Vendo além das Plataformas
Por que você precisa de um guia para adotar IA na sua empresa com sucesso
Por: Gabriel Simonet | Chief Marketing Officer, GeneXus, uma empresa do Grupo Globant.
Julho de 2026
Nossa tese é simples: uma empresa se torna mais forte quando identifica e ataca seus weak links (elos fracos), seus gargalos, um por um.
Quando a equipe de engenharia acelera 10x, o gargalo pode passar para o marketing. Quando o produto prototipa em horas, o gargalo se move para o jurídico. Quando o atendimento ao cliente incorpora agentes, o peso do trabalho pode passar para a governança. A IA não elimina os gargalos. Ela os transfere.
Por isso, adotar IA com sucesso exige algo além da tecnologia. Exige redesenhar como trabalhamos, graças à IA e por causa dela, com pessoas, processos e ferramentas. Exige governança. Exige experiência. E, onde não a exige, ao menos pede um guia que já tenha percorrido o caminho.
As plataformas se compram. A capacidade de detectar weak links se aprende.
(INSERTAR TABLA QUE ENVÍA LULA)
O uso está presente. O investimento está presente. O cargo está no organograma. Ainda assim, os resultados nem sempre aparecem.
Nossa hipótese para este whitepaper se inspira no modelo de Chad Jones (Stanford): muitas empresas automatizam partes isoladas e não veem os benefícios, porque os verdadeiros gargalos do sistema se deslocam para outras partes do processo.
Uma organização é uma corrente. Ela não fica mais forte porque um elo se torna forte. Ela fica mais forte quando ataca seus elos fracos, um por um. Para que a IA funcione, é preciso aplicá-la assim: de forma sistêmica, não pontual.
Essa capacidade é organizacional, não técnica. E a maioria das empresas não consegue montá-la sozinha.
A pergunta correta é:
Qual weak link vamos detectar e atacar nesta semana, neste mês, neste trimestre?
A IA vem para tirar outro gargalo: o momento em que uma ideia se transforma em algo concreto, comunicável, distribuível. Um texto. Uma imagem. Um protótipo. Uma apresentação. Uma proposta. Um fluxo.
Quando criar se torna barato, o valor se desloca. Já não basta produzir mais. É preciso saber o que produzir, com qual intenção, a partir de qual identidade, em qual sequência, e como o processo continua depois dessa produção para aproveitar os benefícios.
A IA nos ajuda a nos movermos mais rápido. Mas, se não definirmos para onde queremos ir, chegamos mais cedo ao mesmo lugar que todos os outros.
A diferenciação surge de usar a IA para amplificar aquilo que a organização sabe fazer de forma única. Quanto mais ela conhece a si mesma, seus processos, seus usuários, seus sistemas, sua forma de comunicar, seus mercados, melhor conseguirá se diferenciar.
Se a engenharia constrói uma funcionalidade em um dia e o marketing precisa de uma semana para comunicá-la, o marketing se torna o gargalo. Se o produto prototipa em horas e o jurídico demora duas semanas para processá-lo, o jurídico é o gargalo. Se as vendas geram propostas em minutos e o compliance demora dias para revisá-las, o compliance é o gargalo.
De nada adianta um desenvolvedor se mover a 100x se o restante da organização se move a 1x.
Quando a IA acelera a construção de software em 10x ou 100x, tudo o mais fica lento por comparação.
Automatizar uma tarefa que representa 2% dos seus custos pode gerar uma melhora enorme nessa tarefa. Mas os outros 98% seguem intactos. A eficiência local não garante transformação sistêmica.
A IA cria valor quando é usada para encontrar e atacar o próximo gargalo, não quando fica comemorando o primeiro.
Essas quatro linhas surgem de observações independentes, mas convergem para uma mesma conclusão: adotar IA exige orquestrar toda a organização para que nenhuma área sufoque o progresso das demais.
