Desafios na Implementação de IA: O Que Você Precisa Saber

Se você trabalha com gestão de TI, já percebeu como o tema inteligência artificial está em todas as conversas de negócios, eventos do setor e reuniões estratégicas. Mas, se tudo parece tão óbvio, por que tantas empresas ainda patinam na implementação de IA? Há números, estudos, relatos – poucos, porém, chegam ao resultado final rapidamente.

De acordo com o estudo State of Application Strategy 2025 (SOAS), 93% das organizações já aceitam abertamente a dependência das aplicações digitais para transações B2C e B2B. Essa digitalização só se aprofundou recentemente: em 2023, o crescimento foi de 73%. Cenário promissor? É. Mas também cheio de armadilhas, expectativas e mudanças de rota.

Transformar o discurso sobre IA em resultados concretos é o grande desafio.

O sonho de construir a própria IA: metas ambiciosas, prazos longos

Segundo o mesmo estudo SOAS, 96% das empresas estão com algum tipo de plano para construir ou desenvolver suas próprias soluções de inteligência artificial. Parece quase uma unanimidade, certo? De alguma forma, todo mundo quer criar algoritmos sob medida, ganhar autonomia e evitar a dependência dos modelos públicos – ao menos essa é a meta.

Porém, poucos falam do tempo necessário para tirar esses projetos do papel. A maioria das organizações admite que a implementação real da IA “caseira” leva de dois a cinco anos (isso mesmo, é longo e, para muitas áreas, pode ser extenuante).

Nesse contexto, algumas empresas brasileiras têm se destacado, como Qinv, Linx e Totvs. Todas estão em diferentes estágios dessa jornada, tentando reduzir o uso de modelos públicos e migrando pouco a pouco para soluções privativas. No entanto, isso só acontece porque há investimento real em equipes, processo de inovação contínua e – talvez o principal ponto – orçamento claro dedicado ao tema.

A Golden Cloud participa diretamente dessa revolução, oferecendo uma estrutura tecnológica alinhada com essas exigências e ajudando a encurtar o período de maturação das plataformas, sem abrir mão de segurança ou performance.

Barreiras comuns na implementação da inteligência artificial

Por mais que a vontade exista, implementar IA na prática envolve tropeços. E são muitos. O levantamento mostra:

• 54% das empresas reconhecem que não têm equipes com as habilidades ideais para implementar ou manter IA;
• 48% se preocupam fortemente com a qualidade dos dados disponíveis;
• 39% afirmam que seus métodos simplesmente não permitem crescer a escala de uso de IA rapidamente.

Esses três obstáculos aparecem em quase todos os setores – não importa se é na varejista gigante ou em TI pesada no setor financeiro. O mais curioso? Muitas vezes, há consciência interna dessas falhas. As lideranças sabem dos gargalos, mas sentem-se incapazes de resolvê-los do dia para a noite, geralmente por limitações de orçamento ou dificuldades crônicas em encontrar talentos no mercado.

Sobre habilidades, não basta dominar técnicas clássicas de ciência de dados. O mercado brasileiro ainda carece de profissionais que saibam orquestrar big data, automação avançada, proteção de API e compliance, tudo junto e misturado. Isso pesa principalmente em empresas médias, que dependem da evolução dessas competências para não ficarem pelo caminho.

A questão dos dados: o achado (ou entrave) da IA prática

IA sem dados de qualidade é só fumaça e promessa vazia. E não há exagero algum nisso. Os 48% das empresas que mencionaram preocupação com a qualidade da informação estão certos em ficar atentos. Dados mal coletados, desatualizados ou inconsistentes significam modelos enviesados e decisões ruins. Vale repetir: não é suficiente ter volume de dados; é preciso governança, tratamento, anonimização, camadas de controle. Um legado complicado, especialmente quando falamos em integrar bancos históricos, aplicações legadas e novos fluxos digitais.

Sem planejamento, a IA acaba fazendo pouco ou nada. Grandes erros de previsão costumam “nascer” justamente de falhas desse tipo. Por isso, a Golden Cloud orienta seus clientes a aderirem a soluções de Data Lake modernas, capazes de centralizar, higienizar e transformar dados em ativos valiosos, prontos para alimentar projetos de inteligência artificial – seja um assistente interno ou um sistema de decisão autônomo.

