A maioria dos conselhos corporativos está medindo o sucesso de suas iniciativas de IA usando a métrica errada: o mero número de pilotos atualmente em desenvolvimento. Na realidade, o que muitas empresas multinacionais chamam de uma “jornada de transformação de IA” é, na verdade, uma queima sistemática de orçamento em capacidade de computação e consumo de tokens, gerando zero impacto mensurável na demonstração de resultados (P&L).
Chegamos a um ponto de inflexão crítico. As empresas investiram com sucesso milhões na implementação do Salesforce, mas suas organizações continuam funcionando sob a lógica de um CRM tradicional: dados fragmentados, integrações complexas e automatizações confinadas a fluxos de trabalho isolados. Quando a liderança tenta injetar uma camada agêntica sobre essa estrutura fraturada, o sistema estagna.
O problema central não é a tecnologia de IA subjacente; é o escopo estratégico. Introduzir camadas autônomas em processos que não foram adequadamente transformados ou repensados, sobre arquiteturas de dados desconectadas, simplesmente adiciona adornos tecnológicos à sua operação. A IA não precisa apenas de mais dados; ela precisa de contexto operacional.
A tensão oculta: Desacoplando o software da execução
Durante a última década, o crescimento corporativo dependeu de uma fórmula previsível: a acumulação de licenças e de pessoal. Se uma organização precisava expandir o suporte ao cliente ou acelerar um ciclo de vendas, a resposta era sempre contratar mais analistas e comprar mais licenças de software.
Hoje, esse modelo está se tornando obsoleto. Estamos testemunhando uma mudança radical de paradigma no consumo de tecnologia: a transição do licenciamento baseado em usuários para uma economia baseada no uso e na execução. Neste novo ecossistema, o Salesforce está evoluindo muito além de um CRM tradicional, consolidando-se em uma Plataforma de Execução Empresarial onde a força de trabalho é inerentemente híbrida — composta por humanos e agentes de IA que co-orquestram processos de ponta a ponta.
O verdadeiro obstáculo para desbloquear este modelo não é a falta de ferramentas. É a ausência de uma base estrutural que aborde as duas maiores barreiras para a IA empresarial: a prontidão dos dados e a adoção operacional.
Quando um agente de IA (como o Agentforce) carece de acesso a dados em tempo real, de alta qualidade e acionáveis, sua capacidade de tomada de decisão é totalmente neutralizada.
Não importa quão avançadas sejam suas habilidades ou ações nativas, sem um contexto unificado, o agente gera resultados insuficientes ou irrelevantes no front operacional. Quando o processo não é redesenhado levando em consideração as novas capacidades que os humanos têm à sua disposição, estamos fornecendo aos nossos funcionários ferramentas que os mantêm ocupados com o trabalho, mas a operação funciona de forma semelhante a antes; o volume aumenta, mas não o valor, nem a eficácia. Consequentemente, as equipes internas perdem a confiança na ferramenta, abandonam-na e revertem para processos manuais e isolados.
5 insights estratégicos para a alta liderança (C-Suite)
- Dados como o sistema operacional definitivo
A infraestrutura de dados não é mais um repositório de armazenamento estático; é o sistema nervoso central da organização. As empresas orientadas para o futuro não estão mais projetando arquiteturas de dados apenas para que humanos leiam painéis (dashboards), mas para que agentes de IA compreendam, decidam e executem ações de negócios diretamente no fluxo de trabalho. Se o contexto dos dados não fizer sentido, o agente de IA não será capaz de discernir as nuances do processo de negócios e falhará. Os humanos podem tomar essas decisões na maioria das vezes, mas se quisermos escalar em velocidade e volume, precisamos da automatização da IA e, para isso, os dados fornecem o mapa para navegar no território operacional.
- De dados limpos para um “contexto de dados compartilhado e confiável”
O paradigma tradicional de TI focava fortemente em ações como a remoção de registros duplicados ou a completude dos dados. A automatização da IA exige um ambiente unificado de inteligência em tempo real. Isso significa orquestrar tecnologias como MuleSoft, Informatica e Data 360 em conjunto, abstraindo a complexidade dos sistemas de backend legados para entregar o contexto exato à camada agêntica no milissegundo preciso em que ela precisa ser executada.
