É nesse contexto que o monday sidekick se destaca. Em vez de funcionar como um chatbot genérico, ele atua como um assistente de IA contextual integrado ao ambiente de trabalho da empresa. Com acesso às informações autorizadas, ele compreende o contexto dos projetos, interage com aplicações corporativas e ajuda os usuários a executar tarefas diretamente nos fluxos do monday.com, mantendo as pessoas no controle das ações.

Na prática, isso significa que a inteligência artificial deixa de ser um recurso consultivo e passa a atuar como uma camada operacional que apoia a execução do trabalho, reduzindo atividades repetitivas e acelerando a tomada de decisão.

O que diferencia o monday sidekick de um assistente de IA tradicional

Grande parte dos assistentes de IA disponíveis atualmente depende de comandos isolados e de informações fornecidas manualmente pelo usuário. Cada interação começa praticamente do zero, sem compreender o histórico das atividades nem o contexto da organização.

O monday sidekick adota uma abordagem diferente. Integrado nativamente ao monday.com, ele combina modelos avançados de IA com os dados existentes na plataforma e com aplicações corporativas como Slack, Gmail e Google Calendar. Dessa forma, consegue interpretar o contexto do trabalho antes de gerar recomendações ou executar ações.

Essa compreensão contextual permite que o assistente:

• resuma atualizações, reuniões e conversas;
• elabore planos de trabalho e cronogramas;
• atualize tarefas e timelines automaticamente;
• notifique equipes e responsáveis;
• analise informações operacionais;
• inicie fluxos automatizados a partir de comandos em linguagem natural.

Em vez de alternar entre diferentes aplicações para reunir informações e executar tarefas, os usuários permanecem no ambiente do monday.com enquanto o Sidekick utiliza o contexto dos projetos para oferecer respostas mais relevantes, apoiar decisões e agilizar a execução das atividades.

IA integrada ao fluxo de trabalho, não ao lado dele

Um dos principais obstáculos para a adoção corporativa da IA é a fragmentação da informação. Dados distribuídos entre e-mails, chats, planilhas e diferentes sistemas dificultam que qualquer modelo produza respostas realmente úteis para o negócio.

O monday sidekick reduz esse problema ao operar diretamente sobre o ambiente onde os projetos são gerenciados. Como conhece a estrutura dos boards, os responsáveis pelas atividades, os prazos, as automações e os aplicativos conectados, ele consegue produzir respostas mais relevantes, sugerir ações e auxiliar a execução do trabalho diretamente nos processos já existentes.

Essa integração reduz o retrabalho e elimina boa parte das tarefas administrativas que consomem tempo das equipes.

Como diferentes áreas podem utilizar o monday sidekick

O caráter contextual do monday sidekick permite que diferentes áreas utilizem o mesmo assistente para necessidades específicas.

Equipes de marketing podem estruturar campanhas, gerar briefings e acompanhar cronogramas. Times comerciais conseguem preparar materiais de vendas, organizar oportunidades e acompanhar negociações. Operações utilizam a IA para coordenar entregas, monitorar atividades e reduzir tarefas manuais. Já lideranças podem consolidar informações de diferentes projetos para obter uma visão mais estratégica da operação.

Em todos os casos, o objetivo permanece o mesmo: reduzir atividades operacionais para que as equipes concentrem seus esforços em decisões de maior valor agregado.

Como implementar o monday sidekick de forma estruturada

Como toda iniciativa baseada em inteligência artificial, a geração de valor depende menos da tecnologia em si e mais da forma como ela é incorporada aos processos corporativos.

Uma implementação eficiente começa pela organização dos dados e pela padronização dos fluxos existentes no monday.com. Quanto mais estruturadas estiverem as informações dos projetos, maior será a capacidade do sidekick de compreender o contextessa conexaio e fornecer respostas consistentes.

Outro passo importante é integrar as principais ferramentas utilizadas pela organização, como Slack, Gmail e Google Calendar. Essa conexão amplia o contexto disponível para o Sidekick, permitindo que ele gere respostas mais precisas, apoie a execução das atividades e reduza tarefas que antes dependiam de intervenções manuais.

Também é recomendável iniciar pelos casos de uso com retorno mais imediato, como geração de resumos, atualização de tarefas, criação de planos de trabalho e notificações automáticas. À medida que os usuários ganham maturidade, o uso da IA pode ser expandido para processos mais complexos e estratégicos.

Governança continua sendo um fator crítico

Embora a IA aumente significativamente a produtividade, sua adoção precisa ocorrer dentro de uma estratégia de governança.

Permissões de acesso, qualidade dos dados, integração entre sistemas e definição clara dos processos continuam sendo elementos fundamentais para garantir segurança, rastreabilidade e conformidade.

Por isso, a implementação do monday sidekick deve fazer parte de uma estratégia mais ampla de transformação digital, na qual tecnologia, processos e governança evoluem de forma integrada.

Da experimentação à produtividade

O monday sidekick representa uma nova forma de incorporar inteligência artificial ao ambiente de trabalho. Em vez de operar de forma isolada, ele utiliza o contexto dos projetos, dos dados e das aplicações conectadas para apoiar a execução das atividades diretamente no monday.com. Com isso, as equipes ganham produtividade, reduzem tarefas repetitivas e tomam decisões com mais rapidez, mantendo a segurança, a governança e o controle sobre o trabalho realizado.

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Gere apresentações a partir dos seus documentos

Com o recurso de geração de apresentações, é possível transformar documentos, relatórios, pesquisas, páginas da web e outros materiais em uma apresentação estruturada em poucos minutos.

A inteligência artificial analisa as informações disponíveis, identifica os principais pontos e cria automaticamente um esboço inicial. Depois, o usuário pode definir características como duração, estilo e tom da apresentação.

Em seguida, são oferecidos modelos visuais profissionais para escolha. Após selecionar o design desejado, uma primeira versão dos slides é criada automaticamente e pode ser personalizada sem necessidade de começar tudo novamente.

As edições incluem troca de imagens, inserção de vídeos, ajustes de texto, alteração de fontes e aplicação de animações. Também é possível colaborar com outros integrantes da equipe e aplicar elementos de identidade visual para manter a consistência da apresentação.

Transforme informações em podcasts

Para quem precisa acompanhar grandes volumes de conteúdo, o recurso de geração de podcasts permite converter documentos extensos em resumos narrados.

Relatórios, anotações, transcrições, e-mails e outros materiais podem ser analisados pela inteligência artificial e transformados em um áudio objetivo e fácil de consumir. Dessa forma, o usuário pode revisar informações importantes durante deslocamentos, atividades cotidianas ou momentos em que a leitura não é prática.

O recurso também pode ser aplicado em contextos pessoais, convertendo conteúdos educativos em aulas em áudio, consolidando informações diversas em atualizações rápidas e facilitando o acompanhamento de temas relevantes do dia a dia.

Com essas funcionalidades, Acrobat e Express ampliam as possibilidades de criação e consumo de conteúdo, permitindo transformar informações complexas em apresentações visuais ou experiências em áudio de maneira rápida e intuitiva.

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Essa mudança ganhou tração quando o chamado modo agêntico se tornou disponível de forma geral dentro do Word, do Excel e do PowerPoint, permitindo que o Copilot planeje, execute e refine tarefas de múltiplos passos sem instrução a cada etapa.

Agentes do Copilot são sistemas de inteligência artificial que executam tarefas de ponta a ponta em nome do usuário, em vez de apenas responder a comandos pontuais. A diferença em relação ao assistente tradicional é de natureza, não de grau. Um assistente reage a um pedido e devolve uma sugestão que a pessoa ainda precisa aplicar. Um agente, ao contrário, decompõe um objetivo em subtarefas, sequencia as ações, chama sistemas externos para realizá-las, mantém contexto ao longo do processo e corrige o próprio caminho quando algo foge do esperado. É a diferença entre pedir uma orientação e delegar uma entrega.

