A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma novidade e se tornou uma ferramenta essencial para as empresas. No entanto, o verdadeiro desafio não está mais na adoção da tecnologia, mas na sua integração eficaz e escalável dentro das operações corporativas.
Um estudo da McKinsey revela que 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma área do negócio, mas apenas cerca de um terço conseguiu expandir essas iniciativas para diferentes áreas da empresa. Essa disparidade indica que a dificuldade atual está na integração com sistemas legados, qualidade e governança dos dados, segurança e capacidade de sustentar projetos de IA em ambientes corporativos complexos.
Os desafios da integração da IA
Para a DOMVS iT, consultoria especializada em SAP, dados e inteligência artificial, esse movimento representa uma mudança na maturidade do mercado. Thais Vianna, Diretora Comercial da DOMVS iT, destaca que a principal dúvida das empresas hoje não é mais onde aplicar a IA, mas como fazer essa tecnologia funcionar de forma integrada, segura e escalável dentro da operação.
Um dos erros mais frequentes, segundo Thais, é iniciar projetos pela escolha da ferramenta, antes mesmo de definir o problema de negócio que será resolvido. Isso resulta em soluções isoladas, pouco conectadas aos processos da empresa e com dificuldade para demonstrar retorno. ‘Escalar IA exige arquitetura, governança, integração e uma estratégia clara desde o início’, afirma.
A escassez de profissionais especializados
Outro desafio significativo é a disponibilidade de profissionais especializados. Arquitetos de IA, engenheiros de dados, especialistas em cloud, SAP e MLOps estão entre os perfis mais disputados pelo mercado. Para reduzir riscos e acelerar entregas, cresce a adoção de squads multidisciplinares capazes de reunir competências técnicas e conhecimento operacional em um mesmo projeto.
Casos de sucesso e metodologias estruturadas
Entre fevereiro e maio de 2026, a DOMVS iT apoiou uma empresa do setor de seguros na adequação de seus sistemas ao novo padrão de CNPJ Alfanumérico, exigido pela legislação federal a partir de 1º de junho. Com o apoio da inteligência artificial generativa nas etapas de análise de impacto e refatoração de código, foram entregues 201 repositórios, acima dos 177 previstos inicialmente, após a ampliação do escopo durante a execução. O trabalho foi concluído antes do prazo regulatório e o ambiente permanece estável em produção.
Thais Vianna destaca que o projeto mostrou que a IA acelera atividades como análise de impacto e refatoração de código, mas também evidenciou que velocidade, sozinha, não garante sucesso. ‘Os melhores resultados surgem quando a tecnologia está inserida em uma metodologia estruturada, com governança, revisão técnica e controle de qualidade’, afirma.
O AI-Native Blueprint
Com base em experiências como essa, a DOMVS iT estruturou o AI-Native Blueprint, uma série de conteúdos que reúne boas práticas para organizações que buscam ampliar o uso da inteligência artificial em seus negócios. A iniciativa aborda temas como AI Readiness, integração com sistemas corporativos, arquitetura, governança, segurança e escalabilidade, refletindo desafios recorrentes observados pela consultoria em projetos de implementação.
A próxima fase da adoção da IA
Para Thais Vianna, a próxima fase da adoção da inteligência artificial será menos marcada pelo lançamento de novas ferramentas e mais pela capacidade das empresas de incorporá-las de forma consistente aos seus processos. ‘Estamos entrando em uma nova fase da inteligência artificial. O diferencial competitivo não será de quem apenas adota a tecnologia, mas de quem consegue incorporá-la ao negócio de forma estruturada, segura e escalável. É essa capacidade que vai separar projetos experimentais de resultados concretos’, conclui Thais.
