O conceito de AI First está deixando de ser apenas um posicionamento estratégico e passa a se consolidar como a espinha dorsal dos novos modelos de negócio. Mais do que inserir inteligência artificial em partes isoladas das empresas, a tendência é que ela se torne o motor de operação, escala e personalização — um movimento que transforma desde a cultura organizacional até a estrutura de governança.
Para Marcelo Queiroz, líder de projetos de autenticação e prevenção a fraudes da Serasa Experian, esse movimento vai além de priorizar a IA: trata-se de modelos de negócio construídos pela IA desde a base. Isso significa empresas com estruturas mais enxutas, processos mais automatizados e, principalmente, agentes autônomos capazes de executar tarefas com alto nível de especialização. “Já não é exagero imaginar empresas com poucas pessoas e centenas de agentes autônomos”, destaca. A base para isso: dados qualificados, infraestruturas pensadas AI by design e uma governança capaz de lidar com essa nova realidade.
Esse futuro já começou a ganhar forma. A Stefanini, por exemplo, passou a se posicionar globalmente com o conceito de AI First, reorganizando suas sete unidades de negócios para que todas operem com IA no centro da estratégia. A empresa conta com mais de 8 mil prompts organizados em um modelo de governança descentralizada e já acumula mais de 250 casos de sucesso com IA no mundo. Para Marcelo Ciasca, CEO da Stefanini Brasil, o uso de IA deve focar onde existem problemas reais ou grandes oportunidades de negócio, evitando o erro de se apaixonar pela tecnologia em si.
Na prática, isso exige uma nova estrutura organizacional. Profissionais técnicos e de negócio precisarão se aproximar ainda mais. O especialista em negócios deverá entender como usar IA para potencializar entregas, enquanto os desenvolvedores precisarão dialogar com as estratégias comerciais de forma mais clara. É uma era de profissionais híbridos, em que a IA não substitui, mas multiplica capacidades humanas.
Um dos principais desafios apontados tanto por Queiroz quanto por Ciasca é a governança. A execução de tarefas por agentes autônomos exige novos métodos de controle, autenticação e identificação — inclusive entre inteligências artificiais. A Serasa Experian, por exemplo, desenvolve soluções com uso de blockchain para criar credenciais reutilizáveis, inicialmente para pessoas, mas com previsão de expansão para agentes de IA. A ideia de que esses agentes possam interagir entre si com segurança e autorização adequada está cada vez mais próxima.
Outro ponto sensível é a origem dos dados. O combate às alucinações da IA — respostas incorretas, enviesadas ou inventadas — depende diretamente da qualidade da base de dados utilizada. “A regulação vai exigir que as empresas deixem claro de onde vêm os dados que alimentam seus modelos. E isso será um diferencial competitivo”, afirma Queiroz.
Por fim, novas funções e áreas específicas estão surgindo para dar conta desse cenário. O cargo de Chief Artificial Intelligence Officer (C.A.I.O) tende a se consolidar como figura central em empresas que desejam escalar a IA com responsabilidade e impacto. Em setores altamente regulados, como o bancário, isso é ainda mais urgente.
A era do AI by design não é mais uma possibilidade futura. Ela já está em curso — e está remodelando o que entendemos por empresa, trabalho, operação e valor.