Em uma demonstração técnica da Microsoft, um agente de compras leu um pedido que chegou por e-mail, verificou o orçamento do departamento solicitante no sistema de gestão, consultou a disponibilidade de estoque de fornecedores por meio de uma integração, redigiu a ordem de compra e agendou o fluxo de aprovação, tudo sem que ninguém digitasse uma instrução após a configuração inicial. O agente ainda percebeu que o prazo de entrega de um fornecedor havia piorado e sugeriu de forma proativa uma alternativa. Esse comportamento de múltiplos passos, encadeando ferramentas e decisões, é o que marca a passagem do assistente para o agente.

O que torna essa virada acessível é que construir um agente do Copilot deixou de exigir código. A conversa em linguagem natural virou a interface de criação, tanto no Copilot Studio quanto no construtor de agentes embutido no chat do Copilot, o que permite que uma pessoa de negócio descreva o que quer que seja feito e gere um agente para fazê-lo. Essa democratização é poderosa, porque coloca a capacidade de automatizar nas mãos de quem conhece o processo. Mas ela também introduz um risco que a empresa precisa gerenciar desde o início, porque agente fácil de criar é também agente fácil de multiplicar sem controle.

Como os agentes do Copilot saem do chat e agem sobre os sistemas da empresa

A característica que define os agentes do Copilot maduros é que eles agem sobre sistemas reais, e não apenas conversam dentro de uma janela de chat. Isso se tornou possível com recursos que ampliaram enormemente a superfície de automação. Os agentes passaram a interagir diretamente com aplicações web e softwares de desktop por meio da própria interface visual desses sistemas, e não apenas por integrações formais. Isso importa porque a maioria dos softwares corporativos não expõe uma via documentada de integração para as operações que os funcionários de fato realizam no dia a dia, e o agente que enxerga a tela consegue operar em situações nas quais antes só a pessoa conseguia.

Além de agir sobre sistemas, os agentes do Copilot passaram a agir em conjunto. A comunicação entre agentes tornou-se disponível de forma geral, o que permite que eles troquem informações, deleguem subtarefas e coordenem trabalho entre diferentes sistemas usando contexto organizacional compartilhado. Na prática, isso significa que a orquestração de múltiplos agentes deixou de ser um projeto de engenharia e passou a ser uma capacidade nativa do desenho visual. Um agente qualifica, outro executa, um terceiro valida, e todos mantêm o mesmo fio de contexto sem que ninguém precise costurar as pontas manualmente.

Por que a governança define o sucesso dos agentes do Copilot

A governança é o que separa os agentes do Copilot que geram valor daqueles que viram um passivo de compliance. A mesma facilidade que permite a qualquer pessoa de negócio criar um agente cria o risco de o parque de agentes crescer sem visibilidade, sem controle de custo e sem clareza sobre quem responde pelo que cada um faz. Um agente pode falhar de forma sutil, escolhendo a ferramenta errada, confiando demais em uma fonte, pulando uma restrição ou produzindo um plano que parece plausível até tocar um sistema real de negócio. Por isso, a governança deixou de ser um complemento e passou a ser parte central da própria plataforma.

O Agent 365 funciona como um plano de controle centralizado, no qual a área de tecnologia visualiza o inventário de agentes, gerencia permissões, monitora atividade e aplica políticas de governança a partir de uma única interface, cobrindo agentes construídos no Copilot Studio, no Microsoft 365 e em ecossistemas de parceiros. A isso somam-se recursos de avaliação contínua de qualidade, controle de acesso baseado em papéis e visibilidade de custo por agente. A lógica é permitir que muitas pessoas construam agentes sem que o conjunto vire uma automação-sombra impossível de auditar.

Construir um agente do Copilot depende menos de programar uma lógica de conversa e mais da qualidade das instruções, das descrições de ferramentas, dos esquemas de dados e das fronteiras de acesso fornecidas a ele. É uma disciplina de autoria diferente, mais parecida com escrever um conjunto de contratos para um sistema semiautônomo do que com desenhar uma árvore de respostas. Essa mudança explica por que a adoção bem-sucedida dos agentes do Copilot não é um projeto de compra, e sim de método, no qual definir bem o que o agente pode e não pode fazer é tão importante quanto ligá-lo.

O que separa quem escala agentes do Copilot

A diferença entre escalar os agentes do Copilot e travar em pilotos eternos está na implementação, não no produto. A evidência disso aparece nos números de adoção das empresas que fizeram certo. Grandes prestadoras de serviços de tecnologia que estruturaram a adoção com integração ao fluxo de trabalho, gestão da mudança e foco em casos de uso específicos alcançaram taxas de uso ativo mensal entre 85% e 95%, muito acima da média de mercado, que costuma girar em torno de 20% a 30% de uso semanal. A distância entre esses dois patamares, como observa a análise de mercado da AI Business Weekly, é explicada inteiramente pela abordagem de implementação, e não pela qualidade da tecnologia.

Esse dado desmonta uma ilusão comum, a de que basta distribuir licenças e esperar que a adoção aconteça sozinha. Com agentes, o risco é ainda maior, porque um agente mal configurado não apenas fica ocioso, mas pode executar a ação errada sobre um sistema real. Por isso, a jornada de escala começa por conquistas rápidas e bem delimitadas, evolui para a padronização de padrões que funcionam, de modo que um agente bem-sucedido em uma área possa ser reaproveitado em outras, e se sustenta pela medição contínua de uso, qualidade e custo. Sem essa disciplina, o parque de agentes cresce em número, mas não em valor.

O contexto brasileiro reforça a importância desse método. Levantamentos de mercado indicam que a maior parte das organizações do país ainda está nos estágios iniciais de adoção de inteligência artificial, o que significa que há uma janela para fazer a transição para agentes de forma estruturada, em vez de repetir com os agentes os mesmos erros cometidos com os pilotos de IA generativa. Quem trata os agentes do Copilot como uma jornada de desenho, governança e adoção, e não como um interruptor a ser ligado, chega à frente com uma operação que de fato delega trabalho às máquinas sem perder o controle sobre elas.

O próximo passo não é comprar, é desenhar

A pergunta que o decisor precisa responder mudou. Não é mais se a empresa vai usar agentes do Copilot, porque a plataforma que ela já paga os oferece, e sim quem vai desenhar, governar e escalar esses agentes de modo que eles executem trabalho real sem virar uma camada de automação fora de controle. A tecnologia está pronta e acessível. O que define o resultado é o método que a acompanha, e método é exatamente aquilo que uma licença, sozinha, nunca entrega.

É essa jornada que a área de consultoria em inteligência artificial da Solo Network conduz, do desenho dos primeiros agentes à definição das fronteiras de acesso, da estrutura de governança à medição de valor, para que os agentes do Copilot saiam do piloto e virem operação. Vale também conhecer como a nossa

consultoria em automação de processos conecta esses agentes a fluxos maiores de trabalho em toda a empresa, transformando capacidade instalada em resultado mensurável.

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O Festival de Cinema de Sundance é reconhecido mundialmente por revelar novos talentos e valorizar histórias que transformam perspectivas. Há anos, a Adobe participa dessa missão como patrocinadora do evento, reforçando sua visão de que a criatividade deve ser acessível a todos e que cada cineasta merece ferramentas capazes de transformar ideias em produções de alto nível.

Em mais uma edição do festival, a empresa retorna como Patrocinadora Principal, fortalecendo seu compromisso com o cinema independente e com a inovação criativa. O impacto desse trabalho é evidente: segundo pesquisa anual do Sundance Institute, cerca de 85% dos participantes utilizaram soluções da Adobe Creative Cloud durante seus projetos, incluindo Premiere Pro, After Effects, Photoshop, Frame.io e Substance 3D. Entre os filmes exibidos, mais de 75 produções adotaram o Premiere Pro como principal plataforma de edição.

