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Brasil em Destaque: Como as empresas brasileiras podem melhorar a integração de IA com sistemas legados

A integração da inteligência artificial com sistemas legados ainda representa um dos maiores gargalos para a transformação digital no Brasil, sobretudo em setores tradicionais da economia. Apesar de avanços significativos na adoção de IA, com destaque para soluções generativas e analíticas, o principal entrave permanece sendo a governança de dados e a falta de padronização entre ambientes legados, nuvem e dados não estruturados. Segundo estudo da ISG divulgado pela Softex, mesmo empresas líderes no mercado enfrentam dificuldades para adaptar suas soluções ao nível de maturidade de dados dos clientes, o que exige abordagens personalizadas, uso de metodologias de diagnóstico e alfabetização digital intensiva para elevar a maturidade analítica das organizações.

Além disso, especialistas como os da TQI, GFT, Stackspot e Embratel reforçam que modernizar o legado não se trata apenas de “substituir o antigo pelo novo”, mas sim de integrar progressivamente módulos inteligentes, utilizando IA generativa para criar interfaces, automatizar processos e refatorar códigos, sempre com foco em interoperabilidade e segurança. Casos bem-sucedidos vêm da indústria, do setor financeiro e da área de seguros, onde a IA tem sido usada para ampliar a vida útil de sistemas críticos, reduzir retrabalho e acelerar a entrega de novos produtos digitais. Ainda assim, iniciativas falham quando são conduzidas sem uma visão clara de ROI e sem um plano estruturado de mudança cultural.

Por fim, empresas brasileiras precisam encarar a modernização legada como uma jornada contínua e estratégica, e não como um projeto pontual. Para isso, devem priorizar:

• 1 - A criação de hubs de governança de dados;

• 2 - A capacitação de times multidisciplinares em IA aplicada ao negócio; e

• 3 - O uso de plataformas de integração low-code e pipelines de dados inteligentes.

O desafio não é só técnico, é organizacional. As empresas que enxergarem essa modernização como um ativo competitivo, e não apenas como custo ou manutenção, sairão na frente. O sucesso passa por combinar infraestrutura moderna, dados governados, talentos híbridos e liderança comprometida com inovação contínua. Ignorar esse movimento, por outro lado, significa manter-se preso a arquiteturas que não escalam, não aprendem e não respondem à velocidade que o mercado digital exige. Em um país onde a desigualdade digital também se manifesta na TI corporativa, a verdadeira vantagem não estará em quem tem mais IA, mas em quem a conecta melhor ao que já tem.

Novas ferramentas e recursos da Responses API da OpenAI

A OpenAI atualizou a Responses API com uma leva significativa de recursos que aproximam o desenvolvimento de agentes autônomos da escala empresarial. A principal novidade é o suporte a servidores remotos MCP (Model Context Protocol), que permite que os modelos da OpenAI interajam diretamente com APIs externas como Stripe, Shopify ou Twilio com apenas algumas linhas de código, uma evolução importante rumo a agentes mais “atuantes” no mundo real. Além disso, a API agora inclui ferramentas nativas como o Code Interpreter (para cálculos, análise de dados e lógica avançada) e um novo modelo de geração de imagens, o gpt-image-1, que permite gerar, visualizar em tempo real e refinar imagens de forma multimodal, com qualidade ajustável e respostas em múltiplos estilos.

Outro avanço relevante está na busca e recuperação de arquivos, com suporte a múltiplos repositórios vetoriais e filtros por metadados, o que aumenta a precisão e escalabilidade de agentes operando sobre grandes volumes de informação, como documentos empresariais ou bases educacionais. Para empresas, a API ganhou recursos como modo assíncrono (para tarefas longas sem risco de timeout), resumos de raciocínio em linguagem natural (úteis para debug e explicabilidade), e mecanismos de privacidade para clientes com Zero Data Retention, incluindo reutilização de raciocínio sem armazenar dados em servidores da OpenAI.

Esses recursos estão disponíveis nos modelos GPT-4o, GPT-4.1, o3 e o4-mini, e a OpenAI confirmou que o custo se mantém o mesmo com ferramentas como Code Interpreter cobradas por sessão, imagens por resolução, e web search conforme contexto. Com isso, a Responses API se consolida como a espinha dorsal para construir agentes robustos, personalizados e seguros, prontos para atender desde startups até corporações em escala, com o mesmo kit de ferramentas usado por produtos internos como o Deep Research e o Operator.

