* Por Filippo Di Cesare
A inovação nunca foi linear, mas o momento atual é, de fato, singular. Pela primeira vez, a inteligência artificial deixa de ocupar um papel periférico e passa a avançar para o centro das decisões corporativas, tornando-se parte ativa da operação. O debate, portanto, já não é mais sobre se a IA será adotada, mas sobre como ela será sustentada no longo prazo.
Muitas vezes, a IA é injetada sobre estruturas que nunca foram pensadas para a integração, e o custo dessa desconexão é alto. O desafio real não está no algoritmo em si, mas na ausência de uma base técnica capaz de conectar dados, processos e decisões de forma consistente. Sem integrações sólidas, APIs bem definidas e mecanismos de orquestração, a IA permanece fragmentada, incapaz de escalar e de gerar impacto operacional real.
Em 2026, a “virada de chave” não virá de soluções isoladas ou promessas genéricas de produtividade, mas da capacidade de construir um ecossistema onde a IA esteja profundamente integrada à operação — não como um adendo, mas como parte estrutural do funcionamento da empresa.
Não por acaso, os desafios aparecem com força quando ouvimos os próprios líderes. Uma pesquisa recente conduzida pela plataforma Data AI & Data Leadership Exchange, com executivos e C-levels de grandes empresas no Brasil, mostra que 34% enfrentam falta de clareza na estratégia de IA ou na mensuração de ROI, enquanto 27% apontam dificuldades de integrar IA aos sistemas existentes. Outros 24% citam a escassez de talentos qualificados como um obstáculo relevante. São sinais claros de que o gargalo não está na ambição, mas na estrutura.
Em 2026, discutir a relevância da inteligência artificial já é irrelevante. Ela já integra o cotidiano das empresas. O que vai separar vencedores de principiantes não será a velocidade da adoção da tecnologia, mas o nível de maturidade estrutural. Aquelas que trataram a IA como um experimento isolado, acoplado a fluxos frágeis, e dados inconsistentes tendem a enfrentar um limite claro de crescimento. Já as que encararam a complexidade de frente, e planejaram para tornar a IA sinérgica com a estrutura interna criaram as bases para escalar com segurança.
Conforme os agentes de inteligência artificial passam a tomar decisões e executar ações de forma autônoma, a arquitetura de APIs deixa de ser apenas um tema operacional e assume um papel central de controle e previsibilidade. Ambientes em que essas interfaces evoluem de forma orgânica, sem inventário, mapeamento funcional ou limites claros de uso, ampliam o risco de comportamentos automatizados fora de contexto e dificultam a governança dos fluxos digitais.
Nesse sentido, a adoção da IA atua menos como solução e mais como um revelador de fragilidades acumuladas. Quando sistemas passam a operar sobre um conjunto de APIs fragmentado, pouco documentado ou desenvolvido sem critério, a IA tende a explorar essas lacunas de forma não intencional. Serviços sobrepostos, permissões excessivas e dependências invisíveis passam a ser combinados automaticamente, criando efeitos colaterais difíceis de antecipar. O avanço inicial em eficiência existe, mas mascara riscos relevantes, como automações que escapam ao escopo original, o encadeamento de erros entre sistemas e a perda progressiva da capacidade de entender e controlar como decisões estão sendo tomadas dentro da operação.
É nesse ponto que a discussão deixa de ser tecnológica e se torna, definitivamente, estrutural. Quando sistemas começam a decidir, encadear ações e operar com maior autonomia, APIs, dados e integrações deixam de ser um detalhe arquitetural. Eles passam a ocupar o centro da arquitetura do negócio. Tratá-los como “algo que sempre funcionou” é adiar um problema que cresce em complexidade com o tempo.
Ao mesmo tempo, o avanço da gestão de APIs sinaliza uma mudança que ultrapassa a modernização tecnológica e alcança a própria estrutura operacional das empresas. Em ambientes nos quais sistemas passam a decidir e encadear ações com maior autonomia, essas interfaces deixam de ser apenas um recurso de integração e passam a sustentar fluxos críticos do negócio. APIs desenhadas para interações previsíveis e lineares assumem, então, responsabilidades críticas, servindo de base para decisões automatizadas e orquestrações complexas realizadas por agentes de IA. O problema não é a qualidade original dessas interfaces, mas o fato de que elas agora operam sob um regime de autonomia e escala para o qual o controle puramente manual não é mais suficiente.
