A IBM, um dos nomes mais tradicionais da história da computação, está virando o jogo mais uma vez. Desta vez, o palco não é o mainframe, mas sim a inteligência artificial (IA) em escala corporativa. Em conversa com o podcast Leaders of Code, o CIO de Technology Platform Transformation da IBM, Matt Lyteson, detalhou como a companhia está “injetando” IA em praticamente todos os fluxos de trabalho internos — do help desk ao departamento de compras. O objetivo: fazer cada um dos 280 mil colaboradores produzir mais, melhor e com menos risco.
IA como parte do DNA, não um “puxadinho”
Lyteson resume a estratégia em três frentes:
- Ganhar tempo em tarefas rotineiras (resumo de e-mails, criação de apresentações, resposta a tickets simples);
- Otimizar fluxos de ponta a ponta (acelerar faturamento, reduzir custo por pedido, etc.);
- Reduzir riscos operacionais e de segurança (governança, compliance, privacidade).
Para isso, a IBM criou um “guarda-chuva” tecnológico batizado de Enterprise AI Platform, baseado no Watsonx (Orchestrate, Data e Governance) e totalmente integrado ao parque de dados e aplicações da companhia. Pense em um hub hiper-opinativo: há apenas uma forma oficial de conversar com o CRM, com o e-mail, com o M365 ou Google Workspace. Resultado? Deploys mais rápidos e menos “gambiarras”.
Do zero ao protótipo em minutos
Um exemplo prático é o Ask IT, sistema de suporte interno que substituiu o nível 1 e parte do nível 2 de chamados por um agente de IA. Em 100 dias, o bot passou a resolver sozinho 80 % dos tickets — e em múltiplos idiomas. A equipe de service desk, antes afogada em redefinições de senha, agora foca em problemas de maior valor agregado.
Outro case é a automatização do processo de revisão ética, segurança e privacidade de projetos de IA. O que antes levava duas semanas virou cinco a seis minutos graças à padronização de checklists, provisionamento automático em nuvem híbrida e integração direta com o Watsonx Governance.
“Carteira de motorista” para IA: todo mundo pode criar, mas com responsabilidade
Para evitar o trauma do shadow IT na era da nuvem, a IBM lançou a AI License to Drive. Trata-se de um certificado que comprova que o colaborador domina boas práticas de segurança, privacidade e arquitetura — condição obrigatória para quem quiser publicar um agente ou macro de IA. Assim, analistas de negócios, engenheiros e até o pessoal de compras podem co-criar soluções (os chamados AI Fusion Teams), mas sem abrir mão do controle centralizado.
A conta fecha? KPIs na lupa
Lyteson monitora cada projeto com métricas clássicas (CSAT, tempo de ciclo, custo por transação) e novas (consumo de tokens, deriva de modelo, uso de GPU). Toda a telemetria é ligada ao sistema de Technology Business Management. Se o agente começa a gastar mais ou a qualidade cai, o time é alertado para revisar prompts, dados ou modelos.
Imagem: Internet
Comparando com a concorrência
• Microsoft 365 Copilot: foca na produtividade de escritório, mas depende fortemente do ecossistema Azure e GPUs Nvidia A/H100.
• Google Duet AI: promete integração nativa com Workspace e Vertex AI, porém ainda amadurece em governança corporativa.
• IBM Watsonx: aposta na personalização profunda dentro do datacenter híbrido — ideal para setores que precisam de compliance rigoroso (finanças, saúde, governo).
Na prática, escolher a plataforma certa pode economizar milhões em licenças, servidores e GPUs. Para quem gerencia data centers on-premise, vale avaliar placas como Nvidia H100 ou AMD MI300 (já listadas na Amazon) e comparar o TCO com soluções gerenciadas em nuvem.
O que isso significa para sua empresa (e para você)
1. Comece pequeno, mas pense grande — implante um piloto de IA em um fluxo de alto volume e meça obsessivamente o ROI.
2. Construa governança desde o dia 1 — políticas de dados e segurança evitam dores de cabeça e multas.
3. Capacite o time — ofereça treinamentos de prompt engineering e boas práticas; mesmo analistas de negócio podem criar soluções valiosas.
Seja você um CIO preparando o próximo upgrade de servidores com GPUs de última geração ou um desenvolvedor curioso sobre IA generativa, a lição da IBM é clara: IA não é um projeto, é infraestrutura. Quanto antes entrar no seu “sistema operacional corporativo”, maior será a vantagem competitiva.
Com informações de Stack Overflow Blog
