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A arquitetura corporativa de uma empresa é o seu projeto para criar valor duradouro. Alicerçada na estratégia de negócios, uma arquitetura corporativa robusta abrange todas as tecnologias – redes, hardware, software, sistemas e serviços – que tornam possível executar essa estratégia. Por décadas, CIOs e CTOs construíram a arquitetura de suas empresas peça por peça, integrando novos elementos à medida que os objetivos de negócios evoluíam.
Hoje, porém, os líderes de tecnologia se veem diante de um precipício, pois a IA agêntica está mudando os princípios fundamentais da modernização da arquitetura e eles precisam decidir rapidamente como incorporá-la – com poucos precedentes para orientá-los. Os liderem têm basicamente duas opções: integração incremental, que implica ir acrescentando agentes de IA aos sistemas existentes de modo a atualizar a arquitetura da empresa ao longo do tempo; ou transformação abrangente, que significa um remodelamento completo e orgânico da arquitetura para que ela incorpore os novos fluxos de trabalho agênticos.
Seja como for, os líderes de tecnologia precisarão agir rapidamente: a IA agêntica vem acelerando em ritmo alucinante, encolhendo drasticamente os horizontes tradicionais de planejamento de TI. Acostumados a pensar em ciclos de três a cinco anos, os líderes agora precisam tomar decisões fundamentais em meses – ou mesmo semanas. A integração incremental permite que a empresa acrescente rapidamente agentes ao stack tecnológico, mas essa abordagem gradual pode aumentar a dívida técnica e, em última instância, retardar o progresso. Por outro lado, uma transformação radical prepara a empresa para o sucesso no longo prazo, mas a própria intensidade da implementação pode colocá-la em desvantagem no curto prazo. Seja qual for o caminho escolhido, ferramentas agênticas podem ser utilizadas para acelerar a modernização com menos riscos e custos de execução mais baixos.
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Evidentemente, escolher um caminho ou outro quase nunca é uma decisão binária. A maioria das organizações seguirá um caminho intermediário (similar, talvez, à modernização baseada em domínios), pois poucas terão capital suficiente para realizar uma transformação tão radical de uma só vez. Além disso, toda mudança na tecnologia – incremental ou transformacional – precisa gerar benefícios comerciais tangíveis: esse é o imperativo tecnológico corporativo na era da IA. Examinar esses dois caminhos será um exercício valioso para todo líder que estiver hoje investigando como atualizar as áreas de tecnologia de sua empresa.
O caminho incremental: construindo sobre alicerces existentes
Para muitas grandes organizações, especialmente aquelas com sistemas legados complexos construídos ao longo de décadas, a ideia de remover os alicerces tecnológicos da noite para o dia é irrealista. Seus dados estão incorporados a mainframes, sua lógica de negócios escrita em códigos legados e seus processos ajustados iterativamente ao longo de anos. Para essas empresas, um caminho incremental é a alternativa mais viável.
Em termos da integração da IA agêntica, a abordagem incremental é estritamente pragmática. Não pretende substituir todos os sistemas existentes por essa nova tecnologia, mas incorporá-la como uma camada adicional capaz de potencializar o que já funciona. Assim como a adoção de microsserviços tornou possível o desenvolvimento ágil de software sem necessidade de desmantelar o núcleo das empresas, a primeira onda de IA agêntica será sobreposta aos sistemas legados, ampliando as capacidades existentes.
Deve-se começar incorporando agentes de IA aos fluxos de trabalho de maior valor que sejam suscetíveis à automação, como atendimento ao cliente, prognósticos da cadeia de suprimentos ou gerenciamento do ciclo de vida dos produtos. As empresas pioneiras tiveram sucesso com essa abordagem. Cada inserção agêntica traz ganhos de eficiência, novos fluxos de dados e lições que alimentam a etapa seguinte de modernização. Com o tempo, a expectativa é que esses bolsões de inteligência se consolidem em uma arquitetura mais nativamente agêntica.
