A adoção de agentes de Inteligência Artificial (IA) no ambiente corporativo vem crescendo rapidamente, impulsionando empresas de diferentes setores a desenvolver suas próprias soluções internas. A estratégia busca ampliar a eficiência operacional, garantir maior controle sobre dados e jornadas digitais e criar diferenciação competitiva no mercado.
No entanto, especialistas alertam que essa corrida por inovação pode acarretar riscos quando a implementação da tecnologia ocorre sem planejamento estrutural adequado. Segundo a Sinch, empresa global de comunicação conversacional, muitas organizações ainda subestimam fatores essenciais, como a arquitetura de comunicação, a governança de dados e a infraestrutura necessária para escalar operações com segurança.
Para Fábio Costa, diretor sênior de Inteligência Artificial da Sinch, o maior desafio não está na criação de agentes de IA, mas na integração dessas ferramentas aos sistemas críticos das empresas.
“Embora a implementação de modelos de IA generativa e de frameworks de agentes esteja cada vez mais acessível, o verdadeiro desafio está em integrar esses agentes a sistemas como CRM, plataformas transacionais, bases de dados estruturadas, sistemas legados e camadas de compliance. É essa integração que garante que a IA execute ações com segurança, mantenha a coerência entre os canais e sustente jornadas completas sem comprometer a experiência do cliente”, afirma.
Na prática, muitas empresas iniciam projetos de IA motivadas pela pressão competitiva ou pela necessidade de demonstrar inovação ao mercado. Nesse processo, os agentes acabam sendo tratados como soluções isoladas. No entanto, quando operam em canais como WhatsApp, RCS, SMS, voz e e-mail, esses sistemas passam a lidar com decisões sensíveis, autenticações, transações financeiras e interações críticas com clientes.
É preciso base
Sem uma base estrutural sólida, a tecnologia pode amplificar fragilidades já existentes na organização. Isso aumenta o risco de inconsistências, falhas operacionais e problemas de governança de dados.
Costa destaca, ainda, que há uma percepção equivocada de que a escolha do modelo de IA é o principal desafio. “O ponto crítico é entender onde esse agente operará, como ele acessa dados corporativos e como a comunicação ocorrerá de forma consistente e segura em múltiplos canais. Sem arquitetura adequada e governança clara, a IA não resolve problemas — ela pode ampliar a desorganização”, explica.
Outro aspecto frequentemente negligenciado é a definição de responsabilidades internas. Projetos de IA conversacional costumam envolver diversas áreas da empresa, como tecnologia, marketing, atendimento ao cliente, dados e compliance. Sem coordenação estratégica e definição clara de papéis, métricas e protocolos de segurança, a adoção da tecnologia pode gerar ainda mais complexidade organizacional.
Desafios
O desafio se torna ainda maior quando as soluções precisam escalar. Enquanto interações com milhares de clientes podem ser gerenciáveis em projetos-piloto, operações globais com milhões de usuários exigem uma infraestrutura robusta capaz de garantir a entrega das mensagens em diferentes países, cumprir as legislações locais, prevenir fraudes e assegurar a autenticidade das marcas nas interações digitais.
Segundo a Sinch, a discussão estratégica não deve se limitar à escolha entre desenvolver soluções internamente e adotar soluções prontas do mercado. O foco, afirma a empresa, deve estar na construção de uma base tecnológica que permita a continuidade entre canais, o acesso seguro a dados corporativos e mecanismos confiáveis de mitigação de riscos, especialmente em mercados como o brasileiro, onde o uso de comunicação conversacional é avançado, mas os desafios relacionados à fraude digital permanecem elevados.
“A IA exige estratégia antes de código”, afirma Costa. “Projetos bem-sucedidos começam com um caso de uso claro, métricas definidas e uma arquitetura preparada para escalar. Quando isso acontece, os agentes de IA se tornam uma alavanca de eficiência e de geração de valor. Caso contrário, o risco deixa de ser apenas tecnológico e passa a ser um risco de negócio.”
Imagem: kues1/Freepik