Mistral lança seu novo modelo de codificação open source que pode rodar em laptops

A Mistral AI anunciou o lançamento do DevStral, um modelo open source especializado em engenharia de software, que alcançou o primeiro lugar no benchmark SWE-Bench Verified ao resolver 46,8% dos problemas reais de GitHub, superando modelos proprietários como o GPT-4.1-mini e Claude 3.5 Haiku. O diferencial do DevStral está na sua abordagem “agentic”, ou seja, ele não apenas completa código, mas compreende escopos amplos, corrige bugs, navega entre dependências e propõe soluções contextualizadas. Ele foi treinado com base em interações reais de projetos públicos e opera sobre frameworks como OpenHands, o que o torna compatível com ecossistemas de testes reais e ambientes corporativos.

O modelo roda localmente com desempenho estável em uma única GPU RTX 4090 ou até em Macs com 32GB de RAM, o que o torna atraente para startups, desenvolvedores independentes e empresas com requisitos de privacidade ou compliance. A Mistral disponibilizou o DevStral sob licença Apache 2.0, e ele já pode ser acessado via API ou por plataformas como HuggingFace, Ollama e Kaggle. Com custo competitivo (US$ 0,10/M tokens de entrada), o modelo se posiciona como uma alternativa robusta e transparente para criação de copilotos, integração com IDEs e automação de engenharia de software, marcando mais um passo da Mistral para competir com gigantes como OpenAI e Anthropic no espaço de agentes técnicos.

Meta lança programa que incentiva startups a usar o Llama para desenvolver aplicações de IA

A proposta é clara: oferecer suporte técnico direto, incentivos financeiros e acesso a especialistas da Meta para acelerar a adoção e o uso de LLMs open source em contextos comerciais. Durante os primeiros seis meses, as startups selecionadas poderão receber até US$ 6.000/mês em créditos de inferência em nuvem, facilitando a prototipação e o escalonamento de soluções com menor pressão financeira.

O programa também fornece mentoria técnica personalizada, suporte contínuo para explorar casos de uso avançados e integração com a comunidade Llama, o que cria um ambiente fértil para inovação colaborativa. Podem se candidatar empresas com até US$ 10 milhões de funding, pelo menos um desenvolvedor na equipe, e foco em áreas como saúde, finanças, e-commerce, software e telecomunicações. A estratégia é clara: posicionar o Llama como o modelo open source preferencial para startups, competindo com ecossistemas como OpenAI e Mistral, mas com uma proposta de custo-efetividade e comunidade aberta.

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

VAST Data sugere um Sistema Operacional para IAs

O crescimento explosivo de workloads de IA está expondo os limites dos sistemas operacionais e arquiteturas de infraestrutura legadas, construídas para aplicações empresariais convencionais e não para ambientes com milhões de GPUs, dados não estruturados e inferência em tempo real. A tese central do artigo é que o verdadeiro gargalo atual da IA não é o hardware, mas o design dos sistemas. A abordagem tradicional de infraestrutura, baseada em partições e nós isolados (shared-nothing), introduz atrasos de coordenação e gargalos, incompatíveis com os requisitos de agentes autônomos e feedback contínuo.

A VAST Data propõe um novo paradigma: o DASE (Disaggregated and Shared Everything), uma arquitetura que separa computação e armazenamento, mas permite acesso paralelo e universal aos dados sem sobrecarga entre os nós. Isso viabiliza um “sistema operacional para IA”, onde GPUs e CPUs acessam petabytes de dados em tempo real, com consistência, segurança e resiliência. O sistema da VAST integra três motores, DataEngine (execução de funções), InsightEngine (embedding vetorial de dados) e AgentEngine (orquestração de agentes), tudo operando em um ambiente unificado e escalável para empresas que precisam de IA em larga escala.

A provocação final do texto é clara: assim como o Linux e o Windows definiram suas eras como os sistemas operacionais da computação generalista, a IA precisa de uma base arquitetônica própria, pensada para autonomia, paralelismo e decisão em tempo real. Segundo a VAST, esse novo padrão já está em construção e quem quiser colocar IA no centro do negócio vai precisar repensar do chão de dados até o sistema que governa tudo.

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