A inteligência artificial generativa (GenAI), como a que movimenta o ChatGPT, encanta pela forma com que traduz comandos simples em respostas sofisticadas, bem estruturadas e, às vezes, surpreendentemente criativas. Por trás de cada resultado, no entanto, há um processo muito menos glamouroso: uma operação massiva de coleta, processamento e filtragem de conteúdo – o chamado data mining. Ou, em termos crus, um verdadeiro garimpo digital.

Nos últimos anos, modelos como o GPT?3, com seus 175 bilhões de parâmetros, foram alimentados por enormes volumes de material extraído da internet pública. Um único acervo – o Common Crawl – responde por cerca de 60% dos tokens utilizados no treinamento do GPT?3. Estamos falando de mais de 400 bilhões de unidades de linguagem vindas de páginas web. O Reddit aparece como uma das fontes mais expressivas. Também contribuíram WebText2 (22%), coleções de livros digitalizados (Books1 e Books2, com 16%) e a onipresente Wikipédia (3%).

Para agregar profundidade e especialização ao modelo, entram em cena coleções compostas por mais de 20 sub-bases que incluem desde artigos científicos até códigos hospedados no GitHub. Em arquiteturas multimodais, que trabalham simultaneamente com texto e imagem, o destaque vai para o LAION?400M, com 400 milhões de pares imagem-legenda filtrados por um sistema chamado CLIP.

A questão é que esse cardápio informacional tem prazo de validade. Primeiro porque muitas dessas fontes, embora tecnicamente acessíveis, estão protegidas por direitos autorais, o que tem gerado disputas jurídicas de grandes proporções. O caso mais emblemático veio à tona em dezembro de 2023, quando o The New York Times (NYT) processou a OpenAI e a Microsoft acusando ambas de utilizarem milhões de artigos do jornal sem autorização. Meses depois, a Justiça norte-americana rejeitou tentativas de arquivamento e permitiu que a maior parte do processo prosseguisse.

A situação ganhou contornos ainda mais delicados quando o NYT exigiu judicialmente que a OpenAI preservasse todas as conversas dos usuários, mesmo aquelas já excluídas, para uso como prova. A empresa reagiu com veemência, afirmando que tal exigência comprometeria a privacidade de milhões de pessoas.

Nesse contexto, uma realidade começa a se impor: o suprimento de fontes públicas adequadas para treinar a inteligência artificial (IA) está cada vez mais limitado. Pesquisas independentes, publicadas, inclusive, em plataformas como o arXiv, sugerem que a disponibilidade de conteúdo útil e juridicamente aproveitável pode se esgotar entre 2026 e 2027. Isso se deve à saturação dos acervos atuais, à repetição de materiais, ao crescimento de bloqueios via robots.txt e ao avanço de regulamentações que restringem a raspagem automatizada.

Com esse esgotamento no horizonte, empresas estão direcionando sua atenção para dois novos territórios: conteúdo interno e material gerado artificialmente. Informações privadas, como registros corporativos, históricos de atendimento, documentos confidenciais e sistemas legados, tornaram-se o novo ouro digital. Embora indisponíveis ao público, estão sob controle direto das organizações. Quando bem organizados, anonimizados e estruturados, podem abastecer modelos sob medida ajustados a contextos específicos e com menor exposição a riscos legais.

Já os sintéticos atuam como mecanismos capazes de gerar conteúdo artificial, embora realista, com base em padrões previamente aprendidos. Eles servem para expandir a base de treinamento sem infringir direitos autorais ou comprometer informações sensíveis. E, ao contrário do que o nome pode sugerir, não são “falsos”, mas variações estatísticas planejadas para manter a eficácia dos modelos.

Essa mudança de eixo, da coleta aberta para o uso controlado e a produção artificial, vai além do aspecto técnico. Trata-se de uma transformação estratégica. Na próxima fase da corrida pela IA, estarão à frente aqueles que souberem mapear, organizar e valorizar seus próprios ativos informacionais. Empresas, universidades e governos que ainda esperam que a internet siga suprindo essa demanda sozinha correm sério risco de obsolescência.

Para o usuário comum, essa disputa ainda passa despercebida. O que importa é a resposta final. Para quem constrói e alimenta essas máquinas, contudo, a escassez já é evidente. Em breve, não bastará fazer boas perguntas. Será fundamental ter os insumos certos e saber protegê-los.

Joel Backschat, Technical Fellow na FCamara.

