Sucesso de projetos de IA está ligado à maturidade da arquitetura, defende CIO da Copa Energia

Claudia Marquesani, CIO da Copa Energia, defende que a arquitetura tecnológica das empresas é um pré-requisito para o sucesso de projetos de inteligência artificial, não uma etapa secundária. A executiva apresentou essa tese durante o IT Forum Na Mata CIO, realizado na sexta-feira (26).

“Ninguém ganha uma corrida moderna com um motor de ponta instalado em um chassi do século passado”, declara Claudia, descrevendo o descompasso entre a ambição das empresas com IA e a maturidade das estruturas que devem sustentar esses projetos. “A arquitetura, seja corporativa, de dados ou de segurança, costuma demorar para aparecer”, completa.

Segundo a CIO, as organizações vivem hoje dois mundos que não se comunicam: de um lado, a promessa de decisões em tempo real, agentes na operação e visão 360º do cliente; de outro, sistemas centrais com dez a 20 anos de uso, dados fragmentados em silos e planilhas, e integrações construídas sem documentação.

A executiva defendeu que o diagnóstico precisa anteceder qualquer investimento. “É preciso enxergar o que está acontecendo na empresa antes de falar de IA, e muitas vezes isso não acontece”, afirma. É necessário mapear quais sistemas sustentam a operação, há quanto tempo estão em uso e quanto custam para manter, um exercício que, segundo ela, exige disposição para confrontar problemas estruturais.

“Existem limitadores no mercado, e é preciso ter coragem para identificá-los e enfrentá-los”, explica, acrescentando que o CIO precisa ter clareza sobre o investimento que a companhia faz em tecnologia em relação à receita que ela gera.

Segundo dados do Gartner citados por Claudia, cerca de 40% do orçamento de TI das empresas é consumido apenas pela dívida técnica, o custo acumulado de decisões arquiteturais adiadas. A executiva também citou benchmarks do Gartner, da Forrester e da Deloitte, segundo os quais 70% dos projetos digitais atrasam por problemas de integração com sistemas legados.

A IA expõe falhas na fundação

Claudia descreveu uma estrutura de quatro camadas interdependentes: dados confiáveis na base, seguidos por integração e APIs, depois governança e segurança, com a IA no topo. Segundo ela, pular etapas dessa estrutura é o que leva seis em cada dez projetos de IA a fracassar. A fragilidade começa, segundo a executiva, pela qualidade do que alimenta os modelos. “O dado é a comida da IA: se entra lixo, sai lixo; se entra fast food, sai fast food no projeto.”

Em vez da substituição total dos sistemas legados, uma abordagem de alto risco e alto custo, a CIO descreve uma modernização gradual, com entrega de valor a cada etapa, voltada a engajar o negócio e os colaboradores.

Transformação digital responsável

A palestra teve como eixo central a ideia de uma transformação digital responsável, que prepara a estrutura antes de acelerar. “Construir o storytelling da empresa é essencial para que seja possível seguir com a IA”, afirma, defendendo que a narrativa interna sobre o porquê da mudança precisa vir antes da ferramenta.

Esse engajamento, segundo ela, não se resolve apenas com explicações teóricas. “É preciso engajar o funcionário na execução. Não basta explicar o que é IA, a abordagem precisa ser prática para gerar engajamento real”, diz.

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A executiva também ampliou o conceito de capacitação: “É um letramento, não apenas ensinar a criar. É preciso entender a tecnologia, o risco e o objetivo. Não se trata da IA em si, mas do papel que ela exerce na vida das pessoas, de como impulsiona o serviço, a tecnologia e o core da empresa.”

Para que a jornada seja sustentável financeiramente, Claudia pondera que é preciso começar pelos ganhos rápidos. “É necessário definir prioridades e buscar ganhos rápidos que, de preferência, financiem essa transformação”, diz.

Os erros mais recorrentes

Claudia também listou falhas comuns observadas em iniciativas de IA: investir em ferramentas antes de preparar a fundação tecnológica; tratar migração para a nuvem como sinônimo de modernização; apostar em projetos de transformação de longo prazo sem entregas intermediárias; negligenciar mudanças de processos e adoção pelas equipes; e postergar a governança para o fim do projeto.

Como erro mais recorrente, ela citou o piloto que nunca avança para produção, iniciativas que demonstram resultado em testes, mas não chegam à operação real. Dados disponíveis e métrica de sucesso são o que diferencia projetos que avançam dos que se limitam à fase de demonstração.

Por fim, a executiva ressaltou que a transformação tecnológica não ocorre de forma imediata. “A transformação digital não acontece do zero de uma hora para outra. Essa expectativa precisa ser considerada”, afirma.

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