Adobe House volta a ser ponto de encontro dos criadores

Durante o festival, a Adobe House, localizada na Main Street, funciona novamente como um espaço dedicado ao encontro de cineastas, criadores de conteúdo e profissionais da indústria audiovisual.

O ambiente foi projetado para estimular conexões, colaboração e troca de experiências, oferecendo um local onde os participantes podem compartilhar projetos, desenvolver ideias e experimentar novas tecnologias. A proposta reflete a forma como a produção audiovisual acontece atualmente: de maneira colaborativa, dinâmica e centrada nas pessoas.

Os visitantes também participam de experiências práticas que demonstram como um projeto evolui desde a concepção da ideia até sua versão final, independentemente do nível de experiência do criador.

Debates sobre IA generativa e o futuro da produção audiovisual

A Adobe também mantém sua parceria com a Variety para promover uma série de painéis e conversas na Adobe House. Entre os destaques está a apresentação “Showtime! Park City: GenAI Shorts”, moderada por Cynthia Littleton, coeditora-chefe da Variety, que discutirá como cineastas estão utilizando inteligência artificial generativa para ampliar possibilidades criativas. Outros encontros reunirão diretores, editores e profissionais da indústria para debater temas como processos criativos, colaboração entre equipes e a importância da relação entre diretor e editor na construção da narrativa cinematográfica.

Premiere Pro e After Effects recebem novos recursos com IA

Aproveitando o período do festival, a Adobe anunciou importantes atualizações para o Premiere Pro e o After Effects, focadas em acelerar o fluxo de trabalho sem comprometer a liberdade criativa. No Premiere Pro, novas funcionalidades baseadas em inteligência artificial permitem isolar elementos da cena com mais facilidade, aprimorar edições e automatizar tarefas repetitivas, permitindo que os profissionais concentrem seus esforços na narrativa. Além disso, a integração entre Premiere Pro, Frame.io, Firefly e Adobe Stock torna o fluxo de produção mais conectado, reduzindo etapas e aumentando a produtividade.

Já o After Effects 26.0 amplia os recursos para animação, composição e criação em 3D, trazendo melhorias significativas de desempenho e reduzindo o tempo de renderização, o que permite que artistas dediquem mais tempo à criação.

Essas novidades reforçam a estratégia da Adobe de oferecer ferramentas prontas para produção profissional, acompanhando as necessidades dos cineastas modernos. Entre os filmes exibidos no Sundance que utilizaram o Premiere Pro na edição estão “Chasing Summer”, “Wicker”, “The AI Doc: Or How I Became an Apocaloptimist”, “Union County”, “Zi” e “The Brittney Griner Story”.

Adobe amplia investimentos no futuro do cinema

Outro anúncio importante foi a expansão do Adobe Film & TV Fund. A empresa destinará aproximadamente US$ 10 milhões em investimentos e doações de softwares para apoiar a criação, produção e lançamento de novos projetos audiovisuais. O programa também passa a contar com novas parcerias, incluindo Rideback RISE e Dimz Inc., além de manter colaborações com organizações como Group Effort Initiative e Gold House. Uma das novidades desta edição é a criação de um processo específico de financiamento para cineastas que utilizam inteligência artificial em seus fluxos de trabalho criativos. Quatro produções apoiadas pelo fundo estreiam durante o festival: “Bedford Park”, “American Pachuco”, “Marga en el DF” e “Pankaja”.

Incentivo à diversidade e novos talentos

O programa Ignite Fellows também marca presença em Sundance com diversos cineastas apresentando seus trabalhos. Entre os destaques estão a diretora Giselle Bonilla e os cineastas Anooya Swamy e Matthew Puccini, que representam diferentes edições do programa. Produções como “Bedford Park”, da diretora Stephanie Ahn, além de “Marga en el DF” e “American Pachuco”, evidenciam o impacto dos investimentos realizados pela Adobe no desenvolvimento de criadores de diferentes origens e na ampliação da diversidade dentro da indústria cinematográfica.

Ignite Day promove capacitação para jovens cineastas

Como parte da programação, a Adobe realiza o Ignite Day em parceria com o Sundance Institute. Voltado para jovens criadores entre 18 e 25 anos, o evento oferece mentorias, oficinas e atividades práticas que aproximam novos talentos de profissionais experientes do mercado audiovisual.

Ao longo do dia, participantes do Sundance Ignite x Adobe Fellows apresentam seus projetos em sessões de pitching, recebendo feedback direto de especialistas da indústria. Também acontecem encontros individuais entre jovens cineastas e profissionais das áreas de cinema, mídia e tecnologia.

A programação é encerrada com um encontro exclusivo entre participantes do Ignite Fellows, contemplados pelo Adobe Film & TV Fund e convidados do evento, ocasião em que será anunciado o Ignite Film Grant. A iniciativa reforça o compromisso da Adobe em apoiar a próxima geração de contadores de histórias e incentivar o desenvolvimento de novos projetos desde as primeiras etapas da carreira.

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A tramitação avança em paralelo à entrada em vigor das obrigações mais duras da lei europeia de IA, o que significa que a empresa brasileira que trata governança como burocracia jurídica corre o risco de descobrir tarde demais que perdeu contratos, valor de mercado ou prazo de adequação. Governar a IA, portanto, virou condição para usá-la.

O que é governança de IA e por que ela virou prioridade agora

Governança de IA é o conjunto de políticas, papéis, processos e controles que orientam como os sistemas de inteligência artificial são projetados, implantados e monitorados ao longo de todo o ciclo de vida. A definição parece técnica, mas o que ela descreve é simples: alguém precisa responder pelo que a máquina decide. Isso inclui saber quais sistemas de IA estão em uso na organização, classificar cada um pelo risco que representa, documentar como as decisões são tomadas e garantir que exista revisão humana quando o impacto sobre pessoas é relevante. A governança de IA não é a mesma coisa que governança de dados nem que gestão de modelos isoladamente, ainda que dependa das duas, porque o seu escopo é a responsabilidade organizacional sobre o comportamento do sistema como um todo.

De acordo com previsão da Gartner, violações regulatórias relacionadas à IA devem provocar um aumento de 30% nas disputas legais enfrentadas por empresas de tecnologia até 2028, um sinal de que o custo de operar sem controle está deixando de ser hipotético. A mesma consultoria aponta que a maioria das organizações ainda não conduz avaliações de risco documentadas e periódicas sobre seus sistemas de IA, o que revela a distância entre a velocidade da adoção e a maturidade do controle. Essa defasagem é exatamente o terreno no qual incidentes acontecem, seja por viés algorítmico, seja por decisão automatizada sem responsável claro.

Há ainda um deslocamento de percepção que explica por que a governança de IA subiu na lista de prioridades. Enquanto muitas empresas trataram a inteligência artificial apenas como ferramenta de produtividade, o avanço regulatório recolocou o tema no campo da gestão de risco, da prestação de contas e da conformidade. A pergunta que a diretoria faz mudou. Deixou de ser somente quanto essa tecnologia me faz produzir e passou a incluir quanto ela me expõe se algo der errado. Responder a essa segunda pergunta exige estrutura, e é essa estrutura que a governança de IA organiza.

Quais frameworks de governança de IA orientam a adoção responsável

Os frameworks que orientam a governança de IA convergem para os mesmos pilares, ainda que tenham origens diferentes. Três referências dominam a conversa internacional. A norma ISO/IEC 42001, primeira norma internacional para um sistema de gestão de inteligência artificial, oferece uma estrutura certificável por auditoria de terceiros, com lógica semelhante à da conhecida norma de segurança da informação, o que facilita a vida de quem já tem certificação nessa área. O framework de gestão de risco em IA publicado pelo instituto norte-americano de padrões e tecnologia, o NIST, organiza a prática em quatro funções, que são governar, mapear, medir e gerenciar, e é voluntário e adaptável a organizações de qualquer porte. A lei europeia de IA, por sua vez, impõe obrigações legais proporcionais ao risco de cada aplicação.

