Plataformas de IA compartilhadas são a ambição de quase qualquer líder de tecnologia, mas a maioria das empresas nunca chega a implementá-las de fato. Estudo da McKinsey mostra que empresas de alto desempenho adotam modelos de plataforma unificada a uma taxa quatro vezes maior que as demais, e mesmo entre elas menos de 1 em 10 alcançou a adoção completa.
A Gartner projeta que os gastos mundiais em plataformas e modelos de IA chegarão a US$ 64 bilhões neste ano, alta de 63% sobre o ano anterior.
Empresas de alto desempenho adotam plataforma unificada de IA a uma taxa 4x maior, mas menos de 1 em 10 chega lá, diz McKinsey.
Gartner projeta US$ 64 bilhões em gastos com plataformas e modelos de IA em 2026, alta de 63%.
O CEO da Dreamix, Stoyan Mitov, defende a necessidade de um dono com autoridade para dizer não a builds duplicados.
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Os 5 princípios: dono, velocidade, camada de dados, roadmap dos times e revisão única.
Por que o consenso não constrói nada
Ao perguntar a qualquer líder de tecnologia se faz sentido construir uma capacidade de IA uma vez e reutilizá-la em todas as linhas de produto, a resposta é sim imediata. Mas a lacuna está entre concordar e executar. Seguir adiante exige que alguém tenha autoridade para dizer "não" a um time apressado.
No texto publicado no Forbes Technology Council, o CEO da Dreamix, Stoyan Mitov, descreve o problema. Cada time, agindo racionalmente, escolhe o caminho rápido. Então a empresa termina com infraestrutura duplicada.
O caso dreamix: mais de 100 modelos em um único ponto de acesso
Mitov relata um caso concreto com um cliente de tecnologia de compliance para firmas financeiras reguladas. Cada linha de produto precisava das mesmas capacidades centrais de IA, mas construir separadamente seria lento, fragmentado e caro de manter.
A solução aplicada foi colocar a propriedade em alguém antes de a próxima linha de produto começar a construir sua própria versão. A fundação foi construída em uma ordem específica. Primeiro, um ponto único de acesso conectando os produtos do cliente a mais de 100 modelos de IA distribuídos por quatro provedores.
Na sequência, veio o processamento de documentos capaz de lidar com os arquivos legados mais difíceis. Depois, uma camada de conhecimento pesquisável e, por fim, agentes de IA capazes de agir dentro de sistemas em produção. Cada time de produto manteve seu roadmap e sua experiência de usuário.
Cinco princípios para começar
Mitov propõe cinco princípios para quem quer evitar a duplicação em sua própria organização. Eles servem como checklist antes de o próximo time de produto começar a construir sua própria solução de IA.
Nomeie um dono antes de a próxima solicitação chegar.
Torne a versão compartilhada rápida de usar.
Comece pela camada chata: acesso a modelos e dados.
Deixe os times de produto manterem seu próprio roadmap.
Reveja a decisão uma vez, não constantemente.
O que os números dizem sobre o mercado
A pesquisa mais recente da McKinsey sobre modelos operacionais de tecnologia constatou que empresas de alto desempenho adotam modelos de plataforma unificada em todos os seus times a um ritmo aproximadamente quatro vezes maior que as demais organizações. Mesmo entre esses top performers, menos de 1 em 10 chegou lá completamente.
Enquanto isso, a Gartner projeta que os gastos mundiais em plataformas e modelos de IA alcançarão US$ 64 bilhões neste ano, alta de 63% em relação ao ano anterior.
O que isso significa para quem desenvolve no Brasil
Para profissionais brasileiros, o tema dialoga diretamente com o desafio de levar modelos de IA para produção em empresas. A infraestrutura duplicada é um dos motivos do alto custo e da lentidão na adoção.
Na avaliação do Mercado de TI, a recomendação de começar pela camada menos glamourosa vale para qualquer escala. A governança, e não a tecnologia, é o fator crítico de sucesso.
| Princípio | Resultado esperado | Risco se ignorado |
|---|---|---|
| Nomear um dono com autoridade | Dizer não a builds duplicados | Ninguém bloqueia novas duplicações |
| Fazer a plataforma rápida no uso | Times adotam sem atrito | Times constroem a própria solução |
| Começar pela camada de dados | Plataforma lida com dados reais | Falha no primeiro caso real |
| Manter roadmap dos times | Times continuam donos do produto | Times contornam a plataforma |
| Revisar decisão uma vez | Adoção consolidada | Revisões constantes geram impasse |
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O movimento indica que a padronização de infraestrutura de IA deixará de ser diferencial para se tornar requisito de custo e velocidade em.
Fonte: Forbes Technology Council