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Hoje não vamos falar especificamente de segurança de dados… mas de segurança das nossas crianças e adolescentes. Proteção, nesse contexto, não é só palavra da moda: é urgência.

Nos últimos dias, o vídeo que circulou e acendeu o debate sobre a chamada “adultização” mostra que não estamos diante de um problema isolado, mas de um sintoma social. Crianças expostas a padrões de consumo, comportamentos e até sexualização precoce, que muitas vezes amplificados pelas próprias redes sociais, revelam um cenário que exige reflexão séria e imediata.

O Projeto de Lei (PL 2628/22) que tramita sobre o tema busca justamente reforçar limites, responsabilizando plataformas digitais, influenciadores e produtores de conteúdo que, direta ou indiretamente, contribuem para acelerar essa adultização. A ideia é proteger a formação de crianças e adolescentes, reconhecendo que eles estão em fase de desenvolvimento e, portanto, merecem um ambiente que respeite suas peculiaridades. Mas aqui vale um alerta: lei nenhuma opera sozinha. Se não houver fiscalização, educação digital e consciência coletiva, qualquer norma corre o risco de virar apenas um belo discurso político, uma letra morta. 

E por que isso importa tanto? Porque o ambiente digital não reconhece infância, ele reconhece engajamento. O algoritmo não pergunta a idade do usuário quando calcula qual vídeo vai bombar; ele só mede cliques, tempo de tela e curtidas. E, no fim, quanto mais cedo uma criança é tratada como adulto em potencial consumidor, mais cedo se torna alvo de estratégias de mercado. Essa lógica é perigosa, pois coloca a formação de identidade e autoestima em disputa com métricas de engajamento.

A chamada adultização não se limita ao vestuário ou à forma como crianças se apresentam nas redes. Ela também atinge a linguagem, os temas consumidos, as pressões estéticas e até a exposição de rotinas que, muitas vezes, são decididas pelos próprios adultos responsáveis. E quando essa exposição se transforma em conteúdo monetizado, estamos diante de um novo desafio jurídico e ético: até que ponto a exploração da imagem da criança e do adolescente em ambientes digitais é aceitável?

Aqui, a LGPD também entra em cena, ainda que de forma transversal. Dados de crianças e adolescentes merecem proteção especial. A própria lei exige consentimento específico e em destaque, dado por pelo menos um dos pais ou responsável. Mas na prática, sabemos que isso nem sempre acontece. Plataformas continuam colhendo dados de menores, direcionando publicidade e estimulando comportamentos que nem sempre respeitam os melhores interesses da criança, princípio central do Estatuto da Criança e do Adolescente (ECA).

Proteger a infância, nesse contexto, não é criar uma bolha impenetrável. É permitir que crianças e adolescentes cresçam em ambientes que respeitem sua fase de desenvolvimento, sem pressão de padrões irreais e sem a exploração de sua imagem como moeda de troca. Assim como falamos em privacy by design para dados pessoais, talvez seja hora de pensar em uma espécie de childhood by design: um pacto social e digital que coloque a proteção da infância no centro das decisões tecnológicas, jurídicas e familiares.

No fim, o debate sobre adultização não deve ser confundido com moralismo. Trata-se de responsabilidade social, jurídica e até econômica. Se queremos uma sociedade mais saudável e conectada, precisamos preservar a infância do bombardeio precoce de estímulos que não pertencem a essa fase da vida. A tecnologia pode e deve ser aliada, por meio de filtros, sistemas de moderação e políticas robustas de proteção. Mas nenhuma inovação substitui o papel da educação, do diálogo em família e da consciência coletiva.

Porque proteger crianças nunca é exagero. Exagero é achar que a inocência pode esperar.

Larissa Pigão, advogada especializada em Direito Digital e Proteção de Dados Pessoais, mestranda em Ciências Jurídicas pela UAL – Universidade Autônoma de Lisboa

Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais

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Chegamos em um momento da nossa vida tecnológica em que informações são tão fluídas quanto água, e com o tempo de vida útil cada vez mais curto (nascem, se transformam e morrem até mesmo antes de serem utilizadas). Esta fluidez é impulsionada pelo crescimento dos dados em “edge”, ou seja, na ponta. Graças aos sensores IoT (Internet das Coisas), tudo que está à nossa volta é passível de inclusão tecnológica. Isso traz um desafio e uma oportunidade. 