O ponto que costuma escapar a quem começa é que esses frameworks não são alternativas concorrentes, e sim camadas complementares de uma mesma arquitetura de controle. A norma internacional entrega a infraestrutura certificável, o framework de risco entrega a metodologia de avaliação contínua, e a regulação entrega a obrigação legal. Empresas maduras operam sob mais de um simultaneamente, aproveitando a sobreposição substancial que existe entre eles em temas como avaliação de risco, supervisão humana e documentação. Construir uma vez, atendendo a vários requisitos ao mesmo tempo, é mais eficiente do que tratar cada framework como um projeto isolado de conformidade.

Independentemente do framework escolhido como ponto de partida, alguns elementos aparecem em todos e formam o esqueleto de qualquer programa sério. É preciso manter um inventário vivo dos sistemas de IA em uso, porque não se governa o que não se enxerga. É preciso definir com clareza quem responde por cada decisão de risco, evitando o erro comum de deixar essa responsabilidade isolada na área técnica ou jurídica. E é preciso manter trilhas de auditoria e monitoramento contínuo, para que a organização consiga reconstruir uma decisão durante um incidente e detectar desvios antes que eles se tornem problemas maiores. Sem esses três elementos, a política vira documento teórico sem efeito prático.

Como a regulação brasileira muda o jogo da governança de IA

A regulação brasileira transforma a governança de IA de boa prática em requisito, e o Marco Legal da Inteligência Artificial é o eixo dessa mudança. O texto adota abordagem baseada em risco inspirada no modelo europeu, mas com nuances próprias, ao classificar os sistemas em categorias que vão do risco excessivo, cujo uso é proibido, ao alto risco, que passa a ter obrigações materiais de governança, transparência e supervisão. Para o sistema de alto risco, a lei prevê registro, avaliação de impacto algorítmico e mecanismos de contestação de decisões automatizadas. O projeto também estrutura um sistema nacional de regulação e governança de IA, com papel de coordenação atribuído à autoridade nacional de proteção de dados.

O que torna esse movimento incontornável é que a maioria das grandes empresas brasileiras já usa IA em processos decisórios sensíveis. Levantamentos de mercado indicam que mais de 70% das grandes organizações do país empregam algum tipo de sistema de inteligência artificial em análise de crédito, prevenção a fraudes, automação de atendimento ou apoio a decisões de recursos humanos, justamente as áreas que a regulação classifica como de maior risco. Isso significa que o marco legal não afeta apenas empresas de tecnologia, mas qualquer organização que tenha incorporado IA à sua operação, o que amplia enormemente o universo de quem precisa estruturar governança.

Vale observar que a governança de IA não substitui a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados, e sim a estende. A proteção de dados regula o tratamento das informações pessoais que alimentam os modelos, enquanto o marco de IA regula o uso e os impactos do sistema em si, independentemente de haver dado pessoal envolvido. Para a diretoria jurídica, a leitura prática é que o programa de adequação à proteção de dados precisa ser ampliado para incluir o registro e a classificação de sistemas de IA por risco, a avaliação de impacto algorítmico, a política de transparência ao usuário e os procedimentos de revisão humana. Quem constrói sobre a base que já tem avança mais rápido do que quem começa do zero.

Por onde começar a estruturar governança de IA na prática

O primeiro passo para estruturar governança de IA é o inventário, e ele costuma ser mais revelador do que se imagina. Mapear todos os sistemas de IA em uso, incluindo integrações embarcadas em softwares de terceiros e ferramentas adotadas informalmente pelas áreas, expõe uma superfície de risco que a maioria das organizações desconhece. Sem esse mapa, é impossível classificar sistemas por nível de risco ou associá-los às obrigações regulatórias aplicáveis. O inventário é, ao mesmo tempo, o ponto de partida e o instrumento que sustenta boa parte das exigências dos frameworks e da regulação.

Além disso, é preciso definir a estrutura de responsabilidade. A governança de IA é transversal por natureza, o que significa que não pode ser tratada como projeto exclusivo da área de tecnologia nem confinada ao jurídico. Ela exige que produto, engenharia, operações, jurídico e negócio definam padrões em conjunto, com um responsável único e claramente designado para arbitrar conflitos e conduzir decisões. Organizações que amadurecem esse modelo passam a designar comitês de IA e papéis dedicados, espelhando o que ocorreu com a proteção de dados quando a figura do encarregado se consolidou. A responsabilidade distribuída sem dono definido é uma das principais razões pelas quais programas de governança falham.

O ponto mais importante, entretanto, é tratar a governança como função contínua, não como exercício único. Os sistemas de IA mudam de comportamento à medida que os dados evoluem, e a regulação também se move. Por isso, o programa precisa de cadência, com monitoramento permanente, revisão periódica das classificações de risco e ajuste das políticas conforme novos casos de uso surgem. Automatizar parte desse controle, transformando políticas em regras aplicadas na própria infraestrutura, é o caminho que as organizações mais avançadas seguem para escalar sem perder rastreabilidade. A governança de IA madura é aquela que acompanha o sistema ao longo de toda a sua vida, e não apenas no momento em que ele entra em produção.

Governança como vantagem competitiva, não como freio

Encarar a governança de IA como obstáculo à inovação é o erro estratégico que separa quem lidera de quem corre atrás. As organizações que estruturam controle desde cedo não apenas reduzem risco regulatório, mas ganham um ativo comercial concreto, porque clientes corporativos sofisticados passaram a exigir documentação de adequação já na fase de qualificação de fornecedores. Governar bem a inteligência artificial deixou de ser defesa e virou diferencial, sinal de maturidade que abre portas em vez de fechá-las. A pergunta que o decisor precisa responder não é se vai investir em governança, e sim se vai fazê-lo enquanto ainda é vantagem, ou depois, quando já for apenas dívida.

Estruturar essa camada com método, do inventário de sistemas à definição de responsabilidades e ao monitoramento contínuo, é uma jornada de consultoria, não de compra de ferramenta. A área de consultoria em inteligência artificial da Solo Network ajuda a sua organização a desenhar um programa de governança de IA alinhado aos frameworks reconhecidos e à realidade regulatória brasileira, transformando exigência em vantagem. Vale também conhecer como a nossa consultoria em governança de dados sustenta a base sobre a qual qualquer programa de governança de IA se apoia, já que nenhum sistema é mais confiável do que os dados que o alimentam.

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Processos documentais ainda são um dos principais gargalos nas empresas. Revisões demoradas, múltiplas versões de arquivos, aprovações descentralizadas e atividades repetitivas consomem tempo e impactam diretamente a produtividade das equipes.

Foi justamente esse tema que abordamos no webinar “Como acelerar processos e ganhar eficiência com Adobe Acrobat Studio”, realizado pela equipe de pré vendas Adobe. Durante a sessão, mostramos como centralizar a gestão de documentos, automatizar tarefas e utilizar recursos de Inteligência Artificial para transformar a forma como as equipes trabalham.

Entre os destaques apresentados estiveram a comparação automatizada de documentos, a colaboração integrada para revisões e aprovações, o compartilhamento seguro de arquivos, a tradução instantânea de documentos e os recursos de IA capazes de resumir conteúdos, extrair informações relevantes e apoiar a tomada de decisões com mais agilidade.

O Adobe Acrobat Studio reúne essas funcionalidades em uma única plataforma, ajudando organizações a reduzir retrabalho, padronizar processos e acelerar fluxos de aprovação, desde a criação do documento até a assinatura final.

Perdeu o webinar ou gostaria de rever o conteúdo? Assista à gravação completa:

Próximo webinar: Acelerando a comunicação corporativa com Adobe Express

No dia 03 de agosto, realizaremos um novo webinar dedicado ao Adobe Express, mostrando como equipes de marketing, comunicação, vendas e negócios podem criar conteúdos profissionais com mais rapidez utilizando templates, IA generativa e recursos de automação.