Criar mais, mais rápido e mais barato perde sentido se o resultado for genérico. Cada nova capacidade deve ser usada com intenção: para amplificar a identidade da empresa, fortalecer seu conhecimento operacional e acelerar aquilo que a torna diferente.
O desafio estratégico está em detectar e atacar sistematicamente o próximo elo fraco. É aí que a IA deixa de ser apenas mais uma ferramenta e se torna um motor de vantagem competitiva.
Mas essas partes não vivem isoladas. Quando uma acelera, ela redefine como o restante do trabalho se organiza ao seu redor. Muda o que esperamos de uma equipe, o que consideramos lento, quem pode participar e como as decisões são coordenadas.
Por isso, a mudança real aparece em como trabalhamos: menos handoffs e mais protótipos, menos papéis rígidos e mais generalistas aumentados, menos coordenação por reunião e mais coordenação em torno de artefatos vivos.
É aí que começa a transformação AI native.
No modelo AI native, o protótipo se torna a linguagem comum. Ele é construído em horas, compartilhado, discutido em cima de algo visível. Negócio, design, desenvolvimento, marketing, jurídico e cliente deixam de imaginar coisas diferentes.
A especificação deixa de ser um documento morto. Passa a ser algo que pode ser testado.
A especialização não desaparece. Mas volta a subir o valor dos generalistas capazes de conectar pontos.
Isso implica mudar como se decide, como se documenta, como se coordena, como se aprende, como se mede e como se escala. A ferramenta importa, mas a forma de trabalhar importa mais.
Se apenas uma mudar, não é suficiente.
Surgem novos papéis: líderes de adoção, especialistas em agentes, gestores de força de trabalho híbrida, responsáveis por governança, donos de ativos reutilizáveis.
Também surge um risco pouco discutido: muitas tarefas que serviam para formar os juniores são as primeiras que a IA absorve. O junior de marketing aprendia escrevendo centenas de textos medianos. O de desenvolvimento, resolvendo bugs simples. O de finanças, construindo modelos básicos.
Se essas tarefas desaparecem sem que o mentoring seja redesenhado, a empresa ganha eficiência hoje e perde capacidade amanhã.
Automatizar o trabalho júnior sem redesenhar como se aprende e como se cresce na era da IA é hipotecar o futuro.
Primeiro, contexto compartilhado. Quanto mais velocidade, mais importa que decisões, aprendizados e critérios estejam visíveis. A escrita deixa de ser burocracia e passa a ser conhecimento executável, uma espécie de infraestrutura.
Segundo, exploração abundante. O profissional de marketing que antes testava uma variante agora testa dez. O designer que antes fazia três opções agora explora sete. As vendas podem preparar cinco propostas e escolher a melhor.
Terceiro, velocidade como decisão. Cada reunião recorrente precisa justificar sua existência. Cada aprovação precisa justificar sua demora. Cada repasse precisa demonstrar que agrega valor.
Governada: significa rastreabilidade, controle de custos, versionamento, permissões, avaliação, observabilidade e operação segura. O oposto disso não é inovação: é shadow AI.
Própria: não significa construir tudo do zero. Significa adaptar, sistematizar e acumular ativos: agentes, prompts, skills, memórias, padrões, documentação, logs de projeto, fluxos reutilizáveis.
Se as ferramentas mudam, mas os processos não, não há transformação. Se ferramentas e processos mudam, mas as pessoas não, há frustração. Se as pessoas mudam, mas as plataformas não, há heróis. E heróis não escalam.
O sucesso com IA depende da corrente completa, não de um único elo.
Uma grande vantagem é a capacidade de detectar e atacar weak links na sua forma de trabalhar antes da concorrência.
E, se bem feito, essa vantagem é difícil de copiar, porque depende do seu negócio, dos seus dados, dos seus clientes, da sua cultura, dos seus sistemas e da sua história. A IA comoditiza tarefas. A estratégia de atacar seus weak links com IA e com conhecimento próprio não se comoditiza.
