Estamos nos aproximando de um ponto de inflexão. Acredito que, até 2027, a IA não será mais avaliada pela sofisticação de seus modelos, mas sim pela capacidade de gerar valor tangível para o cliente, eficiência operacional e crescimento lucrativo. As empresas que não conseguirem fazer essa transição descobrirão que o entusiasmo em torno da IA teve vida curta, e aquelas que não tiverem transformado a IA em resultados mensuráveis provavelmente enfrentarão uma correção significativa do mercado.

Na Medallia, há anos vêm projetando com foco nesse futuro, pois acreditamos que o sucesso ou o fracasso da IA corporativa se define muito antes mesmo de um modelo ser acionado. Meus colegas têm abordado essa mudança sob todos os ângulos, começando pelo motivo pelo qual estamos posicionados para oferecer soluções em grande escala, onde reside a verdadeira oportunidade na maturidade da experiência do cliente (CX) e por que estamos desenvolvendo soluções tanto para seres humanos quanto para agentes de IA.

No entanto, quase todas as conversas sobre IA corporativa ainda começam falando de modelos. Acho que isso é um equívoco. O sucesso ou o fracasso da IA corporativa já está definido muito antes mesmo de um modelo ser acionado.

Tudo começa com a arquitetura. É isso que, em última análise, diferenciará as empresas que realmente moldam o futuro da experiência daquelas que se limitam a relatar essas experiências.

Quatro princípios arquitetônicos que definem a IA corporativa

A IA, por si só, não é mais um diferencial competitivo, à medida que os modelos de base continuam a melhorar e se tornam cada vez mais comoditizados. A vantagem duradoura virá das plataformas construídas em torno deles, criadas para fornecer inteligência confiável, orquestrar ações com segurança e evoluir continuamente sem a necessidade de reinventar a arquitetura. O futuro pertence às organizações que desenvolvem serviços de plataforma de IA reutilizáveis, e não recursos isolados habilitados para IA.

Acredito que o futuro depende destes quatro compromissos arquitetônicos:

1. Dados de referência que evitam erros da IA com alto grau de confiança

“Realidade de referência” significa que toda decisão se baseia em dados confiáveis, em tempo real e rastreáveis, enriquecidos com o contexto de negócios necessário para agir corretamente. A IA só pode tomar decisões com base nas informações que recebe. Quando essas informações estão incompletas, desatualizadas ou desconectadas do contexto de negócios, a IA não comete simplesmente erros, mas sim erros com convicção, na velocidade de uma máquina. O raciocínio de um agente de IA é limitado ao que estiver em sua janela de contexto no momento da ação, ao contrário de um analista humano, que incorpora o conhecimento institucional em cada decisão. Se esse contexto estiver ausente, o agente age mesmo assim, com confiança e em grande escala.

Na Medallia, os insights sobre os clientes são respaldados por dados de origem. Cada inferência é auditável, e cada serviço é projetado para aprimorar continuamente a compreensão do negócio ao qual atende. Por exemplo, incorporamos esse tipo de rastreabilidade ao Insights Assistant desde o início, de modo que cada resposta esteja vinculada ao material de origem que a gerou. Isso não serve apenas para que as pessoas possam verificar uma resposta, mas para que os agentes responsáveis pelas etapas posteriores possam agir com base em nossas informações com confiança, em vez de suposições.

A realidade concreta não é uma restrição à inovação; é o que torna a inovação segura para ser ampliada.

2. A confiança como princípio fundamental

Agentes autônomos de IA não param para ler avisos ou documentos de política. Eles simplesmente executam. Isso muda fundamentalmente a forma como precisamos pensar sobre governança. Ela não pode mais depender de avisos na interface do usuário, permissões do usuário ou do cumprimento de processos documentados por parte dos funcionários. À medida que as empresas começam a implantar milhares de agentes de IA internos e externos, a governança deve se tornar parte integrante da própria plataforma. Segurança, autorização, residência de dados, linhagem, auditoria e limitação de taxa precisam ser incorporadas à arquitetura subjacente e aplicadas por padrão — e não adicionadas posteriormente.

Para nós, isso não é apenas um compromisso teórico. A plataforma Medalliajá opera de acordo com os mesmos padrões de segurança que nos permitem atender setores altamente regulamentados, como serviços financeiros, saúde e órgãos governamentais: SOC 2 Tipo II, ISO 27001, 27017, 27018 e 27701, HITRUST, GDPR, CCPA e HIPAA.

Estendemos esse mesmo rigor à IA: Medallia a certificação ISO/IEC 42001, a norma internacional para sistemas de gestão de IA, e mantém uma estrutura formal de IA Responsável que rege a forma como nossos modelos são criados, implantados e monitorados.

Essa é a base sólida sobre a qual estamos construindo a governança de agentes, uma extensão da infraestrutura que já se mostrou eficaz em escala empresarial. À medida que as organizações implantam milhares de agentes autônomos, a governança precisa se expandir junto com eles, protegendo os dados corporativos e, ao mesmo tempo, permitindo que a IA continue operando em alta velocidade.

3. Uma arquitetura projetada para a evolução contínua

O ritmo da inovação em IA não é, na verdade, limitado pelo grau de inteligência dos modelos, mas sim pela capacidade de uma organização de entender o que sua IA está fazendo, detectar erros antes que se espalhem e corrigir problemas sem prejudicar tudo o mais que depende dela.

Sem essa visibilidade, cada novo recurso de IA é algo que você precisa lidar com cautela, pois não é possível avaliar plenamente o risco. Com ela, você pode agir com rapidez e segurança ao mesmo tempo, em vez de ter que escolher entre as duas opções.