Fique atento aos nossos canais e garanta sua participação neste link de inscrição.

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Em vez de mais um assistente que sugere e espera aprovação, entram em cena agentes de IA que recebem status de usuário dentro da plataforma de trabalho, autenticam, criam espaços, disparam automações e coordenam entregas ao lado das pessoas. A mudança é estrutural, e ela redefine o que significa ter um colaborador na operação.

O que é uma força de trabalho digital e por que ela é diferente de um assistente

Força de trabalho digital é o conjunto de agentes de IA que operam com autonomia dentro dos sistemas de trabalho da empresa, executando tarefas de ponta a ponta em vez de apenas responder a comandos. A distinção em relação a um assistente é decisiva. Um assistente reage a um pedido pontual e devolve uma sugestão. Um agente, ao contrário, planeja, decide dentro de limites definidos e age de forma persistente, coordenando etapas sem precisar de supervisão a cada passo. Essa diferença não é semântica, e o mercado já a percebe.

A prova dessa mudança está no reposicionamento das próprias plataformas de trabalho. O monday.com passou a permitir que agentes de IA que agem em nome de humanos se inscrevam, autentiquem e operem diretamente na plataforma, com uma infraestrutura de onboarding dedicada. Uma vez dentro, esses agentes organizam projetos, atualizam fluxos, disparam automações, geram relatórios e coordenam trabalho entre times, tudo com a mesma visibilidade que os usuários humanos têm do progresso. O agente deixa de ser um recurso acessório e passa a ser uma categoria de usuário, com permissões, responsabilidades e rastros próprios.

A consequência é que a força de trabalho digital opera com dados vivos da operação, e não com uma foto estática do momento em que foi configurada. Como o agente acessa os mesmos fluxos, registros e prioridades que a equipe humana, ele planeja e executa dentro do contexto real do negócio. É essa integração ao ambiente na qual o trabalho já acontece que transforma a força de trabalho digital de conceito de marketing em capacidade operacional utilizável.

Por que tantos projetos de agentes de IA não saem do laboratório

A maioria dos projetos de agentes de IA falha em chegar à produção porque a ambição corre mais rápido do que a governança. Segundo a Gartner, ao final de 2026, 40% das aplicações corporativas devem incorporar agentes de IA para tarefas específicas, um salto expressivo diante de menos de 5% no ano anterior. O apetite, portanto, é enorme. O problema é a taxa de mortalidade dessas iniciativas. A mesma Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica correm risco de cancelamento até 2027, pressionados por valor pouco claro, custos crescentes e governança frágil.

A raiz do problema aparece quando se separa adoção de produção. Levantamentos que a Gartner conduziu com líderes de tecnologia mostram que, embora a intenção de adotar agentes seja das mais agressivas entre as tecnologias emergentes, a parcela de organizações com agentes efetivamente rodando em produção permanece pequena. A distância entre dizer que se adotou e ter algo operando de forma confiável é justamente onde moram os obstáculos que não aparecem em demonstrações: acesso a dados, fronteiras de segurança, tratamento de erro, revisão de conformidade e integração com sistemas que nunca foram desenhados para conviver com agentes autônomos.

Há ainda um risco de linguagem que atrapalha a decisão. A Gartner cunhou o termo agentwashing para descrever a prática de rebatizar automações antigas como agentes de IA. Para o gestor que precisa investir, isso significa que nem tudo que se apresenta como força de trabalho digital tem, de fato, raciocínio orientado a objetivo e capacidade de agir entre sistemas. Distinguir o agente real do rótulo é o primeiro passo para não financiar um experimento que nunca escala, e essa distinção depende de olhar para a arquitetura, não para a promessa.

Como a força de trabalho digital entrega resultado sem virar descontrole

A força de trabalho digital só entrega resultado consistente quando opera dentro das mesmas permissões, segurança e governança que a empresa já confia aos seus times. Esse é o ponto que separa a democratização produtiva do descontrole. Quando qualquer pessoa de negócio pode configurar e direcionar um agente sem passar pela fila da área técnica, o ganho de agilidade é real, mas o risco de proliferação desordenada também. A resposta não é frear a autonomia, e sim ancorá-la numa camada de controle que define o que cada agente pode fazer, com quais dados e sob qual limite.

No monday.com, esse controle se materializa em recursos concretos de administração. É possível estabelecer limites de crédito de IA por usuário, monitorar o consumo com avisos de limiar e manter os fluxos funcionando com uma aplicação suave das regras, o que impede que o custo da força de trabalho digital escape do previsto. A orquestração acontece à vista, com agentes operando ao lado dos humanos e com o progresso visível para quem coordena. Governança, nesse desenho, não é o freio da inovação, mas a condição que permite ampliar o uso sem perder previsibilidade de custo e de comportamento.

O contexto brasileiro reforça a urgência desse cuidado. De acordo com o relatório da Deloitte, embora a quase totalidade das organizações no país planeje adotar IA agêntica em até dois anos, apenas 27% afirmam ter modelos de governança maduros para essa realidade. A corrida pela adoção, portanto, avança mais rápido do que a capacidade de controlá-la, e é exatamente nessa defasagem que uma força de trabalho digital mal estruturada gera retrabalho, exposição de dados e decisões automatizadas sem responsável claro. Fechar essa defasagem antes de escalar é o que diferencia a empresa que colhe valor daquela que acumula passivo.

Vale observar que a governança da força de trabalho digital não é um evento único de configuração, e sim um processo contínuo. Os agentes aprendem com o histórico de resoluções e com a base de conhecimento da empresa, o que significa que o comportamento deles evolui à medida que a operação avança. Isso exige monitoramento permanente, revisão periódica dos limites e ajuste das permissões conforme novos casos de uso surgem. Uma força de trabalho digital bem administrada é aquela na qual a empresa acompanha não apenas o que o agente faz hoje, mas como o seu escopo de atuação se expande ao longo do tempo, garantindo que cada ampliação de autonomia venha acompanhada da devida camada de controle e de responsabilização.

O que muda na gestão quando pessoas e agentes trabalham lado a lado

Quando a força de trabalho digital entra em cena, a gestão muda de natureza. O líder deixa de coordenar apenas pessoas e passa a orquestrar um time híbrido, no qual parte das tarefas é executada por agentes que operam de forma contínua. Isso exige repensar como o trabalho é distribuído, como o progresso é acompanhado e, principalmente, como a responsabilidade é atribuída. A pergunta deixa de ser somente quem faz e passa a incluir quem responde pelo que o agente fez.

Essa transição já aparece nas projeções de mercado. Segundo a Gartner, até 2028 pelo menos 15% das decisões do dia a dia devem ser tomadas de forma autônoma, um patamar que partiu de praticamente zero poucos anos antes. Em paralelo, a IDC projeta crescimento expressivo do gasto corporativo com inteligência artificial na direção de sistemas capazes de gerenciar frotas de agentes. O recado para a gestão é que a força de trabalho digital não é um episódio isolado, e sim uma camada que tende a se ampliar, o que torna a estruturação de hoje um investimento na operação de amanhã.

A boa gestão dessa nova realidade passa por dar aos humanos uma visão clara do que os agentes estão fazendo. Plataformas que exibem lado a lado a atividade das pessoas e dos agentes permitem que o gestor mantenha o controle sem microgerenciar cada passo. A força de trabalho digital funciona melhor quando o time humano supervisiona sistemas em vez de executar tarefas repetitivas, o que exige uma mudança de postura de quem lidera: menos operação manual, mais desenho de regras, definição de limites e curadoria dos resultados que os agentes entregam.

Quem responde pelo trabalho que um agente executa?

A força de trabalho digital resolve a lacuna entre experimentar e operar, mas devolve à mesa uma pergunta que nenhuma tecnologia responde sozinha: quem assume a responsabilidade pelo que um agente autônomo executa dentro da operação? Essa é a questão que separa a empresa que trata agentes como usuários maduros, com permissões, limites e supervisão, daquela que os solta na plataforma e descobre tarde demais que a agilidade veio sem accountability. A resposta não está no software, e sim na forma como a organização estrutura a adoção.