Obter dados não é o entrave. O ponto crítico reside em estruturar uma estratégia para lidar com essa fluidez: como captar o dado no momento certo, organizar, processar, interpretar, governar, entregar ao destinatário que fará o melhor uso da informação, e, ao final, descartar esse dado com segurança e responsabilidade. Ou seja,  transformar esse fluxo contínuo em inteligência viva é uma arte. Um levantamento feito pelo IDC em 2023, aponta que 50% das empresas admitem que seus dados perdem valor em poucas horas. Por isso, “dados vivos” não podem chegar atrasados. 

Por outro lado, a oportunidade é extraordinária. Uma estratégia de dados orientada a streaming, com métricas e decisões em tempo real,  requer uma arquitetura livre de ferramentas redundantes e dados em silos, e com monitoramento do  desempenho dos “dados vivos” em um fluxo de trabalho democratizado. 

Uma pesquisa feita pelo Gartner em 2024 indica o quanto organizações podem ganhar com a eficiência no monitoramento de dados em tempo real: aumento de 25% na probabilidade de atingimento de metas, maior eficiência operacional e, inclusive, fidelização de clientes. Ou seja, na “era dos dados vivos”, é indispensável incorporar esse fluxo na estratégia e no processo de tomada de decisão. 

Lidar com essa fluidez e ter uma estratégia  nesse sentido é uma jornada que requer tempo e priorização. No entanto, é uma vantagem competitiva que pode dar a qualquer negócio a possibilidade de ditar o ritmo do mercado e aproveitar ao máximo os ativos investidos. Por outro lado, não lidar com essas informações em tempo real é como assistir uma partida de futebol no streaming com atraso de 30 segundos: sua empresa é a última a comemorar o gol.

Rúbia Coimbra, Vice-Presidente da Cloudera para a América Latina.

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Você já parou para pensar como compramos atualmente? Antes, a experiência de compra acontecia apenas nas lojas físicas; depois, se expandiu para o e-commerce. Hoje, o consumidor não faz distinção entre canais: espera que físico e digital funcionem de forma integrada, com fluidez e personalização. Segundo o Guia de Expansão Global para Mercados de Alto Crescimento, o e-commerce brasileiro deve atingir US$ 585,6 bilhões até 2027, um crescimento de 70% em relação a 2024. O dado reforça a relevância dessa jornada unificada.

É nesse cenário que o unified commerce assume protagonismo. Mais do que simplesmente conectar canais ou adotar ferramentas de CRM (Gestão de Relacionamento com o Cliente), trata-se de uma estratégia que coloca o consumidor no centro. O objetivo é entregar experiências consistentes e inteligentes em qualquer ponto de contato: loja física, e-commerce, aplicativo ou atendimento humano e digital.

O estoque compartilhado, porém, só funciona plenamente quando apoiado por uma gestão integrada, capaz de coordenar toda a jornada: do pedido à entrega, da aprovação de crédito ao pós-venda. Para isso, é essencial que os dados circulem em tempo real, permitindo que cada solução atue como parte de um único organismo.

Para viabilizar esse modelo, é indispensável uma arquitetura tecnológica robusta, capaz de sustentar um ecossistema coeso. Na prática, significa contar com ERP (Planejamento dos Recursos da Empresa), e-commerce, OMS (Sistema de Gerenciamento de Pedidos), sistemas de pagamento e outras soluções dentro de uma mesma plataforma. Essa base integrada garante consistência e eficiência, além de abrir caminho para o uso da inteligência artificial — que depende de dados unificados e de qualidade para análises avançadas e decisões mais assertivas.

Nesse contexto, a inteligência artificial ocupa um papel central. De acordo com o Zendesk Customer Experience Trends Report 2025, 70% dos clientes percebem diferença clara entre empresas que utilizam IA de forma eficaz no atendimento e aquelas que não utilizam. A tecnologia deixou de ser apenas um diferencial: tornou-se decisiva para oferecer boas experiências ao consumidor.

É justamente sobre essas transformações que o Wake Summit 2025 vai se debruçar. Com o tema “Criando o presente de quem lidera o futuro”, o evento reunirá grandes nomes do mercado nacional e internacional para discutir o futuro unificado do varejo, a tecnologia como motor da transformação, os impactos da IA no setor, a jornada do estoque à fidelização e as mudanças da economia global. Um dos destaques será a importância de oferecer experiências integradas em canais que não foram originalmente concebidos para funcionar juntos.