- Arquitetura Headless e execução ubíqua
O Salesforce manterá seu valor gerenciando as regras de negócios principais, os fluxos de trabalho operacionais e esses valiosos registros transacionais. No entanto, a interação do usuário não pertencerá mais exclusivamente à sua interface nativa. Por meio de protocolos de conectividade modernos, como o MCP (Model Context Protocol), e APIs avançadas, a interação em linguagem natural encontrará os usuários onde quer que eles já operem, seja no Slack, Microsoft Teams, WhatsApp Corporativo ou aplicativos personalizados para dispositivos móveis e desktop.
- O fim das equipes de entrega de TI superdimensionadas
O modelo atual dos integradores de sistemas de investir infinitas horas e pessoal escrevendo código e configurando cada campo e cada fluxo não pode sobreviver à velocidade que a IA pode proporcionar. Alcançar a velocidade de uma startup dentro de uma arquitetura empresarial requer modelos de entrega de IA automatizados, governados por humanos em uma estrutura bem definida. Os humanos (desenvolvedores e consultores) funcionam como o filtro de qualidade para as construções de IA, fornecendo o “porquê” e o “como”, acelerando o desempenho, aumentando a qualidade e aproveitando a completude da documentação que a IA pode fornecer, estabelecendo a base para um ciclo de desenvolvimento mais robusto do que nunca.
- A armadilha do escopo limitado das PoC (Provas de Conceito)
As iniciativas de IA costumam estagnar porque seu escopo estratégico é muito estreito. Limitar a IA a tarefas menores e de baixo impacto gera custos de computação sem trazer valor real. Para capturar o ROI verdadeiro, a meta estratégica deve ser ambiciosa e estreitamente alinhada com os macro-objetivos de negócios, como uma redução drástica nos tempos de resposta operacional, uma reformulação completa da cadeia de prestação de serviços ou até mesmo os agentes da nossa empresa interagindo com os agentes dos nossos parceiros ou clientes para executar tarefas e atividades rotineiras.
Indo além dos silos: A abordagem da Globant
Para operacionalizar este novo modelo, as empresas devem abandonar as linhas de integração tradicionais e avançar em direção a uma estratégia de entrega contínua e automatizada. Na Globant, estamos resolvendo esse desafio por meio do desdobramento de AI Pods especializados para os ecossistemas Salesforce e MuleSoft.
Os AI Pods representam uma evolução fundamental nos serviços profissionais. Em vez de um simples aumento de equipe (staff augmentation), eles operam em um modelo de assinatura industrializado que combina arquitetos seniores (humanos no circuito) com capacidades de IA integradas sob uma rigorosa estrutura de governança.
Como isso funciona na prática? Quando uma organização precisa migrar integrações legadas para arquiteturas modernas do MuleSoft para alimentar seus agentes de IA, os AI Pods da Globant automatizam a fase de design de APIs e modernizam o código na velocidade de uma startup. Isso acelera drasticamente a execução do projeto, impõe limites rígidos para a segurança dos dados e reduz o custo total de entrega. O resultado é uma arquitetura limpa que permite às empresas a transição de silos de dados fragmentados para fluxos de trabalho complexos e autônomos em semanas, em vez de anos.
As métricas de impacto observadas em implantações maduras de execução empresarial provam que o valor é altamente quantificável:
- Operações de TI: Alcance uma redução de 30% a 40% no MTTR (Tempo Médio de Reparo) por meio de resoluções recomendadas por IA e apoiadas por um profundo contexto de dados.
- Serviços de RH: Recupere até 2 horas diárias por agente ao direcionar a redação e validação de respostas complexas por meio de fluxos automatizados de IA.
- Suporte ao Cliente: Desvie até 40% das consultas rotineiras por meio de recomendações avançadas de IA em autoatendimento que realmente resolvem os problemas em vez de apenas redirecionar os chamados.
Conclusão
A vantagem competitiva na era da IA não pertencerá às empresas com os maiores modelos fundacionais, nem àquelas que acumulam mais licenças de software. Pertencerá às organizações que transformarem com sucesso seus dados fragmentados em uma plataforma unificada de execução empresaria.
Continuar tratando o Salesforce como um repositório glorificado para interações de vendas é um erro fundamental de diagnóstico estratégico. O verdadeiro desafio para a alta liderança hoje é projetar o Contexto de Dados Compartilhado e Confiável necessário para que humanos e agentes operem com velocidade máxima e total segurança regulada. Aqueles que continuarem expandindo o tamanho das equipes para corrigir problemas de agilidade se encontrarão gerenciando software legado. O futuro pertence à execução inteligente. Saiba mais sobre nossa abordagem aqui.