É esse desenho que a Solo Network entrega como parceira de implementação do monday.com, estruturando a força de trabalho digital com permissões, limites de consumo e governança pensados para a realidade de cada operação. Conheça a nossa implementação monday.com e leve os agentes de IA para dentro da sua operação com controle desde o primeiro dia. Vale também conhecer como a consultoria em automação de processos da Solo Network conecta a força de trabalho digital a fluxos mais amplos de execução em toda a empresa.

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A promessa é sedutora, porque cada contrato, cada relatório e cada proposta guardam informação que antes precisava ser garimpada manualmente. O problema é que a mesma capacidade que acelera a leitura também redefine quem tem acesso a quê, por onde a informação sensível trafega e como a empresa comprova a origem de cada resposta gerada. A conversa corporativa, portanto, não é mais sobre adotar ou não a tecnologia, e sim sobre adotá-la sem abrir mão do controle.

O que é inteligência documental e por que ela muda a rotina corporativa

Inteligência documental é a camada de leitura, extração e geração que transforma um arquivo estático em um espaço de conhecimento consultável. Na prática, o profissional deixa de abrir um PDF para procurar uma cláusula e passa a perguntar diretamente ao documento, que responde com o trecho relevante e com a indicação da origem. Essa mudança de interface é mais profunda do que parece, porque altera a unidade básica de trabalho. Antes, a unidade era a página; agora, é a pergunta, e a resposta chega acompanhada de citação rastreável até o parágrafo que a sustenta.

A relevância dessa virada fica clara quando se olha para o tempo que se perde procurando informação. De acordo com o relatório The High Cost of Not Finding Information, divulgado pela IDC, o trabalhador do conhecimento consome cerca de 30% da jornada apenas buscando, solicitando e verificando dados. A McKinsey, em análise sobre produtividade e gestão do conhecimento, chegou a estimativa semelhante, ao apontar que colaboradores gastam em média 1,8 hora por dia reunindo informação dispersa. Some-se a isso um dado da própria Adobe, segundo o qual quase metade dos profissionais tem dificuldade recorrente para localizar os documentos de que precisa, e o custo do arquivo estático se torna evidente.

A inteligência documental ataca exatamente esse desperdício. Quando a extração de termos, a comparação de versões e a geração de resumos passam a acontecer dentro do ambiente na qual o documento já vive, o ganho não é apenas de velocidade, mas de consistência. Times que antes dependiam da memória de um colaborador específico para saber onde estava determinada informação passam a contar com uma camada que responde de forma uniforme, com a mesma qualidade, independentemente de quem pergunta.

Como a inteligência documental funciona sem abrir mão da governança

A resposta para esse desafio começa por um princípio simples: a camada de IA só analisa os documentos que a empresa escolhe submeter, e o histórico de interações permanece sob controle de quem administra o ambiente. Isso significa que a organização define quais arquivos entram no fluxo, em que local o histórico de conversas fica armazenado e quais equipes podem acionar cada recurso. A governança, nesse desenho, não é um obstáculo à produtividade, mas a condição que a torna sustentável.

Um elemento técnico faz diferença nesse ponto: a citação verificável. Quando o assistente gera um resumo ou uma resposta, ele aponta o trecho exato do documento que embasa a afirmação, permitindo que o profissional navegue até a origem e confira. Em decisões de alto risco, na qual uma interpretação equivocada de cláusula pode gerar passivo, essa rastreabilidade deixa de ser um detalhe e vira requisito. A transparência sobre a origem da informação é o que separa uma ferramenta confiável de uma caixa-preta que apenas devolve texto plausível.

Há ainda a dimensão da conformidade sob a Lei Geral de Proteção de Dados. Quando documentos sensíveis passam a alimentar assistentes de IA, a empresa precisa saber por quanto tempo o conteúdo permanece disponível, se ele é usado para treinar modelos e como o descarte acontece. As soluções corporativas maduras respondem a isso com controles de administração centralizados, retenção configurável e a garantia de que o conteúdo do cliente não alimenta o treinamento de modelos externos. É essa arquitetura de controle que permite a uma área de compras ou de recursos humanos usar a inteligência documental sem transferir risco para fora da organização.

O contexto brasileiro: por que a inteligência documental chega em boa hora

No Brasil, a inteligência documental encontra um terreno particularmente fértil porque a adoção de IA nas empresas amadureceu. Segundo pesquisa da FGV com 1.200 organizações, 48% das empresas com mais de 50 funcionários já utilizam IA generativa em pelo menos um processo de negócio, e a análise de documentos aparece entre os casos de uso mais frequentes. O dado mostra que o mercado nacional saiu da experimentação e entrou na fase de aplicação, exatamente o ponto na qual a inteligência documental deixa de ser novidade e passa a ser instrumento de produtividade.

Esse amadurecimento vem acompanhado de uma preocupação crescente com governança, e é aí que o contexto brasileiro conversa diretamente com a inteligência documental. De acordo com o relatório State of AI in the Enterprise, divulgado pela Deloitte em sua edição mais recente, embora a maioria das organizações planeje adotar IA agêntica no curto prazo, apenas uma parcela pequena afirma ter modelos de governança maduros. A lacuna entre a vontade de usar e a capacidade de controlar é o espaço na qual empresas brasileiras mais tropeçam, e a inteligência documental, por lidar com o ativo mais sensível da companhia, que é o próprio documento, exige que essa lacuna seja fechada antes da adoção em escala.

Para a organização brasileira, portanto, a decisão sobre inteligência documental não é apenas tecnológica. Ela envolve definir quem responde pela configuração dos controles, como as áreas de negócio são treinadas para usar a camada de IA com responsabilidade e de que forma a conformidade regulatória é assegurada desde o primeiro documento submetido. Quando essas perguntas são respondidas antes da implementação, e não depois, a tecnologia entrega o ganho de produtividade sem gerar o passivo que tantas iniciativas de IA acumulam quando avançam sem método.

O documento como interface de decisão

A inteligência documental aponta para um futuro no qual o documento deixa de ser um destino e passa a ser uma interface. Em vez de abrir um arquivo e ler do começo ao fim, o profissional conversa com o conteúdo, compara versões, extrai o que importa e gera o próximo entregável sem trocar de ambiente. Essa mudança redefine o papel do documento na organização, que passa de repositório passivo a ponto de partida para a decisão. O que estava enterrado em páginas vira insumo imediato para quem precisa agir.

Colocar essa camada em produção com governança, conformidade e ganho real de produtividade é uma escolha de implementação, não apenas de software. A Solo Network estrutura a adoção de inteligência documental com Adobe Acrobat de ponta a ponta, da configuração dos controles de administração ao treinamento das áreas de negócio. Conheça a solução Solo Document e leve a inteligência documental para dentro da sua operação com segurança. Vale também explorar como a

nossa área de consultoria em inteligência artificial conecta a leitura inteligente de documentos a fluxos maiores de automação e decisão em toda a empresa.

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O conceito de maturidade em inteligência artificial descreve exatamente essa capacidade: não a de ter IA, mas a de usá-la de forma estruturada, rastreável e alinhada à estratégia do negócio. Uma organização com alta maturidade em IA não é necessariamente aquela com os modelos mais sofisticados em produção. É aquela na qual os processos de dados, as responsabilidades de governança, as competências das equipes e a liderança executiva estão integrados de forma que a inteligência artificial deixa de ser um projeto pontual e passa a ser uma capacidade permanente.

Por que os projetos de IA não saem do piloto

O estágio de piloto tem uma característica que seduz e ao mesmo tempo engana: tudo é controlado. O escopo é pequeno, a equipe é dedicada, os dados são cuidadosamente preparados e o contexto é ideal. Quando a iniciativa precisa sair desse ambiente e enfrentar a operação real, surgem os obstáculos que a prova de conceito nunca testou: dados inconsistentes, pipelines frágeis, processos mal documentados e equipes sem capacitação para manter o que foi entregue. O modelo funciona em laboratório, mas encontra uma organização que não foi preparada para recebê-lo.