O varejo unificado é, hoje, o caminho para transformar a experiência do cliente. Ao integrar tecnologia, dados e canais em uma jornada contínua, as marcas podem criar interações de sucesso, consistentes, personalizadas e memoráveis.

Alessando Gil, Vice-Presidente da Wake.

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Representando um setor que vai além da simples prestação de suporte técnico, o field service, ou serviço de campo, é estratégia fundamental da engrenagem que garante o funcionamento de boa parte da infraestrutura tecnológica, logística e operacional que sustenta o cotidiano de organizações e instituições públicas no Brasil. De bancos e operadoras de telecomunicações a escolas, redes de varejo e hospitais, tudo passa, em algum momento, por um atendimento em campo ou serviço de instalação, reparo e manutenção para que os sistemas funcionem, os equipamentos operem e os ambientes estejam conectados.

O Brasil é um país continental com desafios de escala e agilidade. Manter uma operação funcional em milhares de municípios, muitas vezes remotamente, exige uma rede coordenada, padronizada, eficiente e resiliente. Quando falamos de field service, não nos referimos apenas à instalação ou manutenção técnica em campo, mas sim a uma cadeia de serviços que envolve logística, estoque, laboratório, monitoramento, atendimento remoto, rastreamento e gestão de ativos, com impacto direto nos indicadores de continuidade e satisfação do cliente final.

Segundo dados do Gartner, o mercado global de Field Service Management foi avaliado em US$?4,43 bilhões em 2022 e deverá alcançar US$?11,78 bilhões até 2030, com uma taxa de crescimento anual (CAGR) de 13,3% entre 2023 e 2030. Esse avanço reflete uma crescente demanda por operações estruturadas e recorrentes em setores como telecomunicações, financeiro e tecnologia, representando uma condição necessária para empresas que buscam escalar seus negócios com eficiência.

Para empresas de TI que prestam serviço nessa área, o modelo recorrente se mostra como o que mais garante previsibilidade, continuidade de receita e relacionamento de longo prazo com os clientes. No entanto, a lucratividade nesse modelo depende do equilíbrio entre custo e receita. Um contrato só se mantém viável ao longo do tempo se, além da entrega técnica, houver um controle rigoroso sobre custos operacionais. Muitas vezes, para entrar em grandes contratos, é necessário precificar com margens apertadas e, ao longo dos 36 meses (prazo médio desses contratos), reequilibrar continuamente as contas para manter a operação saudável financeiramente.

Esse cenário nos levou a refletir que a eficiência só seria possível com uma operação fim a fim sob controle da própria empresa. Quando entramos nesse mercado, vimos muitos formatos baseados em subcontratação, desde galpões logísticos, áreas de stage (preparo técnico dos equipamentos), laboratórios, ou até mesmo da frota. Nós fizemos o movimento contrário. Internalizamos tudo: estoque, logística, expedição, laboratório técnico e monitoramento, criando uma estrutura que entrega excelência com padronização, controle de qualidade e velocidade devido a uma forma mais eficaz e produtiva, com melhor gerenciamento de recursos.

Esse reposicionamento foi estratégico. Em vez de priorizar apenas a instalação ou manutenção externa, escolhemos primeiro estruturar bem o backoffice e garantir que toda a operação interna estivesse madura, eficiente e escalável. A partir disso, conseguimos oferecer diferenciais reais ao mercado e nos tornamos competitivos inclusive em contratos com grandes empresas, onde o peso de custo é decisivo.

O field service também é um terreno fértil para inovação. Tecnologias como IA, IoT, analytics e roteirização inteligente estão sendo incorporadas para antecipar falhas, prever demandas, aumentar a vida útil de ativos e garantir um atendimento mais ágil e personalizado. Com isso, ele deixa de ser apenas reativo e passa a ser proativo, não apenas resolvendo problemas, mas prevenindo interrupções e agregando valor à jornada digital do cliente.

Além disso, a adoção de plataformas de observabilidade garantem visibilidade total do desempenho da operação, identificam gargalos e tomam decisões baseadas em dados. Com isso, as equipes ganham agilidade e precisão, enquanto os gestores mantêm controle sobre SLAs, produtividade e custos, mesmo em operações de grande escala.

Hoje, não há transformação digital possível sem uma infraestrutura sólida que a sustente. E o field service é uma dessas infraestruturas. Ele garante a continuidade, protege os ativos e conecta os ambientes críticos de operação. É hora de tratá-lo com o protagonismo que merece e não como uma função que toda empresa de TI deve ter, mas como motor de eficiência operacional, inovação logística, que impulsiona o real crescimento.

