Primeiro, a base: por que construir uma infraestrutura de TI resiliente é o caminho para a prontidão em IA

Estrategicamente preparadas, operacionalmente inseguras. É assim que 42% das organizações descrevem sua própria prontidão em IA — ao avaliar estratégia, infraestrutura, dados, riscos e talentos —, segundo o relatório State of AI in the Enterprise 2026 da Deloitte.

À medida que a adoção de IA acelera, as organizações enfrentam uma pressão crescente dos conselhos para ir além dos projetos-piloto e demonstrar que a IA gera resultados de negócio mensuráveis. O que essa pressão não considera é se a infraestrutura subjacente é capaz de sustentar o que está sendo exigido dela.

Por que as iniciativas de IA fracassam  

Para sair da ambição e chegar à execução, as equipes de TI precisam primeiro realizar o trabalho menos glamoroso: saber quais ativos possuem, documentar dependências, manter dados precisos e configurar permissões corretamente. Hoje, a maioria das organizações está escalando IA sobre dados e sistemas que nunca foram projetados para isso — e descobrindo isso da forma mais difícil.

Por exemplo: imagine que um técnico pede a um agente de IA que remova acessos de colaboradores que não precisam mais deles. Para fazer isso com segurança, o agente precisa saber quem tem acesso ao quê hoje, qual desse acesso está sendo efetivamente utilizado, quem concedeu o acesso e quais ações a IA está autorizada a executar. Todos esses detalhes vêm dos registros da organização — não da IA. E quando esses registros estão incompletos, a IA faz exatamente o que foi instruída e alguém perde um acesso crítico no meio do turno de trabalho.

As bases da IA operacional  

Toda organização precisa ter estas bases estabelecidas antes que a IA avance mais profundamente nas operações corporativas:

1. Dados confiáveis  

A IA precisa de dados confiáveis para tomar as decisões certas. Isso inclui manter um inventário de ativos preciso com as informações de configuração atuais, um histórico de tickets confiável, logs completos de auditoria e acesso, e o status correto de patches e atualizações por sistema.

Manter dados precisos e confiáveis deve ser a primeira prioridade das equipes de TI que desejam estar prontas para IA. Um engenheiro que percebe que o banco de dados de gerenciamento de configuração (CMDB) está exibindo informações incorretas pode buscar diretamente as informações corretas na máquina host, sem corrigir os dados no CMDB. Essa pode ser uma solução temporária, mas a IA não terá esse contexto nem esse instinto. Ela simplesmente tomará os dados atuais como verdade e agirá com base neles.

2. Relacionamentos e contexto confiáveis  

Ter acesso a um contexto organizacional confiável permite que a IA compreenda as relações entre as camadas centrais de TI — infraestrutura, sistemas, aplicações e serviços — para executar um comando com segurança.

Por exemplo, a IA deve ser capaz de raciocinar sobre toda a infraestrutura de TI para determinar quais aplicações estão mapeadas para um servidor, quais serviços organizacionais são executados nessas aplicações e quais componentes de TI podem ser impactados por uma ação automatizada. Esse contexto fica indisponível quando não há mapeamento de relacionamentos estabelecido entre essas camadas.

Esse contexto é fornecido pelo CMDB, conhecido como a fonte única de verdade, que oferece à organização visibilidade sobre seus ativos tecnológicos e, de forma crítica, sobre as relações entre eles.

3. Controles robustos de identidade e acesso  

Um agente de IA precisará de acesso a sistemas, aplicações e dados para executar uma tarefa. Mas como um agente de IA sabe não apenas o que pode ser feito, mas o que lhe é permitido fazer? A menos que a organização tenha controles robustos de identidade e acesso implementados, ela não pode deixar que agentes de IA atuem com segurança. O controle de acesso baseado em funções (RBAC), o princípio do privilégio mínimo e o acesso just-in-time são alguns dos controles de acesso que permitem às equipes definir permissões para ações específicas, sem conceder mais do que o necessário.

4. Higiene de integração  

É aqui que muitas iniciativas de IA falham silenciosamente. Um agente pode ser capaz de raciocinar (ou seja, analisar, correlacionar e recomendar) em toda a organização, mas só pode agir (ou seja, executar tarefas) se a organização estiver conectada.

Por exemplo, imagine uma vulnerabilidade de alta gravidade em uma máquina host. Para corrigi-la, o agente precisa raciocinar entre domínios para saber o que está instalado na máquina e seu nível de patch, quem tem acesso a ela e se esse acesso é privilegiado, se alguém registrou um incidente relacionado e se esse padrão já causou interrupções anteriormente. Para tomar ações, a organização precisa ter APIs que não apenas permitam ao agente recuperar informações de um sistema, mas também executar ações em massa — como fechar tickets, aplicar patches, revogar acessos e muito mais.

5. Governança e responsabilidade  

Atribuir responsabilidades e ter uma política de governança robusta tornará as iniciativas de IA auditáveis e explicáveis. As equipes precisam decidir quem será responsável pela precisão dos dados e quem será responsável pelas decisões do agente de IA.

Em termos práticos, isso significa: quem define os limites e o modelo de decisão, e quem será responsabilizado pelas consequências caso algo dê errado. Quando uma recomendação de IA se mostrar incorreta, a explicabilidade é fundamental: por que o agente chegou àquela conclusão, quais fontes o influenciaram, quais ações foram tomadas, quem as aprovou e como revertê-las.

Conclusão  

As organizações mais bem posicionadas para a IA não são as que têm os projetos-piloto mais ambiciosos. São as que corrigiram suas bases de TI, deixaram cada piloto indicar o que precisava ser ajustado e, a partir daí, escalaram.

Dados precisos, dependências mapeadas no CMDB, controles robustos de identidade e acesso, integrações com contexto aprofundado e responsabilidades bem definidas são os alicerces que toda organização precisa estabelecer antes de começar com IA. Somente quando as bases são sólidas é que uma organização pode implementar IA para alcançar resultados de negócio significativos.

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Artigo traduzido. Conteúdo original escrito por Sairam T A