A estratégia AI-first nas empresas

A nova palavra de ordem em muitas empresas é “AI-first”. O termo em inglês descreve uma abordagem na qual as organizações operam tendo a inteligência artificial não como um suporte a alguma operação, mas como seu pilar central. É uma analogia com o termo “Mobile first”, criado anos atrás para explicar como empresas buscavam orientar seus negócios em torno dos dispositivos móveis. Para muitas empresas, pode parecer um conceito distante, mas um estudo do Gartner, empresa de consultoria e análise especializada em tecnologia, prevê que pelo menos uma em cada dez empresas irá se tornar AI-first até 2030, superando seus concorrentes na adoção de agentes de IA, semântica e plataformas convergentes de dados e analytics (D&A). 

“As organizações estão avançando rapidamente em direção a um modelo operacional 'AI-first', no qual a inteligência artificial já é uma consideração central em todas as decisões de negócios, fluxos de trabalho e investimentos”, diz Carlie Idoine, vice-presidente Analista do Gartner. “Sem um compromisso claro e abrangente em toda a empresa, as organizações terão dificuldade para capturar de forma consistente todo o potencial da IA nos negócios.”  

Não existe uma definição oficial do que torna uma empresa AI-first, mas é possível descrever o que se busca ao utilizar essa expressão. O CTO da Engineering Brasil, Tony Tascino, explica: “Em 2026, empresas não competirão por quem utiliza mais inteligência artificial, e sim por quem consegue operá-la de forma sustentável, confiável e economicamente viável. Ser uma empresa AI-first não significa empregar IA em maior volume do que os demais, significa redesenhar o modelo de negócio partindo do princípio de que decisões, aprendizado e escala passam a ser conduzidos por sistemas inteligentes. Nesse horizonte, a vantagem competitiva deixa de ser tecnológica e se torna estrutural”. 

Cerca de 88% das empresas já utilizam inteligência artificial em pelo menos uma função de negócio, segundo o relatório The State of AI 2025, da McKinsey & Company. Mas, na prática, segundo Tascino, a inteligência artificial ainda é aplicada de forma fragmentada, com modelos isolados, automações pontuais e iniciativas desconectadas da estratégia corporativa. São ações que produzem ganhos locais, mas não alteram a lógica de geração de valor. A IA melhora tarefas, reduz custos e apoia decisões específicas, porém permanece periférica. AI-first é um passo além. 

O estudo do Gartner destaca seis tendências que devem moldar o futuro da IA nas empresas nos próximos anos.   

IA soberana
Países estão buscando maior controle sobre seus dados, suas infraestruturas e suas capacidades de IA. Cada vez mais as organizações precisarão entender onde seus dados estão armazenados, quem controla suas plataformas e quais riscos existem em depender de tecnologias desenvolvidas fora de seus mercados. 

Governança de IA
Quanto mais as decisões são delegadas à IA, maior se torna a necessidade de governança. O estudo recomenda que as empresas adotem plataformas capazes de monitorar riscos, garantir conformidade e assegurar que a tecnologia opere dentro dos limites definidos pelo negócio.  

Redução dos riscos 
A chamada “governança de decisões”, que supervisiona as ações da IA de forma estruturada, deve
se tornar uma realidade nas empresas. O estudo sugere que, até 2029, decisões modeladas e governadas deverão ser cinco vezes mais confiáveis e até 80% mais rápidas do que aquelas tomadas sem supervisão estruturada. 

Inteligência em tempo real
O chamado streaming de dados agêntico, que permite que sistemas de IA recebam informações continuamente e reajam de forma quase instantânea, é uma tendência. Ele estará presente em 60% das empresas até 2028, segundo o estudo, em áreas como prevenção a fraudes, operações autônomas, monitoramento de ativos, logística e atendimento. 

Gestão de dados agêntica  
Sistemas nos quais agentes de IA ajudam a identificar padrões, recomendar ações e acelerar respostas, com base em dados, também são uma tendência. A chamada gestão de dados agêntica pode permitir às equipes trabalhar de maneira mais eficiente.  

Contextos complexos
A IA generativa ainda apresenta dificuldades para trabalhar com contextos complexos. Para resolver esse problema, empresas estão investindo em modelos de GraphRAG, que combina modelos de linguagem com dados estruturados em gráficos, para conectar informações de forma mais inteligente. 

Todas essas tendências, porém, dependem de que a empresa esteja adequadamente estruturada para trabalhar com dados estruturados, adequadamente governados e confiáveis, que possam sustentar o trabalho dos agentes de IA. 

Saiba mais sobre o assunto nos sites Indústria 4.0, Mobile Time, Consumidor Moderno e IBM.