^{Rodrigo Bocchi, fundador e presidente da Delfia.}

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Por que, apesar de ter talentos e recursos em abundância, o Brasil continua a importar tecnologias emergentes em vez de criá-las? Como empresário focado em inovação tecnológica, frequentemente questiono: até quando vamos exportar cérebros e commodities básicas e importar soluções prontas que poderíamos desenvolver internamente?

O que perdemos quando a inovação é deixada de lado?

Jack Dorsey, fundador do Twitter, recentemente lançou o Bitchat, um aplicativo descentralizado que utiliza a tecnologia Bluetooth mesh para estabelecer redes de comunicação sem depender de internet, sinal celular ou infraestrutura tradicional. Este exemplo é emblemático: uma tecnologia subutilizada há décadas se tornou o centro de uma inovação poderosa, barata e de alto impacto social.

Veja também: Executivas do Bradesco falam sobre como acelerar a inovação com IA e a importância da infraestrutura na estratégia digital

No entanto, enquanto países como EUA e China investem trilhões em tecnologias emergentes como inteligência artificial, blockchain, computação quântica e sistemas descentralizados, o Brasil projeta investir apenas R$23 bilhões em inovação tecnológica nos próximos cinco anos. Este valor é 217 vezes menor que o investido pelas potências globais. Estamos claramente ficando para trás no cenário tecnológico mundial, apesar de termos condições únicas para liderar.

A estrutura brasileira de financiamento público à inovação é invejável. Instituições como FINEP e BNDES oferecem crédito com taxas a partir de 3% ao ano, carência de até 4 anos e prazos superiores a 10 anos. Contudo, ainda estamos usando esses recursos predominantemente para digitalizar processos existentes, ao invés de criar novas soluções tecnológicas disruptivas. Essa abordagem limita drasticamente o potencial de inovação e crescimento econômico nacional.

A inércia custa caro

Temos talentos brilhantes, instituições de pesquisa renomadas e empresas capazes de produzir inovação radical, mas continuamos presos ao papel de importadores de tecnologias estrangeiras. A falta de uma estratégia nacional robusta para tecnologias emergentes, aliada a uma estrutura fragmentada e burocrática, impede que o Brasil assuma uma posição estratégica como líder tecnológico.

Precisamos mudar nossa abordagem imediatamente. É essencial estruturar projetos que aproveitem plenamente as condições de financiamento público existentes, investindo em tecnologias emergentes adaptadas às nossas necessidades regionais e sociais. Não podemos mais aceitar passivamente nossa dependência tecnológica. O momento exige ação estratégica para transformar o Brasil em protagonista global da inovação tecnológica.

E você, como líder ou empreendedor, já está preparado para participar ativamente dessa transformação ou continuará esperando que as soluções venham prontas de fora?

Fabrizio Gammino, Co-CEO da Gröwnt.

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Nos últimos anos, vimos um salto impressionante na capacidade dos modelos de linguagem. No entanto, à medida que as empresas começam a explorar o uso de agentes baseados em inteligência artificial (IA) para tarefas mais sofisticadas, fica claro que não basta treinar essa tecnologia e esperar que ela entregue resultados com comandos isolados. A chave para uma performance realmente eficaz está na forma como alimentamos esses sistemas com informações valiosas ao longo do tempo.

Diferentemente dos chatbots tradicionais, que se limitam a responder apenas à última pergunta, essas soluções consideram todo o contexto das interações — desde conversas recentes até o histórico do usuário, as particularidades do ambiente e até preferências pessoais. Isso permite que aprendam com o uso, ajustem suas respostas de forma contínua, evitem repetições e tomem decisões mais alinhadas à realidade de quem as utiliza.

Na prática, isso envolve três grandes pilares. O primeiro é o aprofundamento progressivo, no qual os assistentes acumulam conhecimento conforme a conversa avança. Desse modo, passam a entender melhor o tema em discussão, assim como o perfil de quem está do outro lado. O segundo é a memória ativa, que permite ao sistema reter preferências, registros críticos e decisões anteriores sem a necessidade de repetir as mesmas perguntas. O terceiro é a capacidade de perceber mudanças no entorno – como horário, localização ou status de uma tarefa – e ajustar seu comportamento de forma automática.

