (e não apenas em ganho marginal)

Investir em IA apenas para acelerar tarefas repetitivas traz ganhos imediatos, mas insuficientes. O verdadeiro salto competitivo acontece quando a tecnologia é integrada para apoiar decisões de alto nível, reconfigurando ocupações. Funções deixam de ser caixas isoladas e passam a incorporar capacidades compartilhadas entre humanos e sistemas.

Skyone Studio: a plataforma que elimina os silos tecnológicos

Entendendo que a complexidade corporativa não reside em “ter” a tecnologia, mas sim em integrá-la, a Skyone desenvolveu o Skyone Studio. Trata-se de uma solução unificada e abrangente desenhada especificamente para conectar o ecossistema digital de ponta a ponta e pavimentar o caminho para a IA de verdade.

O Skyone Studio atua eliminando silos e unificando a infraestrutura por meio de quatro pilares essenciais:

• iPaaS (Plataforma de Integração como Serviço): centraliza e conecta informações de mais de 400 sistemas e aplicações de mercado (como ERPs, CRMs e bancos de dados externos) de forma intuitiva, permitindo que os dados corporativos fluam sem barreiras.
• Lakehouse: uma camada robusta em nuvem que organiza, padroniza e transforma grandes volumes de dados históricos e em tempo real, fornecendo uma base única e confiável para análises avançadas.
• Agentes de IA: permite o desenvolvimento e implantação de agentes virtuais inteligentes e personalizados para regras de negócio específicas, automatizando fluxos operacionais complexos.
• Plataforma de Conversação com BI: interface que possibilita que usuários de negócios interajam com bases de dados complexas usando linguagem natural, democratizando o acesso aos insights estratégicos sem depender de requisições técnicas demoradas.

Ao unificar a integração de sistemas, a inteligência de dados e a automação de processos sob uma única interface, o Skyone Studio devolve a agilidade para a TI e o domínio estratégico para as áreas de negócios. É a tecnologia trabalhando para acabar com os silos operacionais e transformar a experimentação em resultado escalável.

Conclusão: atravesse o abismo entre intenção e escala

O maior risco para as organizações hoje não é ficar de fora da conversa sobre Inteligência Artificial. O verdadeiro perigo é permanecer dentro dela com entusiasmo, relatórios e eventos, mas sem jamais atravessar o abismo que separa a intenção da escala real.

A tecnologia amadureceu o suficiente para expor as fragilidades estruturais que as empresas passaram anos adiando. Menos fetiche por ferramentas isoladas, mais arquitetura de integração. Menos discursos de inovação, mais disciplina operacional.

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Escrito por Skyone