Por quê? Porque os empregos são conjuntos de tarefas (bundles). A IA pode automatizar muitas tarefas do radiologista, mas não o conjunto inteiro: contexto clínico, responsabilidade legal, interação com médicos, integração de sinais, julgamento profissional.
O radiologista aumentado por IA pode valer mais do que antes.
Mas nem todos os empregos se comportam assim. Em alguns casos, a IA não absorve partes do conjunto: absorve o conjunto inteiro. A pergunta estratégica se torna necessária:
O seu negócio é daqueles em que a IA potencializa os humanos, ou daqueles em que a IA pode absorver quase toda a operação?
Um agente mal governado pode vazar informações sensíveis. Um fluxo sem avaliação pode amplificar erros. Uma automação sem permissões claras pode executar ações fora da política. A IA democratiza a criação, mas também democratiza novos vetores de risco.
Por isso a governança não é burocracia. É uma condição necessária para escalar.
A identidade operacional de uma empresa não é o que ela declara em seus valores. É o que ela aprende a detectar e atacar seus próprios weak links. Essa identidade, que vai se acumulando em processos, ativos, estilos e critérios, é o que a concorrência não consegue copiar comprando a mesma plataforma.
Uma empresa pode comprar a melhor plataforma do mercado e não entender o problema dos weak links. Ou entendê-lo e, mesmo assim, levar meses para encontrar os gargalos que alguém com experiência detectaria em semanas.
A GeneXus tem mais de 35 anos simplificando o desenvolvimento de software, construindo plataformas e acompanhando empresas do mundo todo na criação e manutenção de sistemas de missão crítica.
Em 2022, a Globant adquiriu a GeneXus para integrá-la à sua divisão de produtos, consolidando assim uma proposta única: a plataforma de desenvolvimento de software com maior trajetória da região e da Ásia, dentro de uma das maiores empresas de transformação digital do mundo.
Hoje, as duas empresas vivem internamente a mesma transição AI native que propõem aos seus clientes: adoção de IA, mudanças culturais, protótipos frequentes, processos redesenhados, agentes, conhecimento capturado e plataformas próprias.
A rede de parceiros GeneXus traz proximidade, confiança regional e conhecimento profundo dos negócios locais.
A Globant traz escala enterprise, experiência transformando organizações complexas e capacidade de execução em setores regulados.
Juntas, formam um ecossistema capaz de acompanhar qualquer tipo de empresa, em qualquer lugar do mundo, na adoção de IA. Não importa o tamanho, a localização nem o setor.
Por que dizemos "sherpas"? A metáfora é de Martín Migoya, cofundador e CEO da Globant, que afirmou que, para adotar IA, "é preciso um sherpa". Um sherpa não vende equipamento de montanhismo. Também não dá sermão sobre a teoria da altitude. Um sherpa caminha com você, conhece o terreno, antecipa os perigos e sabe exatamente o que fazer quando algo dá errado. O seu valor está na experiência acumulada de já ter feito esse caminho muitas vezes.
E essa é a nossa missão: ajudar as empresas a percorrer com sucesso esse caminho de adoção de IA, antes dos seus concorrentes.
Essa é a porta de entrada natural para uma rota de quatro serviços que cobrem a jornada completa, desde o diagnóstico inicial até a instalação do modelo operacional AI native. Ela é desenhada para que você entre pelo ponto certo, de acordo com a sua maturidade em IA.
Na primeira sessão, você vai sair com:
A conversa é com equipes que já percorreram essa transição em organizações de alta complexidade. Experiência operacional, não apenas material de venda.
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Julho de 2026
Resumo executivo
Adotar Inteligência Artificial se tornou uma questão de sobrevivência competitiva. Mas nessa adoção surge um paradoxo incômodo. Muitas empresas que já investem, testam ferramentas e estão criando cargos de liderança em IA não estão captando o impacto que esperavam. O problema não está na falta de plataformas, mas na falta de capacidade para detectar onde mais é preciso mudar para que a IA transforme de verdade a nossa forma de trabalhar.Nossa tese é simples: uma empresa se torna mais forte quando identifica e ataca seus weak links (elos fracos), seus gargalos, um por um.