Veja também: Executivas do Bradesco falam sobre como acelerar a inovação com IA e a importância da infraestrutura na estratégia digital

Esses avanços tornam a interação mais fluida, natural e eficaz na maior parte do tempo. Embora em alguns casos ainda seja necessário repetir informações, o sistema tende a reduzir esse esforço, oferecendo respostas menos genéricas e mais contextualizadas. Na prática, isso se traduz em mais agilidade na resolução de problemas, maior confiança por parte do usuário e uma experiência tecnológica mais intuitiva e menos frustrante.

Para que essa lógica funcione bem, é fundamental planejar como o sistema será estruturado e gerenciado. O primeiro passo é definir quais informações devem ser mantidas: interações passadas, metas do usuário e dados de perfil, entre outras. Depois, é crucial distinguir o que será armazenado de forma permanente, como preferências e configurações ou o andamento de uma atividade.

Também é necessário contar com mecanismos capazes de resgatar essas referências de forma ágil, como bancos de memória especializados, além de garantir que o agente possa atualizar as informações em tempo real sem depender de comandos manuais. Para evitar sobrecarga, recomenda-se o uso de técnicas de resumo inteligente, que mantêm somente o que é mais imprescindível em cada momento.

Essa abordagem já é aplicada em diferentes áreas. Assistentes pessoais, por exemplo, podem lembrar eventos significativos e adaptar sugestões com base nos hábitos do usuário. Chatbots de atendimento conseguem acessar o histórico completo de uma reclamação, agilizando a resolução. Ferramentas de produtividade, como agendas e gerenciadores de tarefas, passam a reconhecer as prioridades dos projetos e ajudam a manter o foco no que realmente importa.

Mais do que uma questão técnica, esse modelo de construção é uma decisão estratégica. Ele é o que diferencia um assistente genérico de uma solução que realmente entrega valor e resolve problemas de forma personalizada. Para quem está construindo experiências com IA, entender e aplicar essa lógica pode ser o divisor de águas entre um experimento que não engaja e uma ferramenta que revoluciona a operação de uma companhia.

À proporção que essas soluções evoluem, vale lembrar: o modelo de linguagem é importante, mas é a capacidade de compreender o momento, o histórico e os objetivos do usuário que transforma essa tecnologia em algo realmente útil e relevante. É por isso que desenvolver agentes com esse nível de inteligência prática se torna um passo essencial para qualquer organização que deseja dispor da IA de forma consistente e com impacto real.

Joel Backschat, Technical Fellow na FCamara.

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Com os avanços na comunicação homem-máquina introduzidas com a popularização dos modelos de IA generativa, ficou muito fácil contar com agentes de IA para nos ajudar a coletar, categorizar, sumarizar e até criar informações, seja no formato de texto, imagem e som. Na sequência, como uma evolução natural desta tecnologia, surgiram os agenticAIs, tipos mais avançados dos agentes de IA que, de forma autônoma, podem tomar decisões e executar ações em prol de um objetivo pré-estabelecido.

Praticamente não existem limitações para o uso dos agenticAIs nas atividades de empresas de todos os tamanhos e segmentos. Mesmo estando em um estágio ainda nascente, de acordo com o estudo “Navigating Agentic and Generative AI in Software Development: Human-Agent Collaboration is Here”, desenvolvido pela OutSystems em parceria com a KPMG, 2 em cada 3 organizações pesquisadas já planejam utilizar esta tecnologia nos próximos meses para melhorar e personalizar a experiência dos seus clientes finais, revisar e garantir a qualidade do código de suas aplicações, e automatizar seus processos internos de negócios.

Acontece que a adoção de qualquer nova tecnologia sempre introduz novos desafios, especialmente quando estamos nos referindo a uma tecnologia que espera-se uma certa liberdade de atuação. Sendo assim, não é por acaso que nesta mesma pesquisa apareceram alguns pontos de atenção quanto ao uso dos agenticAIs, incluindo: a segurança e conformidade das informações; a qualidade e confiabilidade dos dados; as possíveis alucinações, desinformações e tomadas de decisões autônomas incorretas.

Sem controle, sem resultado: os cuidados para uma implementação segura dos AgenticAIs

Não é certo pensarmos na adoção de agenticAIs sem planejamento, supervisão, e controle, e é exatamente para nos ajudar a preencher esta lacuna na gestão do ciclo de vida destes agentes que temos acompanhado a rápida evolução das plataformas de desenvolvimento de aplicações low-code.