Esse deslocamento expõe limitações que antes eram absorvidas por processos manuais ou por camadas adicionais de controle. Ausência de padronização, contratos pouco claros e sobreposição de funções deixam de ser questões técnicas isoladas e passam a impactar diretamente a previsibilidade e a governança das operações. Ao passo que a IA amplia a escala dessas interações, a maturidade na organização das APIs torna-se um fator determinante para manter controle, consistência e segurança.
Tudo fica mais evidente com a evolução dos agentes de IA.
O debate sobre agentes importa menos pelo que eles fazem e mais pelo que eles expõem. Eles revelam arquiteturas frágeis, dependências ocultas e integrações nunca formalizadas. O que antes era tolerável se torna insustentável quando decisões passam a ser tomadas em velocidade e escala, sem supervisão humana constante.
Em muitas organizações, APIs ainda são tratadas como plumbing técnico, dados como simples payload e integração como algo que “funciona”. Funciona, até deixar de funcionar. E quando deixa, o impacto é exponencial.
Soluções verticais com IA continuarão surgindo e muitas entregarão valor imediato, especialmente em frentes como análise de documentos e chatbots, hoje entre as aplicações mais difundidas de IA generativa no país. No entanto, elas só conseguem escalar quando apoiadas em bases claras: APIs tratadas como capacidades, dados com regras explícitas de governança, integrações bem definidas, orquestração consistente e limites claros para a atuação de sistemas inteligentes. Sem isso, a inovação se transforma em um conjunto de exceções difíceis de manter.
Apesar de nem todo negócio falar a mesma língua, toda IA séria, quando amadurece, passa a exigir os mesmos fundamentos. Essa convergência não acontece por acaso. Ela é o sinal de que a inteligência artificial está deixando o campo da experimentação e entrando definitivamente no território da operação, da governança e da estratégia.
Os dados reforçam esse ponto. O mesmo levantamento promovido pela Data & AI Leadership Exchange, aponta que 64% das empresas ainda estão em estágio inicial ou intermediário de maturidade em IA, o que indica um enorme potencial de crescimento, mas também evidencia o risco de escalar sobre bases frágeis.
A inteligência artificial já deixou claro que não entrega valor consistente quando é implementada sem planejamento, governança e estrutura. Quanto mais autonomia os sistemas ganham, menos espaço existe para decisões ambíguas, integrações pouco compreendidas e arquiteturas montadas por conveniência. O que separa evolução de instabilidade não é a sofisticação dos modelos, mas a solidez das fundações que os sustentam. Organizações que enfrentaram a complexidade de forma deliberada hoje operam com margem de controle. As demais seguem presas a ciclos contínuos de correção, tentando estabilizar, sob pressão, o que nunca foi estruturado.
Desde já, é imprescindível entender que a maturidade em IA não se mede pela quantidade de iniciativas lançadas, mas pela capacidade de sustentar decisões a longo prazo. Entender o que existe, como se conecta e onde terminam as responsabilidades não é um passo preliminar é uma escolha estratégica. A próxima fase da inteligência artificial vai diferenciar quem organizou suas bases com clareza de quem apostou que seria possível escalar sem elas.
A pergunta que fica para o líder em 2026 não é mais “qual ferramenta de IA devo comprar?”, mas sim “minha arquitetura suporta a autonomia que estou prestes a liberar?”.
O passo imediato não é tecnológico, é clínico: realize um inventário funcional de suas capacidades (APIs), defina regras de governança de dados que não sejam apenas burocráticas, mas executáveis por máquinas, e formalize integrações que hoje vivem no ‘fio do bigode’ técnico. A IA não perdoa fundações frágeis. Em 2026, a inovação será, antes de tudo, um exercício de rigor arquitetural. O futuro pertence a quem organizou a casa antes de convidar a inteligência artificial para morar nela.
* Filippo Di Cesare é CEO da Engineering Brasil
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Fonte Oficial: https://startupi.com.br/quanto-a-ia-contribuira-para-a-inovacao-em-2026/