Quando a equipe de engenharia acelera 10x, o gargalo pode passar para o marketing. Quando o produto prototipa em horas, o gargalo se move para o jurídico. Quando o atendimento ao cliente incorpora agentes, o peso do trabalho pode passar para a governança. A IA não elimina os gargalos. Ela os transfere.
Por isso, adotar IA com sucesso exige algo além da tecnologia. Exige redesenhar como trabalhamos, graças à IA e por causa dela, com pessoas, processos e ferramentas. Exige governança. Exige experiência. E, onde não a exige, ao menos pede um guia que já tenha percorrido o caminho.
As plataformas se compram. A capacidade de detectar weak links se aprende.
1. O paradoxo: todos usam IA, poucos captam valor
A adoção de IA parece massiva. O impacto, bem menos.O uso está presente. O investimento está presente. O cargo está no organograma. Ainda assim, os resultados nem sempre aparecem.
Nossa hipótese para este whitepaper se inspira no modelo de Chad Jones (Stanford): muitas empresas automatizam partes isoladas e não veem os benefícios, porque os verdadeiros gargalos do sistema se deslocam para outras partes do processo.
Uma organização é uma corrente. Ela não fica mais forte porque um elo se torna forte. Ela fica mais forte quando ataca seus elos fracos, um por um. Para que a IA funcione, é preciso aplicá-la assim: de forma sistêmica, não pontual.
Essa capacidade é organizacional, não técnica. E a maioria das empresas não consegue montá-la sozinha.
A pergunta correta é:
Qual weak link vamos detectar e atacar nesta semana, neste mês, neste trimestre?
2. Quatro ideias que mudam a conversa
Há quatro observações que, conectadas, mudam a forma de pensar a adoção de IA.1. Ben Thompson: quando criar deixa de custar
Para Ben Thompson (analista de tecnologia e fundador do Stratechery), a história da comunicação é como uma sucessão de gargalos que foram sendo eliminados. A escrita liberou o consumo. A imprensa, a duplicação. A internet, a distribuição.A IA vem para tirar outro gargalo: o momento em que uma ideia se transforma em algo concreto, comunicável, distribuível. Um texto. Uma imagem. Um protótipo. Uma apresentação. Uma proposta. Um fluxo.
Quando criar se torna barato, o valor se desloca. Já não basta produzir mais. É preciso saber o que produzir, com qual intenção, a partir de qual identidade, em qual sequência, e como o processo continua depois dessa produção para aproveitar os benefícios.
2. O risco da homogeneização
Se todos acessamos os mesmos modelos, treinados com dados semelhantes, usando ferramentas parecidas, surge um risco silencioso: soar igual, decidir igual, construir igual.A IA nos ajuda a nos movermos mais rápido. Mas, se não definirmos para onde queremos ir, chegamos mais cedo ao mesmo lugar que todos os outros.
A diferenciação surge de usar a IA para amplificar aquilo que a organização sabe fazer de forma única. Quanto mais ela conhece a si mesma, seus processos, seus usuários, seus sistemas, sua forma de comunicar, seus mercados, melhor conseguirá se diferenciar.
3. Andrew Ng: o gargalo migra
Andrew Ng, cofundador do Google Brain e um dos arquitetos do boom do deep learning moderno, é direto: o gargalo não desaparece com a IA. Ele migra.Se a engenharia constrói uma funcionalidade em um dia e o marketing precisa de uma semana para comunicá-la, o marketing se torna o gargalo. Se o produto prototipa em horas e o jurídico demora duas semanas para processá-lo, o jurídico é o gargalo. Se as vendas geram propostas em minutos e o compliance demora dias para revisá-las, o compliance é o gargalo.
De nada adianta um desenvolvedor se mover a 100x se o restante da organização se move a 1x.