Infra-estrutura nativa na nuvem, governança de dados, arquitetura orientada a eventos, criação visual de fluxos de trabalho, desenvolvimento full-stack, suporte a múltiplos modelos e agentes de diversos fabricantes, gestão centralizada dos gastos com IA, monitoração da disponibilidade e performance de aplicações e agentes em tempo real, e execução integrada das rotinas DevSecOps são apenas alguns exemplos das inovações introduzidas nos últimos anos nestas plataformas, e que permitiram a ampliação do seu escopo de atuação em direção aos agenticAIs.

Além das inovações tecnológicas, a pesquisa ainda ressalta o surgimento de novas funções no mercado de trabalho. Para 70% dos executivos entrevistados, a busca por um uso mais controlado e com menos riscos dos agenticAIs irá exigir mais pessoas atuando em atividades ligadas à governança das informações e na orquestração de fluxos de trabalho. Com isso, quase 2/3 dos entrevistados acreditam que a urgência por profissionais executando estas novas funções irá exigir das organizações investimentos substanciais em treinamento e capacitação dos seus talentos.

Embora a transformação dos aplicativos corporativos com a incorporação de agentes de IA para colaborar com os usuários e aprimorar os processos de tomada de decisão prometam automatizar diversas tarefas, principalmente aquelas manuais e repetitivas, apenas 42% dos entrevistados acreditam que se reduzirá as futuras necessidades de contratação, sugerindo que a maioria das organizações vê a IA não como uma substituição para o quadro de colaboradores, mas como um complemento à expertise humana.

No final não se trata de apenas adotar a IA, mas sim de implementá-la de forma responsável, segura e ética. Algo bem difícil de se conseguir sem as plataformas tecnológicas adequadas, e, principalmente, sem seres humanos.

Leandro Torres, CEO da BePRO Institute e Smart Coding Lab.

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O mundo corporativo vive um paradoxo intrigante: startups ambicionam a escala e o impacto das grandes empresas. Estas, por sua vez, almejam a agilidade e a proximidade com o cliente características das startups. Como podemos conciliar esses dois modelos? É possível para uma grande corporação, com suas políticas, hierarquias e processos, alcançar a velocidade de decisão de uma organização que ainda está iniciando sua jornada?

Minha trajetória no mundo corporativo sempre foi marcada pela busca por modelos de decisão eficazes e pelo empowerment das equipes. Recentemente, minha imersão em startups e ecossistemas de inovação me proporcionou uma nova perspectiva, confrontando conceitos arraigados e a mentalidade tradicional de muitos executivos. A burocracia, por vezes, distancia as empresas do mercado e destrói valor.

É inegável que grandes corporações precisam de estruturas e regras para prestação de contas a acionistas e ao mercado. No entanto, como equilibrar essas necessidades com a agilidade e a adaptabilidade exigidas pelo cenário atual?

Veja também: Liderança que protege: o papel do CEO na segurança da informação

Não possuo todas as respostas, mas acredito no potencial de modelos organizacionais mais horizontais, onde a pirâmide se inverte, colocando o cliente no centro. A liderança deve ser baseada em competências, não em cargos. A criação de células de decisão “empoderadas” pode reduzir os ciclos de aprovação, acelerar as mudanças de processo e agilizar as respostas a empresa, ao cliente e ao mercado.

A tecnologia é um facilitador crucial da agilidade e da colaboração. Ferramentas de comunicação unificada, plataformas de gestão de projetos e soluções de análise de dados permitem que as equipes trabalhem de forma mais eficiente, tomem decisões mais informadas e respondam rapidamente às mudanças do mercado. A automação de processos, a inteligência artificial e a computação em nuvem também podem impulsionar a inovação e a otimização de recursos nas grandes corporações.

O futuro do trabalho exige adaptação constante. E isso nos leva a algumas reflexões:

• Quais modelos de organização você considera mais eficazes para a tomada de decisão e o foco no cliente?
• Como podemos criar um ambiente que incentive a inovação e a experimentação nas grandes corporações?
• Quais são os principais desafios na implementação de modelos de gestão mais ágeis em empresas tradicionais?

Como sempre reforço, não há somente uma resposta para desafios complexos como esse. E as soluções de hoje podem não mais funcionar amanhã. Por isso, entendo que o mais importante é mantermos a chamada “postura de aprendiz”. Ou seja, seguirmos abertos a aprender, a beber de várias fontes. Flexíveis e analíticos para sermos capazes de aproveitar o melhor de cada oportunidade. Mesmo que a caminhada tenha sido longa – como a das grandes corporações – temos que seguir ágeis e inventivos, como startups de nós mesmos. 