Equipes, orçamentos e a escolha dos caminhos

O desejo – quase romântico – de muitos líderes de TI de criar uma IA proprietária contrasta com limitações do mercado brasileiro. Dificilmente surge um projeto de sucesso sem equipe dedicada, orçamento previsível e aderência às melhores práticas em cibersegurança. É necessário formar times multidisciplinares, misturando profissionais de áreas diferentes e capacitando-os a operar juntos, como vimos em soluções recentes lançadas pela Golden Cloud para integrar equipes de dados, infraestrutura e produto em uma mesma frente.

A escolha dos caminhos, então, quase sempre passa por este ciclo:

1. Diagnóstico interno das competências e maturidade;
2. Captação de talentos ou contratação estratégica de parceiros;
3. Avaliação e teste das plataformas de IA públicas versus soluções proprietárias;
4. Construção dos processos internos para controle e evolução do projeto;
5. Ajuste constante no orçamento, conforme os retornos vão surgindo.

Demora? Às vezes sim. É frustrante? Um pouco. Mas não existe alternativa confiável sem esse esforço.

O desafio de quem ainda usa IA pública

Muitas empresas, principalmente médias, ainda usam modelos públicos de IA – seja por custo, agilidade para experimentar ou pelo simples fato de não terem equipes próprias.

Só que existe um dilema intenso aqui: como proteger dados sensíveis enquanto usa-se serviços de terceiros? Não é só uma dúvida jurídica, ligada à LGPD. Há riscos concretos de vazamento, exposição acidental e uso inadequado de informações. E, ao mesmo tempo, ninguém quer perder a “velocidade” que as plataformas públicas oferecem, nem sabotar o próprio time com excesso de burocracias.

O segredo, então, é encontrar um ponto de equilíbrio. A Golden Cloud, por exemplo, tem ajudado clientes a desenhar fluxos mais seguros para uso de APIs públicas, adicionando proteções em camadas, monitoramento 24×7 e políticas inteligentes de acesso.

Se quiser aprofundar o debate, o texto sobre tendências em IA para empresas que querem sair do lugar comum detalha melhor essas estratégias híbridas.

AI Gateway: o papel central na segurança dos dados

A expressão “AI Gateway” pode soar, à primeira vista, só como uma nova sigla na sopa da TI. Mas, se existe algo que mudou o jogo nos últimos anos, foi justamente a adoção dessas soluções voltadas à segurança e orquestração do tráfego de dados para inteligência artificial.

AI Gateway não é luxo: é blindagem real contra riscos de dados em projetos de IA.

O AI Gateway faz o seguinte: atua como um intermediário entre seu sistema, bases de dados e os modelos de inteligência artificial (sejam eles privados ou públicos). Com isso, é possível:

• Monitorar e controlar fluxos de dados sensíveis;
• Adicionar camadas automáticas de anonimização e compliance (incluindo LGPD e outras regras nacionais);
• Evitar vazamento – inclusive involuntário – de informações estratégicas ou pessoais;
• Implementar trilhas de auditoria, para verificar tudo que entra e sai da plataforma;
• Ganhar flexibilidade para operar em múltiplos ambientes cloud, sem abrir mão da segurança.

De acordo com o estudo mencionado anteriormente, 94% das empresas já usam mais de uma nuvem (multi-cloud). Isso faz com que proteger APIs passe a ser um desafio enorme: cada ambiente tem regras, vulnerabilidades e complexidade próprios. Sem uma camada intermediária forte, cresce a chance de ataques ou falhas.

Golden Cloud, nesse cenário, se destaca ao oferecer soluções pensadas para arquiteturas multicloud e Edge Computing, que além de seguras, são desenhadas para não atrapalhar o fluxo do dia a dia. A tendência de “gateways inteligentes” só ganha força conforme a pressão regulatória aumenta – e a cada novo evento global sobre cibersegurança, cresce o número de empresas aderindo à prática.

Se você tem curiosidade sobre como a IA pode mudar completamente o futuro das operações empresariais, entender o papel desses gateways é indispensável.