Levantamento do Gartner, divulgado no Hype Cycle for Artificial Intelligence de 2024, aponta que a maioria das organizações que iniciam projetos de maturidade em inteligência artificial subestima sistematicamente os requisitos de infraestrutura de dados e governança necessários para a transição ao ambiente produtivo. Isso não é uma falha técnica isolada.

É uma falha de planejamento estratégico que se repete porque a decisão de investir em IA é tomada antes da decisão de investir na base que a sustenta. O resultado é uma sequência de pilotos bem-sucedidos que nunca se tornam capacidades permanentes, gerando frustração crescente e questionamento sobre o retorno real dos investimentos.

O que maturidade em inteligência artificial significa na prática

Maturidade em inteligência artificial é um conceito multidimensional que vai além de quantos modelos estão rodando em produção. Organizações com alta maturidade em IA são aquelas capazes de usar inteligência artificial de forma consistente, orientada a problemas reais de negócio, com processos definidos para monitorar performance, corrigir desvios e identificar novas oportunidades de aplicação. Isso abrange desde a qualidade dos dados que alimentam os modelos até a capacidade das lideranças de negócio de formular perguntas que a IA pode responder com precisão.

Frameworks de maturidade em IA estruturam o desenvolvimento das organizações em estágios progressivos, que vão da ausência de iniciativas formais até a condição na qual a inteligência artificial está embarcada na estratégia corporativa como capacidade central do negócio. Nos estágios intermediários, nos quais se encontra a maior parte das organizações brasileiras, as iniciativas existem mas são desconexas, dependem de times técnicos altamente especializados para funcionar e não têm governança que permita auditar ou evoluir os sistemas implantados de forma autônoma.

O que distingue as organizações nos estágios mais avançados não é o acesso a tecnologias exclusivas. É a existência de processos claros de avaliação contínua da performance dos modelos, a capacidade interna de identificar novas oportunidades de aplicação de IA, a infraestrutura de dados que garante qualidade e disponibilidade sem intervenção manual constante e uma cultura organizacional na qual decisões baseadas em dados são a norma, não a exceção. Maturidade em inteligência artificial é, em última análise, sobre quanto a organização consegue usar IA de forma independente e progressiva.

As dimensões que estruturam a maturidade em IA

O primeiro ponto é que não há maturidade em inteligência artificial sustentável sem uma base de dados confiável, documentada e governada. Isso significa pipelines estáveis de ingestão, catálogos de dados atualizados, processos de qualidade que garantam consistência entre fontes e políticas de acesso alinhadas à segurança e à conformidade regulatória. Empresas que iniciam projetos de IA sem endereçar a maturidade dos dados estão construindo sobre fundações instáveis, e os pilotos bem-sucedidos são frequentemente resultado de dados cuidadosamente preparados para o experimento, que não refletem o estado real do ambiente produtivo.

Outra dimensão é importante é a da governança e do modelo operacional. Quem é responsável pelos modelos em produção? Como são monitorados? Qual é o processo quando um modelo apresenta desvio de performance? Essas perguntas, respondidas formalmente e operadas de forma consistente, definem se a organização tem ou não governança de inteligência artificial.

Segundo o relatório AI Predictions, publicado pela Forrester em 2024, empresas com governança formalizada de IA apresentam taxas de sucesso na escala de projetos significativamente maiores do que aquelas nas quais as responsabilidades são informais e distribuídas de forma não estruturada entre equipes.

Além disso, também é preciso considerar pessoas e cultura. Maturidade em inteligência artificial exige que equipes de negócio sejam capazes de colaborar na definição de problemas que a IA pode resolver, e que equipes técnicas sejam capazes de traduzir as soluções em linguagem de valor para o negócio. Essa ponte entre os dois domínios é onde a maioria dos projetos falha silenciosamente: a tecnologia funciona, mas ninguém sabe o que fazer com o resultado porque o modelo foi construído para resolver um problema técnico, não um problema de negócio. Desenvolver essa capacidade de diálogo interdisciplinar é parte integrante do trabalho de elevar a maturidade em IA de uma organização.

Como construir um roadmap de maturidade em inteligência artificial

O ponto de partida de qualquer processo sério de desenvolvimento de maturidade em inteligência artificial é o diagnóstico. Não apenas o diagnóstico técnico do estado dos modelos existentes, mas o diagnóstico organizacional amplo: onde estão os dados, como são gerenciados, quem toma decisões com eles, quais processos têm potencial de automação inteligente e qual é o nível real de letramento em IA das lideranças e das equipes operacionais. Esse diagnóstico, quando conduzido com método, revela uma matriz de oportunidades ordenadas por impacto e esforço, que é a base sobre a qual um roadmap realista pode ser construído.

O roadmap de maturidade em IA é um plano de desenvolvimento organizacional que inclui iniciativas técnicas, de governança, de dados e de capacitação, integradas em uma sequência lógica que permite que cada etapa seja a fundação da seguinte. Os quick wins identificados nesse processo são importantes não apenas pelo valor que geram em curto prazo, mas pelo papel que cumprem em demonstrar retorno para as lideranças e construir a confiança interna necessária para sustentar investimentos maiores. De acordo com o Global AI Study, divulgado pela PwC em 2024, organizações que estruturam suas iniciativas de IA dentro de um roadmap de maturidade têm probabilidade significativamente maior de obter suporte contínuo do C-Level ao longo do tempo.

A execução do roadmap requer acompanhamento contínuo e revisão periódica com indicadores claros de performance. Maturidade em inteligência artificial não é um destino fixo: é um estado dinâmico que evolui com o mercado, com as tecnologias disponíveis e com os objetivos estratégicos da própria organização. Empresas que tratam o roadmap como um documento estático tendem a perder o alinhamento entre os projetos de IA e os desafios reais do negócio. As que o tratam como um processo vivo, revisado em ciclos regulares, são as que constroem vantagem competitiva sustentável a partir da inteligência artificial.

Da maturidade à vantagem competitiva sustentável

A questão que deveria estar na mesa de qualquer liderança executiva não é mais “precisamos de IA?”. Essa pergunta já tem resposta conhecida. A questão que define o futuro competitivo das organizações é outra: como estruturamos a empresa para que a IA que já existe, ou que vamos construir, gere retorno consistente e cresça com o negócio? Essa é a pergunta da maturidade em inteligência artificial, e ela é estratégica antes de ser técnica.

Organizações que respondem a essa pergunta com ação estruturada acumulam vantagens que vão além da eficiência operacional pontual. Elas desenvolvem a capacidade de aprender mais rápido com seus dados, de identificar oportunidades que concorrentes menos estruturados não enxergam e de tomar decisões com menor margem de incerteza em cenários complexos. A lacuna entre organizações com alta maturidade em inteligência artificial e as demais tende a crescer com o tempo, porque a maturidade é autocumulativa: organizações mais maduras extraem mais valor de cada novo dado, de cada novo modelo e de cada nova tecnologia disponível.

A Solo Network apoia organizações em toda a jornada de maturidade em inteligência artificial, desde o diagnóstico inicial até a implementação de soluções e a estruturação do modelo operacional que as sustenta no longo prazo. Se sua empresa está travada no estágio de piloto, quer entender onde se posiciona nessa escala ou precisa de um roadmap para escalar o que já funciona, converse com nossos especialistas e dê o próximo passo em direção à IA que gera resultado real.

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Essa abertura tem uma consequência estratégica que escapa a quem a vê apenas como detalhe técnico. Amarrar qtoda a operação a um único modelo significa herdar suas limitações e seus custos para todo tipo de tarefa, das mais triviais às mais complexas. Quando a plataforma passa a orquestrar vários modelos, a organização ganha a possibilidade de equilibrar qualidade, velocidade e despesa caso a caso, e essa flexibilidade muda o que se deve perguntar antes de adotar a tecnologia.