Quando a IA acelera a construção de software em 10x ou 100x, tudo o mais fica lento por comparação.
4. Chad Jones: a economia dos weak links
Chad Jones, economista de Stanford e um dos principais teóricos do crescimento econômico moderno, traz uma intuição que complementa perfeitamente a observação de Ng: uma economia, uma empresa ou um sistema não se transforma por melhorar infinitamente uma única parte. Ele se transforma quando melhora seus elos fracos em sequência.Automatizar uma tarefa que representa 2% dos seus custos pode gerar uma melhora enorme nessa tarefa. Mas os outros 98% seguem intactos. A eficiência local não garante transformação sistêmica.
A IA cria valor quando é usada para encontrar e atacar o próximo gargalo, não quando fica comemorando o primeiro.
Essas quatro linhas surgem de observações independentes, mas convergem para uma mesma conclusão: adotar IA exige orquestrar toda a organização para que nenhuma área sufoque o progresso das demais.
Criar mais, mais rápido e mais barato perde sentido se o resultado for genérico. Cada nova capacidade deve ser usada com intenção: para amplificar a identidade da empresa, fortalecer seu conhecimento operacional e acelerar aquilo que a torna diferente.
O desafio estratégico está em detectar e atacar sistematicamente o próximo elo fraco. É aí que a IA deixa de ser apenas mais uma ferramenta e se torna um motor de vantagem competitiva.
3. O que muda quando a IA entra pra valer
Como vimos, quando uma nova ferramenta entra em uma organização, ela não muda todo o processo de uma vez. Muda primeiro algumas partes: uma tarefa, uma função, um momento do fluxo. Automatizamos por partes.Mas essas partes não vivem isoladas. Quando uma acelera, ela redefine como o restante do trabalho se organiza ao seu redor. Muda o que esperamos de uma equipe, o que consideramos lento, quem pode participar e como as decisões são coordenadas.
Por isso, a mudança real aparece em como trabalhamos: menos handoffs e mais protótipos, menos papéis rígidos e mais generalistas aumentados, menos coordenação por reunião e mais coordenação em torno de artefatos vivos.
É aí que começa a transformação AI native.
Do handoff ao protótipo
No modelo tradicional, o trabalho avança por repasses: briefing, design, desenvolvimento, QA, marketing, jurídico e vendas. Cada etapa perde contexto. Cada handoff soma atrito.No modelo AI native, o protótipo se torna a linguagem comum. Ele é construído em horas, compartilhado, discutido em cima de algo visível. Negócio, design, desenvolvimento, marketing, jurídico e cliente deixam de imaginar coisas diferentes.
A especificação deixa de ser um documento morto. Passa a ser algo que pode ser testado.
O renascimento dos generalistas aumentados
A IA reduz a distância entre entender uma disciplina e conseguir executar algo nela. Os bons especialistas continuam sendo essenciais, mas surgem perfis mais híbridos: profissionais de marketing que prototipam, designers que exploram lógica, PMs que constroem demos, vendedores que preparam várias versões de uma proposta e escolhem a que melhor se conecta.A especialização não desaparece. Mas volta a subir o valor dos generalistas capazes de conectar pontos.
A transformação é organizacional
Uma organização AI native trabalha de forma diferente graças à IA.Isso implica mudar como se decide, como se documenta, como se coordena, como se aprende, como se mede e como se escala. A ferramenta importa, mas a forma de trabalhar importa mais.
4. Três alavancas: pessoas, processos e ferramentas
Redesenhar a forma de trabalhar exige mover três alavancas ao mesmo tempo: pessoas, processos e ferramentas.Se apenas uma mudar, não é suficiente.
Pessoas
As equipes AI native tendem a ser menores, mais densas e mais multidisciplinares. Combinam negócios, design, desenvolvimento, dados, IA e operações em torno de problemas concretos.Surgem novos papéis: líderes de adoção, especialistas em agentes, gestores de força de trabalho híbrida, responsáveis por governança, donos de ativos reutilizáveis.