Os modelos de IA vão continuar melhorando, e as ferramentas e técnicas por trás deles também vão continuar evoluindo. Uma plataforma bem construída permite que você incorpore tecnologias melhores à medida que elas surgem, enquanto uma plataforma mal construída obriga você a reconstruir tudo do zero sempre que algo muda.

Como nossa plataforma se auto-monitora continuamente e é capaz de evoluir independentemente dos modelos que executa, conseguimos processar mais de 4,1 bilhões de sinais de feedback e, ao mesmo tempo, quintuplicar a compreensão contextual, sem que os clientes precisassem reprojetar suas implantações.

Não se trata de testes de desempenho. Trata-se de garantir que cada cliente, independentemente do tamanho ou da complexidade de sua organização, tenha acesso a uma IA rápida, confiável e segura, sem precisar se preocupar com a enorme infraestrutura que funciona nos bastidores para que isso seja possível.

4. O contexto é fundamental

A maioria dos softwares empresariais ainda mantém o contexto de negócios oculto dentro do próprio software, em vez de tratá-lo como uma entidade independente: quem é responsável por qual cliente, qual equipe é responsável por qual região, quem precisa aprovar o quê, quais regras se aplicam a cada caso e assim por diante.

Hoje, essas informações estão espalhadas: um pouco aqui, em um fluxo de trabalho, e um pouco ali, em um sistema personalizado. Toda vez que uma empresa desenvolve um novo produto ou integra uma nova ferramenta de IA, essa ferramenta precisa reaprender tudo isso do zero. Acho que essa não é a maneira correta de se trabalhar em uma empresa que prioriza a IA.

Os dados informam à IA o que aconteceu. O contexto de negócios informa à IA o que isso significa. Sem esse contexto, cada aplicativo e cada agente de IA precisa reconstruir a forma como o negócio opera a partir dos dados que por acaso estiverem disponíveis. Isso é ineficiente para o software e inaceitável para uma IA autônoma. O contexto de negócios deve ser modelado uma única vez como um serviço de plataforma compartilhada e reutilizado em todos os lugares.

Eis por que isso é importante na prática. Quando um agente de IA precisa saber a quem pertence esse relacionamento com o cliente , qual equipe deve aprovar isso ou quais regras se aplicam nessa região, ele não deveria ter que adivinhar juntando fragmentos de dados de diferentes fontes. Ele já deveria saber a resposta, pois essa resposta está em uma única fonte confiável que a IA pode simplesmente consultar.

Essa é uma área em que Medallia uma vantagem significativa. Passamos décadas aprendendo não apenas o que os clientes dizem, mas também como as principais marcas mundiais de todos os setores realmente funcionam, suas estruturas, suas equipes, seus processos de aprovação e suas operações diárias.

Esse conhecimento acumulado sobre gestão de experiências vale mais do que qualquer conjunto de dados isolado. É o conhecimento empresarial que permite que a IA raciocine com verdadeira confiança, em vez de se limitar a identificar padrões nos dados que por acaso estejam à sua disposição.

Uma vez que o contexto de negócios seja modelado, como um serviço de plataforma compartilhada, cada novo aplicativo de IA herda esse entendimento automaticamente. Nenhuma equipe precisa reconstruí-lo do zero. A inovação se acelera justamente porque o contexto deixa de ser duplicado e passa a ser compartilhado.

Estamos construindo a base vencedora para uma IA em constante evolução

Isso me leva ao cerne desta postagem, e ao que considero mais importante para qualquer líder de tecnologia que esteja lidando com investimentos em IA neste momento: o ritmo de inovação em IA que você consegue manter é determinado pela qualidade da arquitetura subjacente. Segurança, governança, integridade dos dados e observabilidade não são restrições à inovação. São elas que tornam possível colocar a IA em produção rapidamente, de forma repetida e em uma escala que realmente impulsiona os negócios.

E eu acrescentaria mais um princípio a essa lista: desenvolva pensando no que ainda não é possível prever. As plataformas que criamos hoje não devem se limitar a suportar apenas os recursos de IA que podemos imaginar agora. Elas precisam ser flexíveis o suficiente para suportar aqueles que ainda nem sequer imaginamos.

O software corporativo está entrando em uma era em que a inteligência se torna um serviço de plataforma sempre disponível, e não mais um recurso incorporado a produtos individuais. As organizações vencedoras serão aquelas que tornarem os novos recursos combináveis e reutilizáveis em toda a empresa, em vez de recriá-los produto por produto.

Vinte anos atrás, toda empresa precisava criar uma plataforma de dados. Hoje, ninguém questiona esse investimento. Acredito que estamos nos aproximando de um momento semelhante com a IA. As organizações que terão sucesso não se limitarão a implantar modelos melhores. Elas criarão plataformas nas quais a inteligência, a governança e o contexto de negócios se tornarão uma infraestrutura fundamental na qual todos os aplicativos, fluxos de trabalho e agentes poderão se basear.

Quando as empresas optam por plataformas que tratam esses aspectos como compromissos de primeira ordem em termos de arquitetura já neste momento — e não como problemas a serem resolvidos mais tarde —, a vantagem se multiplica. Aquelas que continuam a desenvolver recursos de IA isolados em uma infraestrutura frágil podem avançar rapidamente em um determinado momento, mas passarão a próxima década reconstruindo tudo, enquanto outras empresas continuam acelerando e as ultrapassam.

Os modelos geram inteligência. A arquitetura gera vantagens duradouras.