Washington Botelho, Presidente da JLL Work Dynamics para a América Latina.

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A digitalização tem sido a força motriz de uma transformação sem precedentes no setor financeiro, redefinindo a maneira como os clientes interagem com seus bancos e como o mercado opera. Longe de ser uma tendência passageira, a ascensão dos canais financeiros digitais – como aplicativos bancários, carteiras digitais e pagamentos instantâneos – está moldando um novo paradigma de conveniência, eficiência e acessibilidade.

A prova mais contundente dessa revolução reside no crescimento exponencial das carteiras digitais. Segundo o estudo “The Global Payments Report 2025” da Worldpay, em 2024, as carteiras digitais foram responsáveis por impressionantes 66% dos gastos globais no e-commerce, totalizando US$ 6,8 trilhões. No varejo físico, sua participação atingiu 38% dos gastos globais em pontos de venda, superando US$ 37,8 trilhões. As projeções para o futuro são ainda mais ambiciosas: espera-se que, até 2030, esses valores alcancem US$ 47,3 trilhões globalmente, correspondendo a 79% das transações tanto no e-commerce quanto em pontos de venda. Essa trajetória de crescimento, com previsão de um aumento anual composto de 8% no e-commerce e 4% em pontos de venda até 2030, solidifica as carteiras digitais como um pilar fundamental do consumo moderno.

Veja também: Executivas do Bradesco falam sobre como acelerar a inovação com IA e a importância da infraestrutura na estratégia digital

No cenário brasileiro, o Pix é o exemplo mais emblemático do poder da digitalização. Durante a Black Friday de 2024, o valor transacionado via Pix disparou 120,7%, atingindo 130 bilhões de reais, um salto significativo em comparação aos 58,9 bilhões de reais do ano anterior. Os dados do Banco Central confirmam a adesão massiva, com o número de transações saltando de 136,3 milhões para 239,9 milhões, estabelecendo um novo recorde diário. Tudo isso nos mostra que o Pix não é apenas um método de pagamento – é um ecossistema que simplificou e agilizou as transações financeiras para milhões de brasileiros, tornando-se um componente essencial do dia a dia.

O futuro dos pagamentos digitais promete ainda mais inovações. Tecnologias como biometria e reconhecimento facial estão sendo desenvolvidas para tornar os pagamentos ainda mais rápidos, seguros e integrados à experiência do usuário, eliminando a necessidade de senhas e cartões físicos. Paralelamente, a ascensão dos Superapps – aplicativos que agregam múltiplos serviços, incluindo funcionalidades financeiras – está facilitando a vida dos consumidores ao centralizar diversas necessidades em uma única plataforma.

Além dos canais de pagamento, a transformação digital é impulsionada por pilares tecnológicos como o Open Finance, que promove o compartilhamento de dados financeiros de forma segura e consentida, fomentando a inovação e a concorrência. E a Inteligência Artificial (IA), como discutido anteriormente, está otimizando processos internos, aprimorando a segurança e personalizando a oferta de serviços.

Para os consumidores, os benefícios dessa digitalização são claros:  facilidade de acesso a serviços financeiros a qualquer hora e em qualquer lugar, segurança aprimorada por tecnologias avançadas, eficiência nas transações e na gestão financeira e redução de custos operacionais que podem ser repassados.

Diante desse cenário dinâmico, a grande questão é: como as instituições financeiras tradicionais e as fintechs estão se adaptando? As instituições legadas estão investindo pesado em transformação digital, modernizando suas infraestruturas e lançando seus próprios aplicativos e plataformas digitais para competir com a agilidade das fintechs. Por outro lado, as fintechs continuam a inovar, focando em nichos específicos, oferecendo soluções disruptivas e desafiando o status quo com modelos de negócios mais enxutos e centrados no cliente. A colaboração entre esses dois mundos, por meio de parcerias e aquisições, também se mostra um caminho promissor para acelerar a inovação e expandir o alcance dos serviços digitais.

Portanto, a digitalização dos serviços financeiros não é apenas uma tendência, mas uma realidade consolidada que está fundamentalmente redefinindo a experiência do cliente e o panorama do mercado. A contínua evolução tecnológica e a crescente demanda por conveniência e eficiência prometem um futuro ainda mais conectado e inovador para o setor financeiro.

Wagner Martin, VP de Relações Institucionais da Veritran.

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Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais

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