Ativando a memória institucional
O caminho incremental aumenta a dívida técnica, mas também aproveita a memória institucional da empresa, seus processos e o capital tecnológico acumulado ao longo do tempo. Décadas de regras de negócios, modelos de dados e expertise em múltiplos domínios residem na arquitetura tecnológica, e a IA agêntica é capaz de extrair novos conhecimentos desses ativos. Substituir sistemas legados é arriscado e caro. Aprimorá-los, por outro lado, permite à organização capturar novo valor de ativos antigos. Por exemplo, uma seguradora poderá implantar um agente de subscrição que consulte os mecanismos de risco legados por meio de APIs e traduza suas respostas em linguagem natural para subscritores ou reguladores. O sistema subjacente permanece intacto, mas sua usabilidade, transparência e velocidade são transformadas.
Um componente fundamental do caminho evolutivo é a “malha agêntica”, uma camada de orquestração que conecta os novos agentes de IA entre si e aos sistemas tradicionais – algo como um sistema nervoso que dá coerência a um organismo digital outrora disperso. Sem essa malha, a modernização incremental corre o risco de se transformar em caos. Dezenas de agentes, cada um com uma função objetiva própria, acabariam gerando atritos e contradições – um agente buscaria otimizar os níveis de estoque visando reduzir custos, por exemplo, enquanto outro tentaria otimizá-los para satisfazer os clientes. A malha agêntica evita essa fragmentação atuando como um mecanismo coordenador, aplicando regras de negócios e mantendo uma única fonte compartilhada de verdade.
A malha também favorece a governança e o compliance, assegurando que as decisões orientadas por IA estejam em conformidade com as políticas corporativas e os requisitos regulatórios. Para empresas que seguirem o caminho incremental, essa camada é indispensável, pois é ela que garante ordem e confiança em um mundo híbrido no qual coexistem sistemas antigos e novos.
Equilibrando custos e capacidades
A integração gradual dispersa os investimentos em IA agêntica ao longo do tempo, permitindo que a empresa vá aprendendo enquanto escala. Transformações radicais, por sua vez, exigem enorme poder computacional e talentos especializados em engenharia de IA, ambos escassos e caros. Assim, as empresas que adotam uma abordagem incremental podem requalificar e realocar talentos existentes, oferecendo aos funcionários os superpoderes da IA generativa – por exemplo, desenvolvedores criando fluxos de trabalho baseados em prompts e engenheiros de dados especializando-se em operações de IA.
Esse mesmo espírito de realocação pode ser aplicado aos aplicativos legados. Mainframes de décadas atrás ainda hoje processam uma parcela considerável das operações nas empresas, incluindo a maior parte das transações financeiras globais. O mesmo acontecerá com os atuais sistemas de ERP e CRM1, que persistirão mesmo na era da IA agêntica. A abordagem incremental reconhece e aceita essa realidade: em vez de desmantelar o que existe, busca reduzir o entulho técnico – os milhares de microaplicativos que foram se acumulando ao longo do tempo – e substituí-lo por fluxos de trabalho agênticos mais leves que alcançam os mesmos resultados com maior flexibilidade. Assim, a arquitetura da empresa se torna mais modular ou componível, estruturada em blocos de construção interoperáveis que podem evoluir conforme as necessidades do negócio.
Governança como um mecanismo de proteção
Uma abordagem incremental bem planejada incorpora governança desde o início, garantindo que a implantação da IA seja feita dentro de limites éticos, operacionais e de compliance claramente definidos. Aqui, novamente, a malha agêntica tem papel central, permitindo não só centralizar a visibilidade dos sistemas distribuídos, mas também auditar continuamente a atuação dos agentes e aplicar regras de forma consistente. Uma estrutura de governança robusta é como o cinto de segurança de um carro de corrida: permite que os usuários experimentem livremente a IA agêntica sem riscos à segurança.
