Para o diretor de tecnologia, a corrida por modelos de IA cada vez mais potentes já não define quem sai na frente. Quem coordena bem múltiplos sistemas sai na frente. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira — Foto: Divulgação Por anos, a conversa sobre inteligência artificial nas empresas girou em torno de uma pergunta simples: qual modelo é o melhor? Em 2026, essa pergunta perdeu relevância. As grandes plataformas de tecnologia atualizaram suas linhas quase em paralelo. A diferença de desempenho entre os principais sistemas do mercado ficou pequena. Não justifica mais apostar tudo em um único fornecedor. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, diretor de tecnologia, defende que o diferencial competitivo migrou para outro lugar. É a capacidade de orquestrar diferentes sistemas de inteligência artificial dentro de um mesmo processo de negócio. "Empresas maduras já não perguntam mais qual é o modelo perfeito. Elas perguntam qual modelo serve melhor para cada tarefa específica. E como conectar tudo isso de forma organizada. Um sistema para código, outro para pesquisa, outro para atendimento. O diferencial deixou de ser o modelo isolado. Passou a ser a orquestração", explica. A corrida por modelos deu lugar à corrida por orquestração Empresas que tratam inteligência artificial como uma escolha única de fornecedor tendem a ficar presas a decisões tomadas há meses. O mercado muda a cada poucas semanas. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira argumenta que a abordagem mais resiliente é justamente o oposto. Montar uma arquitetura capaz de trocar ou combinar sistemas conforme a necessidade. Sem depender de um único provedor para toda a operação. Essa mudança de mentalidade exige um investimento diferente do que as empresas costumavam fazer. Em vez de concentrar recursos na licença do sistema mais badalado do momento, o investimento migra para outra camada. Integração, governança e monitoramento. É essa camada que conecta as ferramentas ao processo de negócio real. Para o diretor de tecnologia, é ela também que determina se a inteligência artificial entrega retorno ou apenas gera custo adicional sem impacto mensurável. Governança não é freio, é o que permite escalar Um dos pontos que Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira mais reforça em conversas com lideranças é que governança de inteligência artificial costuma ser tratada como burocracia. Na prática, é exatamente o contrário. Sem regras claras sobre o que um sistema pode decidir sozinho e o que precisa de revisão humana, a expansão do uso de IA cria riscos jurídicos, reputacionais e operacionais. Esses riscos crescem junto com a escala da operação. "Adotar inteligência artificial sem governança virou risco de negócio, não só risco técnico. Uma decisão automatizada mal documentada pode custar mais caro do que qualquer economia que a automação trouxe", afirma. Empresas que tratam governança como parte do desenho inicial do projeto conseguem escalar o uso de IA com muito mais velocidade e segurança. O oposto acontece quando governança é uma camada adicionada só depois que algo dá errado. Soberania sobre dados também é estratégia de negócio Outro conceito que ganhou peso no vocabulário corporativo em 2026 é a soberania de dados. Trata-se da capacidade de uma empresa manter controle real sobre seus próprios dados, modelos e infraestrutura. Em vez de depender inteiramente de terceiros para operar. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira vê esse tema como central para qualquer companhia que trate inteligência artificial como parte estratégica do negócio, não apenas como ferramenta operacional. "Depender de um único provedor para toda a infraestrutura de dados concentra risco de um jeito que muitas lideranças ainda não perceberam. A pergunta que toda empresa deveria fazer é: se esse fornecedor mudar as regras amanhã, o que acontece com a nossa operação?", questiona o diretor de tecnologia. Essa reflexão molda como uma empresa negocia contratos, escolhe parceiros e distribui investimento entre diferentes provedores de infraestrutura em nuvem. O custo invisível de escolher errado Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira observa que muitas empresas só percebem o valor da orquestração e da governança depois de um problema concreto. Um contrato caro demais para desfazer. Uma auditoria que revela decisões automatizadas sem explicação clara. Um fornecedor que muda condições de uso sem aviso. Esses episódios custam bem mais do que uma arquitetura mais flexível teria custado desde o início. "O erro mais caro não é escolher o modelo errado. É construir toda a operação em cima de uma única dependência, sem plano para o dia em que ela mudar", diz o diretor de tecnologia. Essa é, para ele, a diferença entre tratar inteligência artificial como aposta de curto prazo e tratá-la como infraestrutura estratégica de longo prazo. O que fica de lição para quem lidera? Para Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, o recado para executivos e investidores é direto. O valor da inteligência artificial em uma empresa não está mais concentrado na tecnologia em si. Está na disciplina de como ela é orquestrada, governada e distribuída entre diferentes provedores. Empresas que ainda avaliam esse investimento só pelo modelo escolhido correm o risco de medir a coisa errada. "A pergunta que interessa ao mercado não é mais qual empresa tem acesso ao modelo mais avançado. É qual empresa organizou melhor tudo o que está por trás dele", resume o diretor de tecnologia.