A maior parte das organizações já conecta modelos a algum ponto da operação, automatiza fluxos pontuais ou roda pilotos em squads isolados. Mesmo assim, poucas conseguem de fato escalar a inteligência artificial como parte estruturante do negócio.
A nova edição do Global SIAM Survey 2025 expõe esse gargalo. Segundo o estudo, 74% das empresas apontam integração de sistemas como principal barreira, seguida por custos (64%) e privacidade de dados (50%). Ou seja: o problema já não é “ter IA”, é conseguir operar IA em um ambiente fragmentado, caro e cercado de riscos.
É exatamente esse cenário que a MATH observa diariamente em times de tecnologia e negócio no Brasil. E é nesse ponto que a MATH AI Platform foi desenhada para atuar.
O que a pesquisa global revela sobre a IA nas empresas
O relatório lançado por Grupo Stefanini e Scopism mostra um quadro interessante:
85% das empresas já usam IA na gestão de incidentes, mas poucas conseguem transformar essa adoção em ganho consistente de eficiência, governança e escala.
Alguns padrões se repetem:
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múltiplos fornecedores de tecnologia, sem coordenação entre si
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sistemas legados difíceis de integrar
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dados espalhados em diferentes bancos e ferramentas
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iniciativas de IA concentradas em áreas específicas, sem visão transversal
O problema central não é a IA em si, mas o ambiente em volta dela: empresas com dados, fornecedores, aplicações e modelos, porém com baixa integração, pouca visibilidade e quase nenhuma padronização.
Na prática, cada nova iniciativa de IA tende a se tornar mais um “ponto de complexidade”, em vez de parte de um sistema coerente.
O verdadeiro problema não é adotar IA, é orquestrar IA
A pesquisa SIAM confirma um padrão que temos observado em projetos corporativos:
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Integração vira gargalo ao conectar nuvem, modelos e sistemas internos.
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Custo sai de controle quando cada squad contrata ou usa IA de forma isolada.
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Privacidade e segurança de dados travam projetos que avançam mais rápido do que a governança consegue acompanhar.
Sem uma camada de orquestração, a organização acumula “ilhas de IA”: bots, automações, assistentes e modelos que funcionam bem em ambientes locais, mas não conversam entre si e nem com o resto da operação.
É nesse ponto que muitas empresas descobrem que, mesmo com resultados pontuais, não conseguem escalar.
Como a MATH AI Platform responde às três grandes dores
A MATH AI Platform, lançada em junho de 2025, foi construída justamente para atacar essas barreiras estruturais. Ela funciona como uma camada unificadora de IA sobre o ambiente corporativo, conectando modelos, dados, APIs e processos em uma plataforma governada, padronizada e resiliente.
1. Integração: de múltiplos silos a um só plano de operação
A plataforma integra múltiplos provedores de IA como AWS, Azure, Google Cloud e OpenAI, permitindo que a empresa troque de modelo ou fornecedor sem refazer todo o projeto.
Na prática, isso significa:
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escolher o modelo mais adequado para cada caso de uso
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evitar dependência de um único provedor
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manter a arquitetura de negócio estável, mesmo quando a tecnologia muda
Além disso, a plataforma oferece conectores nativos para bancos de dados e ferramentas corporativas, o que reduz o esforço de integração, diminui o acoplamento e melhora a visibilidade operacional.
Essa abordagem conversa diretamente com outras discussões que a MATH vem trazendo em conteúdos como “A era dos testes com IA acabou” : não basta ter modelos poderosos se eles continuam desconectados do restante da arquitetura.
2. Custos: FinOps de IA como disciplina, não como planilha
O estudo SIAM mostra o custo como segunda grande dor na escalada da IA. Não é apenas o valor por chamada, mas o efeito cumulativo de diversos modelos, times e usos paralelos.
A MATH AI Platform incorpora FinOps nativo para IA, com:
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visão de custos por modelo, agente, squad ou área
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limites configuráveis por projeto e por time
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otimizador inteligente entre modelos, escolhendo a melhor relação custo–desempenho
Isso transforma custo de IA em variável controlada de gestão, e não em surpresa no fim do mês. Para times de negócio, o efeito prático é poder conectar uso de IA a métricas de eficiência e retorno, em vez de tratar o tema como simples despesa de tecnologia.
Essa mesma lógica foi comprovada no evento Beyond AI, que aconteceu em outubro de 2025. No palco, os executivos da Ford Motor Company, Yduqs e Dexco abriram discussões sobre FinOps, eficiência e ROI em projetos de dados.
3. Segurança e privacidade de dados: LGPD no centro da arquitetura
A terceira grande barreira apontada pela pesquisa — privacidade e segurança de dados — é hoje um tema de negócio, não apenas de TI. LGPD, ISO 42001 e novas exigências de auditoria pressionam empresas a demonstrar controle sobre o ciclo de vida da informação.
A MATH AI Platform foi desenhada com:
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criptografia em trânsito e em repouso
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controle de acesso por papéis e áreas
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máscara dinâmica de dados sensíveis, inclusive para agentes de IA
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logs centralizados e trilhas de auditoria de ponta a ponta
Essa combinação responde diretamente às exigências mais críticas da pesquisa: integração segura, visibilidade sobre o que os agentes de IA fazem e capacidade de prestar contas a reguladores, clientes e auditorias internas.
IA na gestão de incidentes: da reação à antecipação
O Global SIAM Survey mostra que 85% das empresas já usam IA na gestão de incidentes, mas muitas ainda param no básico: classificação de tickets, roteamento e respostas automáticas em casos simples.
A MATH AI Platform expande esse escopo e leva IA para uma operação mais madura:
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detecção antecipada baseada em observabilidade, com agentes monitorando sinais de falha antes do incidente escalar
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classificação automática de tickets, reduzindo o tempo de triagem em até 70% quando a arquitetura de dados está bem estruturada
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execução autônoma de ações operacionais, como restart de serviços, limpeza de filas ou disparo de workflows pré-definidos
O resultado não é apenas um atendimento mais rápido, mas uma operação capaz de aprender com incidentes anteriores e ajustar seus agentes ao longo do tempo, com governança clara.
2025–2026: o ciclo de industrialização da IA no Brasil
2025 e 2026 representam um ponto de inflexão: a IA deixa de ser tema de prova de conceito e passa a ser infraestrutura operacional. Três forças ajudam a explicar esse momento:
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IA deixou de ser promessa e passou a atuar em processos core
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a pressão por compliance aumentou, puxada por LGPD, ISO 42001 e novas exigências de auditoria
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a falta de padronização em integrações e governança virou problema urgente, agora escancarado pelos dados do SIAM Survey
Enquanto o mercado ainda discute se é cedo ou tarde para industrializar IA, a Plataforma já nasceu para lidar com integrações multi-provedor, multi-modelo, FinOps e segurança corporativa como requisitos mínimos, não como opcionais.
O que líderes podem fazer agora
Para gestores de negócio e tecnologia, algumas perguntas ajudam a traduzir o diagnóstico da pesquisa em ação prática:
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Onde a IA está atuando hoje na empresa? Em ilhas ou em uma arquitetura integrada?
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Temos visibilidade de custos de IA por área, uso e modelo ou apenas uma soma agregada no orçamento de TI?
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Sabemos exatamente quais dados alimentam nossos agentes e como eles são protegidos e auditados?
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Nossas iniciativas de IA estão conectadas a indicadores de negócio ou apenas a métricas técnicas?
Responder a essas questões é o primeiro passo para sair da lógica de experimentos isolados e entrar na fase de operação orquestrada de IA.