O caminho incremental tem muito mais a ver com persistência arquitetônica do que com reinvenções vistosas. Mas os líderes de tecnologia precisarão integrar cuidadosamente cada implantação de IA agêntica ao stack tecnológico de modo a adicionar inteligência sem aumentar a dívida técnica. A mera adição de IA generativa não gerará valor real para a empresa. A abordagem incremental tende a ser a melhor alternativa para grandes organizações com forte suscetibilidade ao risco. Ela preserva a continuidade, gerencia os custos e permite que os líderes escalem a IA agêntica em ritmo controlado (veja Box, “Um estudo de caso de mudança incremental”).
O caminho abrangente: abraçando a transformação
Se a abordagem incremental é evolução, a abordagem abrangente é revolução. Ela exige que a arquitetura da empresa seja reimaginada desde os alicerces, colocando a IA agêntica não na periferia, mas no centro das operações. Nesse caminho, a IA agêntica não complementa os sistemas existentes; ela os substitui integralmente, de alto a baixo. Os agentes se tornam os principais executores da lógica do negócio, os conectores dos dados e os intérpretes das intenções. A empresa sofre uma verdadeira metamorfose: de uma coletânea de aplicativos fixos para uma rede viva de agentes inteligentes capazes de se auto-organizar e se adaptar continuamente.
Ao contrário dos microsserviços tradicionais, que dependem de APIs e interfaces predefinidas, as arquiteturas agênticas são projetadas para serem flexíveis e maleáveis. Os agentes são capazes de ingerir dados não estruturados, negociar acesso a recursos e modificar fluxos de trabalho dinamicamente. O resultado é um ecossistema de TI que evolui em tempo real, realinhando-se incessantemente a novas prioridades. Para organizações livres de pesadas limitações legadas, a transformação por meio da IA agêntica oferece uma inigualável vantagem estratégica. Essa revolução lhes permitirá realizar em três a cinco anos o que de outra forma levaria uma década, a saber: a criação de uma empresa verdadeiramente adaptável. Uma vez concluída essa transformação, o custo marginal de desenvolver novos aplicativos despenca e a inovação acelera.
Governança simplificada
A ironia da transformação radical é que ela pode simplificar a governança. Ao consolidar milhares de conexões frágeis em um único arcabouço padronizado de agentes, a empresa pode monitorar e gerir sua arquitetura com mais eficácia do que em um cenário fragmentado. Contudo, a governança também precisa ser transformada. O modelo tradicional baseado em controles estáticos não funcionará com agentes dinâmicos que aprendem e se adaptam continuamente, de modo que a organização precisará investir em plataformas de governança de IA que monitorem, validem e coordenem o comportamento dos agentes em tempo real. Se isso acontecer, a governança acelerará a inovação, pois os agentes terão autonomia para atuar dentro de parâmetros específicos, monitorados por humanos, acelerando enormemente os ciclos de desenvolvimento de software, por exemplo. Um projeto que antes exigia 100 engenheiros ao longo de um ano inteiro poderá ser concluído por algumas poucas equipes trabalhando em conjunto com fábricas de agentes – conjuntos de agentes especializados atuando no desenho, documentação, testes e implantação da arquitetura.
Interfaces humano-máquina
Uma transformação não se limita os processos subjacentes: é preciso também reinventar o modo como as pessoas interagem com os sistemas para que a organização se torne verdadeiramente agêntica. Por exemplo, em vez percorrer múltiplas telas e formulários, os usuários passam a interagir com “chefes de gabinete” digitais – interfaces conversacionais que anteveem necessidades, sintetizam dados e executam ações. Essa simbiose humano-máquina desencadeará enormes ganhos de produtividade e eficiência, desde que seja acompanhada por uma gestão de mudanças cuidadosa, capaz de apoiar as pessoas ao longo da sua adaptação.
