Escalar o valor da IA além de pilotos isolados até uma adoção em toda a empresa continua sendo um dos principais desafios para muitas organizações.
Embora a experimentação com modelos generativos já seja ampla, a industrialização dessas ferramentas — ou seja, envolvê‑las em camadas essenciais de governança, segurança e integração — frequentemente emperra. Para reduzir a distância entre investimento e retorno operacional, a IBM lançou um modelo de serviço pensado para ajudar empresas a montar, em vez de simplesmente construir do zero, sua infraestrutura interna de IA.
Consultoria baseada em ativos
Modelos de consultoria tradicionais costumam depender fortemente de trabalho humano para resolver questões de integração, um processo muitas vezes lento e custoso. A proposta da IBM busca mudar essa lógica com um serviço de consultoria baseado em ativos. A abordagem mistura a consultoria padrão com um catálogo de ativos de software pré‑construídos, permitindo que clientes construam e governem suas próprias plataformas de IA.
Em vez de encomendar desenvolvimento sob medida para cada fluxo de trabalho, as organizações podem reutilizar arquiteturas existentes para redesenhar processos e conectar agentes de IA a sistemas legados. Isso facilita a entrega de valor ao escalar novas aplicações agenticas sem exigir alterações no núcleo das infraestruturas, nos modelos de IA ou nos provedores de nuvem já adotados.
Gerenciamento em ambientes multi‑cloud
Um receio comum entre líderes de TI é o lock‑in a fornecedores, especialmente ao adotar plataformas proprietárias. A estratégia da IBM leva em conta a heterogeneidade típica do parque tecnológico corporativo, oferecendo uma fundação multi‑fornecedor compatível com Amazon Web Services, Google Cloud e Microsoft Azure, além do IBM watsonx.
Essa abertura também se estende aos próprios modelos, suportando variantes de código aberto e proprietário. Ao permitir que empresas se apoiem em investimentos já feitos, em vez de forçar uma substituição total do ecossistema, o serviço enfrenta diretamente a barreira da acumulação de dívida técnica associada a mudanças de plataforma.
A espinha dorsal técnica: IBM Consulting Advantage
O pilar técnico dessa oferta é o IBM Consulting Advantage, a plataforma interna de entrega da IBM. Utilizada em mais de 150 projetos com clientes, a empresa relata que a plataforma aumentou a produtividade de seus consultores em até 50%. A ideia é que, se essas ferramentas aceleram a entrega para as equipes da IBM, possam proporcionar velocidade similar aos clientes.
Além disso, o serviço dá acesso a um marketplace de agentes e aplicações de IA específicas por setor. Para gestores, isso reforça um foco “platform‑first”, deslocando a atenção do gerenciamento de modelos isolados para a orquestração de um ecossistema coerente de trabalhadores digitais e humanos.
Casos práticos: implementação em operação
A eficácia desse enfoque centrado em plataforma fica mais clara em implantações ativas. A Pearson, companhia global de educação, usa o serviço para construir uma plataforma customizada que combina expertise humana com assistentes agenticos para gerenciar tarefas rotineiras e processos decisórios, mostrando como a tecnologia opera em ambiente produtivo.
De forma semelhante, uma empresa do setor industrial adotou a solução da IBM para formalizar sua estratégia de IA generativa. O trabalho se concentrou em identificar casos de uso de alto valor, testar protótipos focados e alinhar lideranças em torno de uma estratégia escalável. O resultado foi a implantação de assistentes de IA que utilizam múltiplas tecnologias dentro de um ambiente seguro e governado, estabelecendo uma base para expansão mais ampla na empresa.
Governança, linha de dados e arquitetura como prioridade
Apesar do barulho em torno da IA generativa, o impacto no balanço patrimonial não é automático. “Muitas organizações estão investindo em IA, mas alcançar valor real em escala continua a ser um grande desafio”, observa Mohamad Ali, SVP e chefe da IBM Consulting. “Nós resolvemos muitos desses desafios dentro da IBM, ao usar IA para transformar nossas próprias operações e entregar resultados mensuráveis, o que nos dá um playbook comprovado para ajudar clientes a ter sucesso.”
A conversa vem se deslocando das capacidades de modelos específicos para a arquitetura necessária para operá‑los com segurança. O sucesso em escalar a IA e gerar valor dependerá da capacidade das organizações de integrar essas soluções sem criar novos silos. É crucial que, ao adotarem fluxos de trabalho agenticos pré‑construídos, as empresas mantenham padrões rigorosos de governança e rastreabilidade dos dados.