Múltiplas nuvens, APIs e exposição: o tripé do risco moderno

O uso de múltiplas nuvens virou padrão em quase todas as empresas de médio e grande porte. O estudo SOAS aponta que 94% das empresas já adotam dois ou mais provedores. Usar diferentes clouds é bom para flexibilidade, custos, resiliência. Mas também traz uma camada de exposição sem precedentes, principalmente para as APIs que conectam tudo – bancos, sistemas legados, plataformas externas, aplicações internas.

Esse cenário é particularmente delicado: APIs geralmente carregam dados – muitos dados. Se mal protegidas, viram porta de entrada para ataques, falhas e vazamentos. Por experiência, posso dizer: já vi ambientes em que equipes nem sabiam quantas APIs estavam realmente expostas ao público, por falta de inventário e monitoramento.

E, ao mesmo tempo que a flexibilidade aumenta, a fragmentação de responsabilidades também cresce. Cada provedor, ferramenta, squad assume uma parte do todo, e aí fica fácil perder o controle se não houver uma gestão centralizada.

Golden Cloud tem investido não só em plataformas, mas em consultoria prática, auxiliando CIOs e times técnicos a desenharem mapas de APIs, implementar monitoramento automático e revisar acessos. Assim, o ambiente multi-cloud deixa de ser um risco para virar, de fato, diferencial.

Para empresas que querem ir além e analisar tendências para o cenário brasileiro, vale conferir o conteúdo sobre estatísticas e tendências em IA para 2024.

Repatriação e diversificação de processamento: o novo ciclo dos dados

Com tantos desafios envolvidos, surge uma tendência curiosa: a repatriação de aplicações para data centers privados. O que isso significa, na prática? Grande parte das empresas percebe que tratar certos dados e fluxos críticos em nuvem pública expõe demais as operações. Ao mesmo tempo, manter tudo em casa (on premise) também não é solução simples ou barata.

A resposta tem vindo por meio de uma combinação de estratégias: para fluxos sensíveis, uso de data centers privados (com proteção de última geração); para atividades menos confidenciais, nuvem pública. A arquitetura híbrida ganha força porque permite priorizar o que realmente requer um nível extra de atenção.

A Golden Cloud, reconhecida por sua abordagem em Edge Computing, já provê estruturas que combinam segurança local, flexibilidade de nuvem e monitoramento contínuo. Dessa forma, o ciclo de vida dos dados fica sob controle, sem paralisar inovações em IA. O cenário muda rápido, mas uma coisa é certa: a tendência é que aplicações mais críticas voltem a ambientes privados, ou pelo menos passem a ter camadas extras de filtro e contenção.

Essa diversificação é a resposta natural ao novo perfil de ameaças – e à exigência de performance sem abrir mão de conformidade.

Considerações finais: agir com visão e escolher bem

Implementar IA foi, por algum tempo, um “projeto da moda”. Hoje passa a ser um dos pilares centrais de qualquer estratégia digital séria. Mas, se a promessa é imensa, os desafios são igualmente reais – quem já está na jornada sabe como é.

Os números apontam crescimento acelerado e desejo genuíno de inovar. Mas os obstáculos – falta de equipe qualificada, dados frágeis, APIs desprotegidas, orçamento apertado – não são simples de superar. Se você lidera um time, sua escolha agora é definir como vai avançar: esperar pela maturidade do seu próprio ambiente ou apostar em parcerias que acelerem, protejam e otimizem seu caminho para a IA.

Proteger, inovar e crescer: a tríade de quem quer avançar com IA.

A Golden Cloud pode ser sua principal aliada nessa transformação, apoiando desde a arquitetura técnica até a formação de times e trilhas de segurança. Conheça mais sobre como a inteligência artificial é usada para construir produtos realmente inovadores em nosso conteúdo sobre desenvolvimento de software com IA e tome a decisão certa: traga sua empresa para o novo ciclo, sem abrir mão daquilo que é essencial para o seu negócio.

Não deixe para depois. Fale conosco, experimente nossas soluções em nuvem, segurança e dados para IA, e transforme discurso em realização. O futuro da IA no Brasil está sendo construído agora – e você pode ser parte desse novo capítulo.