O caminho abrangente exige investimentos iniciais elevados de tempo e de recursos financeiros. Em contrapartida, oferece às empresas a oportunidade de se posicionarem como pioneiras em IA agêntica, conquistando vantagem competitiva sobre aquelas que optarem pela abordagem incremental mais segura. Ainda assim, uma transformação em larga escala também implica riscos, principalmente porque pode acabar extrapolando custos e prazos. Nossa experiência mostrou que a maioria das transformações não entrega o que os líderes esperavam, sendo frustradas por uma série de obstáculos comuns. Embora possam começar na área tecnológica, também exigem uma reinvenção cultural.
Para as empresas que conseguem realizar uma transformação completa, os benefícios são substanciais (veja Box, “Um estudo de caso de transformação”). Elas emergem não com sistemas atualizados, mas com capacidades inteiramente novas: arquiteturas que aprendem, se adaptam e melhoram continuamente, fazendo com que a área de tecnologia deixe de ser um centro de custos e se torne uma criadora de valor.
Um roteiro voltado para o futuro
Não existem duas empresas que percorram o mesmo caminho quando se trata de integrar a IA agêntica. Algumas avançarão pouco a pouco; outras, de uma só vez. E muitas adotarão uma estratégia híbrida – começando com o aprimoramento dos sistemas existentes, mas preparando-se para a transformação. Antes de escolher um caminho, os líderes de tecnologia devem avaliar suas metas e elaborar um plano eficaz para a jornada.
Ao prepararem a arquitetura da empresa para o futuro, CIOs e CTOs devem adotar uma estratégia em três partes para que o investimento em tecnologia gere o máximo valor:
- Fazer uma escolha deliberada. Ao decidir entre uma abordagem incremental ou transformacional de mudança agêntica, a ação mais importante que um líder de tecnologia pode empreender é simplesmente escolher. Para chegar a uma decisão, é preciso que haja uma estratégia coordenada com a alta gestão; mas, uma vez tomada a decisão, não há volta. É preciso executar rapidamente, implementar o que for necessário para modernizar o stack tecnológico e contratar ou requalificar profissionais para garantir que as equipes sejam capazes de implementar a mudança.
- Modernizar com agentes, para agentes. Uma vez escolhido o caminho, os líderes de tecnologia devem focar sua atenção no que mais importa: como utilizar a IA agêntica para modernizar com vistas ao futuro. As equipes de tecnologia podem utilizar ferramentas de IA agêntica para automatizar fluxos de trabalho, agilizar a modernização da arquitetura e acelerar o desenvolvimento de aplicativos. Contudo, além de construir com a IA agêntica, é preciso construir para a IA agêntica – criando uma arquitetura voltada para o futuro que permita escalar continuamente os agentes de IA.
- Priorizar o impacto nos negócios. Modernizar a tecnologia simplesmente por modernizá-la jamais entregará o máximo valor. O principal objetivo de toda organização de tecnologia deve ser melhorar os resultados do negócio. Ao modernizar sua tecnologia, a empresa deve se concentrar primeiro nos domínios em que as decisões de arquitetura possam gerar a maior vantagem competitiva. Podem então equilibrar a ambição com viabilidade, adotando uma abordagem incremental ou transformacional e levando sempre em conta sua tolerância ao risco, os recursos disponíveis e os objetivos estratégicos.
CIOs e CTOs sempre estiveram numa corda bamba entre estabilidade e inovação. Eles têm a obrigação de criar e aprimorar uma arquitetura que seja sólida e segura, mas também avançada e renovadora. A IA agêntica apenas intensifica essa tensão.
Para algumas empresas, o caminho da integração incremental é o que oferece o melhor equilíbrio entre controle e progresso. Para outras, a transformação abrangente é a única maneira de conquistar vantagem competitiva antes das rivais. Seja como for, o maior risco reside na hesitação. Na era da IA agêntica, a arquitetura da empresa não é apenas o alicerce dos negócios; ela é o negócio em si. Começar a definir uma arquitetura agêntica desde já é a única maneira de alcançar competitividade duradoura.