Empresas ampliam aposta em agentes próprios de IA, mas subestimam riscos estruturais, alerta Sinch

A adoção acelerada de agentes de inteligência artificial no ambiente corporativo tem levado empresas de diversos setores a optar pelo desenvolvimento interno de suas próprias soluções, impulsionadas pela busca por diferenciação competitiva, eficiência operacional e maior controle estratégico sobre dados e jornadas digitais.

No entanto, segundo a Sinch, líder global em comunicação conversacional, a decisão de construir ou escolher um agente de IA sem considerar profundamente a arquitetura de comunicação, a governança de dados e a infraestrutura necessária para escalar operações pode transformar um projeto concebido para gerar vantagem competitiva em uma fonte relevante de risco operacional, regulatório e reputacional.

“Embora a implementação de modelos de IA generativa e frameworks de agentes seja tecnicamente cada vez mais acessível, o verdadeiro desafio não está na criação do agente em si, mas na integração estruturada desse agente aos sistemas críticos da organização, como CRM, plataformas transacionais, bases de dados estruturadas, sistemas legados e camadas de compliance, pois é essa integração que determina se a IA será capaz de executar ações com segurança, manter coerência entre canais e sustentar jornadas completas sem fricções que comprometam a experiência do cliente e a eficiência do negócio”, afirma Fábio Costa, diretor sênior de inteligência artificial da Sinch.

Na prática, muitas empresas iniciam projetos de IA movidas pela pressão competitiva ou pela necessidade de sinalizar inovação ao mercado, tratando o agente como uma solução isolada, quando, na realidade, ao operar em canais como WhatsApp, RCS, SMS, voz e e-mail, a IA passa a sustentar decisões concretas, autenticações sensíveis, transações financeiras e interações críticas que exigem não apenas capacidade de diálogo, mas precisão, rastreabilidade, confiabilidade e governança rigorosa; quando essa base estrutural não está devidamente consolidada, a tecnologia tende a amplificar fragilidades preexistentes, aumentando a exposição a erros e inconsistências.

“Existe uma ilusão de que o desafio está apenas em escolher o melhor modelo de IA, quando, na verdade, o ponto crítico é onde esse agente vai operar, como ele acessa dados corporativos e como a comunicação acontece de forma consistente e segura em múltiplos canais”, adiciona Costa. “Sem arquitetura adequada, governança clara e integração real com sistemas estratégicos, a IA não resolve o problema, ela escala a desorganização.”

Outro fator frequentemente subestimado envolve a clareza de responsabilidade interna, já que projetos de IA conversacional atravessam áreas como tecnologia, marketing, atendimento, dados e compliance, exigindo coordenação estratégica e definição inequívoca de papéis, métricas e protocolos de segurança, pois, sem essa convergência, a IA deixa de ser vetor de eficiência e passa a representar mais uma camada de complexidade organizacional, especialmente no momento de escalar pilotos para volumes massivos de interação.

Mas o verdadeiro teste para esses sistemas inteligentes surge com o crescimento. Ser capaz de conversar com mil clientes é uma coisa; fazer isso com dez milhões em todo o mundo é um desafio completamente diferente. Aqui, o problema não é mais a inteligência da IA, mas toda a infraestrutura invisível que a sustenta. Pense nisso como a logística global por trás de uma conversa: garantir que cada mensagem chegue ao seu destino, independentemente do país; cumprir as leis de cada região; proteger os clientes contra fraudes; e verificar se a marca é realmente quem diz ser. Quando essa base é negligenciada, não importa o quão brilhante seja a IA: as conversas falham e, com elas, a confiança do cliente se deteriora

Para a Sinch, a discussão estratégica não deve se limitar ao dilema entre desenvolver internamente ou adotar soluções de mercado, mas sim à compreensão de que agentes de IA precisam operar sobre uma base tecnológica capaz de garantir continuidade entre canais, acesso seguro a dados, trilhos determinísticos para casos críticos e mecanismos robustos de mitigação de risco, sobretudo em mercados como o brasileiro, reconhecido tanto pela maturidade em comunicação conversacional quanto pelos desafios associados à fraude digital.

“A IA exige estratégia antes de código”, conclui Costa. “Projetos bem-sucedidos começam com um caso de uso claro, métricas definidas e uma arquitetura preparada para escala. Quando isso acontece, o agente se torna uma alavanca de eficiência e geração de valor; quando não acontece, o risco deixa de ser tecnológico e passa a ser de negócio.”

Texto original: Dfreire