Também surge um risco pouco discutido: muitas tarefas que serviam para formar os juniores são as primeiras que a IA absorve. O junior de marketing aprendia escrevendo centenas de textos medianos. O de desenvolvimento, resolvendo bugs simples. O de finanças, construindo modelos básicos.
Se essas tarefas desaparecem sem que o mentoring seja redesenhado, a empresa ganha eficiência hoje e perde capacidade amanhã.
Automatizar o trabalho júnior sem redesenhar como se aprende e como se cresce na era da IA é hipotecar o futuro.
Processos
Nesta área há três movimentos centrais:Primeiro, contexto compartilhado. Quanto mais velocidade, mais importa que decisões, aprendizados e critérios estejam visíveis. A escrita deixa de ser burocracia e passa a ser conhecimento executável, uma espécie de infraestrutura.
Segundo, exploração abundante. O profissional de marketing que antes testava uma variante agora testa dez. O designer que antes fazia três opções agora explora sete. As vendas podem preparar cinco propostas e escolher a melhor.
Terceiro, velocidade como decisão. Cada reunião recorrente precisa justificar sua existência. Cada aprovação precisa justificar sua demora. Cada repasse precisa demonstrar que agrega valor.
Ferramentas
A stack de IA deve ser governada e própria.Governada: significa rastreabilidade, controle de custos, versionamento, permissões, avaliação, observabilidade e operação segura. O oposto disso não é inovação: é shadow AI.
Própria: não significa construir tudo do zero. Significa adaptar, sistematizar e acumular ativos: agentes, prompts, skills, memórias, padrões, documentação, logs de projeto, fluxos reutilizáveis.
Se as ferramentas mudam, mas os processos não, não há transformação. Se ferramentas e processos mudam, mas as pessoas não, há frustração. Se as pessoas mudam, mas as plataformas não, há heróis. E heróis não escalam.
O sucesso com IA depende da corrente completa, não de um único elo.
5. Detectar elos fracos é o novo diferencial
Quando todos têm acesso às mesmas ferramentas, a vantagem está no conhecimento, na sequência e em como elas são usadas: seus processos e sua forma de trabalhar.Uma grande vantagem é a capacidade de detectar e atacar weak links na sua forma de trabalhar antes da concorrência.
E, se bem feito, essa vantagem é difícil de copiar, porque depende do seu negócio, dos seus dados, dos seus clientes, da sua cultura, dos seus sistemas e da sua história. A IA comoditiza tarefas. A estratégia de atacar seus weak links com IA e com conhecimento próprio não se comoditiza.
O exemplo dos radiologistas
Em 2016, Geoff Hinton (vencedor do Prêmio Nobel e "Padrinho da IA") previu que deveríamos parar de formar radiologistas porque a IA os substituiria. A previsão não se confirmou. Hoje há mais radiologistas em atividade, e mais bem remunerados.Por quê? Porque os empregos são conjuntos de tarefas (bundles). A IA pode automatizar muitas tarefas do radiologista, mas não o conjunto inteiro: contexto clínico, responsabilidade legal, interação com médicos, integração de sinais, julgamento profissional.
O radiologista aumentado por IA pode valer mais do que antes.
Mas nem todos os empregos se comportam assim. Em alguns casos, a IA não absorve partes do conjunto: absorve o conjunto inteiro. A pergunta estratégica se torna necessária:
O seu negócio é daqueles em que a IA potencializa os humanos, ou daqueles em que a IA pode absorver quase toda a operação?
O risco é assimétrico
Embora os benefícios da IA cheguem de forma gradual, os riscos podem chegar de uma só vez.Um agente mal governado pode vazar informações sensíveis. Um fluxo sem avaliação pode amplificar erros. Uma automação sem permissões claras pode executar ações fora da política. A IA democratiza a criação, mas também democratiza novos vetores de risco.
Por isso a governança não é burocracia. É uma condição necessária para escalar.