O que é o monday.com com IA

O ambiente do monday.com é um espaço de gestão de tarefas e processos que integra, de forma nativa, diferentes modelos de inteligência artificial em vez de depender de um só. A pessoa que organiza o trabalho na plataforma passa a contar com acesso a modelos de fornecedores distintos, cada um com forças próprias, todos acessíveis pelo mesmo ponto sem a necessidade de integrar ferramentas externas manualmente. A inteligência deixa de ser uma camada única e passa a ser um conjunto de opções coordenadas.

O elemento que torna isso possível é um ponto de acesso centralizado que conecta a plataforma aos diversos modelos disponíveis no mercado. Em vez de cada equipe buscar uma ferramenta de inteligência artificial por fora e tentar encaixá-la no fluxo, a própria plataforma oferece os modelos prontos para uso, dentro do contexto dos dados e dos processos que ela já gerencia. Essa integração nativa elimina o atrito de conectar sistemas separados e mantém o trabalho concentrado em um só lugar.

A diferença em relação ao modelo anterior é qualitativa, não apenas quantitativa. Antes, a inteligência artificial da plataforma era uma característica fixa, com as capacidades e os limites de um único modelo. Agora, ela se tornou um recurso configurável, no qual a organização decide qual inteligência aplicar a cada tipo de demanda. Essa mudança transforma o monday.com de um produto fechado em um ambiente flexível, capaz de evoluir à medida que novos modelos surgem sem exigir que a empresa troque de ferramenta.

Por que escolher o modelo de IA por tarefa importa

Escolher o modelo de inteligência artificial conforme a tarefa importa porque modelos diferentes têm desempenhos e custos diferentes, e usar o mais potente para tudo é tão ineficiente quanto usar o mais simples para o que exige profundidade. Uma tarefa de raciocínio complexo, que envolve várias etapas e análise de muito contexto, pede um modelo robusto. Já uma classificação rápida ou um resumo curto são bem atendidos por modelos mais ágeis e econômicos. A capacidade de direcionar cada demanda ao modelo apropriado é o que permite equilibrar resultado e despesa de forma consciente.

Esse equilíbrio tem efeito direto no custo de operar inteligência artificial em escala. Cada interação com um modelo consome recursos, e o valor varia conforme a potência exigida. Uma organização que aplica indiscriminadamente o modelo mais caro a todas as tarefas desperdiça orçamento em demandas que não precisavam dele, enquanto uma que reserva os modelos avançados para o trabalho que de fato os justifica extrai mais valor de cada real investido. A escolha por tarefa deixa de ser um detalhe de configuração e se torna uma alavanca de eficiência.

Há também um ganho de resiliência que costuma passar despercebido. Depender de um único fornecedor de inteligência artificial expõe a operação às suas limitações, aos seus períodos de instabilidade e à sua trajetória de preços. Um ambiente de trabalho que orquestra múltiplos modelos reduz essa dependência, permitindo que a organização ajuste suas escolhas conforme o cenário muda. Essa liberdade de adaptação é um ativo estratégico em um mercado de inteligência artificial que evolui em ritmo acelerado.

Na rotina das equipes, esse leque de opções se traduz em decisões cotidianas. Resumir uma longa thread de comentários, classificar solicitações que chegam em um quadro, redigir o rascunho de uma resposta ou analisar a tendência de um conjunto de dados são tarefas com exigências distintas de profundidade e velocidade. Poder atribuir a cada uma o modelo mais adequado, sem abandonar o ambiente em que o trabalho está organizado, é o que torna a inteligência artificial parte natural do fluxo em vez de uma ferramenta paralela que alguém precisa lembrar de abrir.

O desafio da governança quando há muitos modelos

Quanto mais modelos de inteligência artificial uma organização passa a usar, maior se torna o desafio de governar esse uso de forma consistente. A flexibilidade de escolher o modelo por tarefa traz consigo a necessidade de definir quem pode usar o quê, com acesso a quais dados e sob quais regras, sob pena de a liberdade se converter em descontrole. Sem uma estrutura de governança, a multiplicidade de modelos pode gerar uso desordenado, custos imprevisíveis e exposição de informação sensível a sistemas que deveriam ter acesso restrito.

O ponto sensível está nos dados que alimentam esses modelos. Quando a inteligência artificial opera dentro da plataforma de trabalho, ela acessa as informações dos projetos e processos que ali residem, e garantir que esse acesso respeite as permissões existentes é condição para um uso seguro. A boa notícia é que plataformas maduras tratam a inteligência artificial dentro das mesmas regras de acesso que governam o restante do ambiente, mas cabe à organização configurar esses controles com intenção, em vez de confiar nos padrões de fábrica.

A governança também precisa acompanhar o consumo ao longo do tempo. Saber quais modelos estão sendo usados, por quais equipes e com qual intensidade é o que permite manter os custos sob controle e identificar usos que não entregam retorno. Essa visibilidade não se constrói sozinha; depende de definir desde o início como o uso será monitorado e revisado. É justamente nessa estruturação, que cruza escolha de modelo, controle de dados e acompanhamento de consumo, que reside boa parte do valor de uma adoção bem conduzida.

Como extrair valor da inteligência artificial na gestão do trabalho

Extrair valor desse ambiente depende menos de ativar todos os recursos disponíveis e mais de configurá-los com critério para a realidade da organização. O primeiro passo é mapear quais processos se beneficiam de inteligência artificial e qual tipo de modelo serve a cada um, evitando a tentação de aplicar a opção mais avançada de forma indiscriminada. Esse mapeamento, feito com conhecimento do negócio, é o que transforma capacidade técnica em ganho operacional concreto.

A preparação dos dados é o segundo pilar. Modelos de inteligência artificial entregam resultados proporcionais à qualidade da informação que consomem, e processos bem estruturados, com dados organizados e permissões claras, são a base sobre a qual a inteligência rende. Investir nessa organização antes de escalar o uso evita que a empresa multiplique o consumo de modelos sobre uma base confusa, o que apenas elevaria custos sem melhorar resultados. A fundação de dados precede o ganho com inteligência artificial.

O terceiro pilar é o acompanhamento contínuo, que conecta escolha de modelo, governança e medição de retorno em um ciclo que se ajusta com o tempo. A adoção rende mais quando há um parceiro capaz de ajudar a desenhar esse ciclo, definir os controles de governança e capacitar as equipes para usar os modelos com discernimento. Configurar a plataforma para entregar valor sustentável é um trabalho de método, e não de simples ativação de funcionalidades.

Como parceira de implementação do monday.com, a Solo Network apoia organizações nessa configuração, da escolha de modelos por processo à definição de governança e à capacitação das equipes. Vale conhecer as soluções de implementação da Solo Network e explorar também o artigo do blog sobre como criar aplicativos com o monday vibe.

Da inteligência fixa à inteligência que se escolhe

A passagem de um modelo único para um leque de modelos orquestrados marca o amadurecimento das plataformas de trabalho, que deixam de oferecer uma inteligência pronta e fixa para entregar a capacidade de escolher a inteligência certa para cada situação. Essa evolução coloca nas mãos da organização um poder que antes pertencia ao fornecedor da ferramenta, e com esse poder vem a responsabilidade de exercê-lo com critério.

A decisão que se apresenta ao gestor não é se vai adotar o monday.com com IA, porque a integração da inteligência ao ambiente de trabalho já é caminho sem volta. A decisão é se a organização vai tratar a escolha de modelos, a governança e a preparação de dados como parte de uma estratégia deliberada ou se vai apenas acumular recursos sem direção. Quem dominar essa orquestração transformará a flexibilidade recém-conquistada em produtividade medida e custo controlado, e é nisso que o valor real se realiza.

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