A discussão sobre inteligência artificial generativa já não gira mais em torno de se vale a pena usar. Agora a pergunta é outra: como escalar essa tecnologia dentro dos fluxos reais de trabalho?
O gráfico do relatório da SAS revela quais caminhos as empresas estão priorizando para expandir o uso de GenAI de forma operacional. A diversidade de respostas mostra que não existe uma abordagem única. Há quem prefira parceiros externos, quem aposte em integração nativa e quem ainda esteja explorando possibilidades.
Entender essas opções é fundamental para evitar desperdício, garantir alinhamento com o negócio e transformar IA em resultado, não em custo.
A terceirização segue como a principal estratégia para escalar rápido
Entre os respondentes, 27% afirmam que pretendem escalar GenAI com apoio de terceiros especializados em integração. Isso mostra que, para muitas organizações, a estratégia escolhida é buscar quem já domina o ecossistema, evita erros comuns e acelera o processo com conhecimento técnico e vivência de mercado.
Essa opção tende a ser mais comum em empresas que não têm times internos preparados, precisam escalar rapidamente ou querem adotar soluções já validadas. O desafio está em manter a aderência ao contexto do negócio e garantir que a customização não fique comprometida.
A integração nativa com sistemas empresariais é a segunda via mais escolhida
Para 21% das empresas, a escala da GenAI virá com a incorporação como funcionalidade embutida em plataformas que já fazem parte do dia a dia corporativo. ERPs, CRMs, ferramentas de produtividade e plataformas de atendimento ao cliente estão começando a oferecer funcionalidades de IA generativa embarcadas.
Essa estratégia tem a vantagem da fluidez. Como a tecnologia já faz parte do sistema, não exige aprendizado adicional ou grandes transformações. Mas também pode limitar o grau de controle e personalização da empresa sobre os modelos utilizados.
Orquestração entre soluções aparece como alternativa estratégica
Cerca de 19% dos respondentes apontam que pretendem escalar GenAI por meio de plataformas de orquestração empresarial que conectam modelos open source e soluções de terceiros. Essa abordagem oferece mais flexibilidade e controle técnico, permitindo que a organização crie fluxos integrados com base em múltiplos modelos, APIs e fontes de dados.
No entanto, essa estratégia exige mais maturidade técnica e investimento em governança, para evitar complexidade excessiva ou perda de consistência.
Algumas empresas ainda estão nos estágios iniciais de definição
Outros 13% dizem que ainda estão explorando os casos de uso mais relevantes. Mais 13% afirmam que pretendem desenvolver suas próprias soluções internamente com base em código aberto.
Essas respostas indicam que parte do mercado ainda está em fase de descoberta — avaliando onde a IA pode gerar mais valor, quais áreas priorizar e como construir a infraestrutura necessária. Essas empresas podem ganhar mais controle e aprendizado no médio prazo, mas precisam tomar cuidado com a dispersão de esforços.
Raros são os que enxergam o desafio como uma questão de dados
Apenas 6% afirmam que planejam escalar GenAI por meio da reformulação da estratégia de dados. Isso é surpreendente, dado que sem dados organizados, governados e acessíveis, nenhuma estratégia de GenAI se sustenta por muito tempo.
Ignorar essa etapa pode até permitir um piloto bem-sucedido, mas compromete a sustentabilidade da IA no longo prazo. Escalar sem rever os fundamentos de dados é correr com a tecnologia sobre terreno instável.
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