A identidade operacional de uma empresa não é o que ela declara em seus valores. É o que ela aprende a detectar e atacar seus próprios weak links. Essa identidade, que vai se acumulando em processos, ativos, estilos e critérios, é o que a concorrência não consegue copiar comprando a mesma plataforma.
6. Por que você precisa de um guia
A adoção real de IA exige três componentes simultâneos:- Plataforma sólida: governável, flexível, vendor neutral, observável e preparada para agentes.
- Serviços capazes: implementação, integração, customização, operação e evolução.
- Acompanhamento experiente: pessoas que já viveram essa jornada e sabem onde costumam surgir os weak links.
Uma empresa pode comprar a melhor plataforma do mercado e não entender o problema dos weak links. Ou entendê-lo e, mesmo assim, levar meses para encontrar os gargalos que alguém com experiência detectaria em semanas.
O ecossistema GeneXus + Partners + Globant, uma tribo de sherpas
Adotar IA em uma organização é um processo de transformação que implica mudar como se trabalha, como se decide e como se aprende. E esse processo é difícil de percorrer sem o acompanhamento adequado.A GeneXus tem mais de 35 anos simplificando o desenvolvimento de software, construindo plataformas e acompanhando empresas do mundo todo na criação e manutenção de sistemas de missão crítica.
Em 2022, a Globant adquiriu a GeneXus para integrá-la à sua divisão de produtos, consolidando assim uma proposta única: a plataforma de desenvolvimento de software com maior trajetória da região e da Ásia, dentro de uma das maiores empresas de transformação digital do mundo.
Hoje, as duas empresas vivem internamente a mesma transição AI native que propõem aos seus clientes: adoção de IA, mudanças culturais, protótipos frequentes, processos redesenhados, agentes, conhecimento capturado e plataformas próprias.
A rede de parceiros GeneXus traz proximidade, confiança regional e conhecimento profundo dos negócios locais.
A Globant traz escala enterprise, experiência transformando organizações complexas e capacidade de execução em setores regulados.
Juntas, formam um ecossistema capaz de acompanhar qualquer tipo de empresa, em qualquer lugar do mundo, na adoção de IA. Não importa o tamanho, a localização nem o setor.
Por que dizemos "sherpas"? A metáfora é de Martín Migoya, cofundador e CEO da Globant, que afirmou que, para adotar IA, "é preciso um sherpa". Um sherpa não vende equipamento de montanhismo. Também não dá sermão sobre a teoria da altitude. Um sherpa caminha com você, conhece o terreno, antecipa os perigos e sabe exatamente o que fazer quando algo dá errado. O seu valor está na experiência acumulada de já ter feito esse caminho muitas vezes.
E essa é a nossa missão: ajudar as empresas a percorrer com sucesso esse caminho de adoção de IA, antes dos seus concorrentes.
7. Seu próximo passo
Se essa situação faz sentido pra você, o próximo passo é uma sessão de AI Opportunity Map com um sherpa da rede GeneXus x Globant.Essa é a porta de entrada natural para uma rota de quatro serviços que cobrem a jornada completa, desde o diagnóstico inicial até a instalação do modelo operacional AI native. Ela é desenhada para que você entre pelo ponto certo, de acordo com a sua maturidade em IA.
Na primeira sessão, você vai sair com:
- Weak links não óbvios identificados para o seu setor, seu porte e sua cultura organizacional.
- Oportunidades priorizadas por valor e complexidade.
- Critérios mínimos de governança para começar sem acumular riscos.
- Primeiros casos de uso com potencial real de impacto.
- Recomendação do serviço seguinte mais adequado.
- Modelo de acompanhamento de acordo com porte, geografia e maturidade: GeneXus direto, parceiro local ou Globant.
A conversa é com equipes que já percorreram essa transição em organizações de alta complexidade. Experiência operacional, não apenas material de venda.
A conversa é com equipes que já percorreram essa transição em organizações de alta complexidade. Experiência operacional, não apenas material de venda.
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