No guia de tendências digitais Looking Forward 2025, especialistas em tecnologia, negócios e indústria da Axway já haviam previsto que estávamos apenas no começo da era da Inteligência Artificial. Hoje, a IA e o Machine Learning seguem transformando profundamente as estratégias de APIs nas empresas, assumindo tarefas antes manuais e impulsionando a gestão de previsões e o planejamento corporativo.
Não é exagero dizer que as capacidades de IA explodiram nos ambientes empresariais. Segundo a Bain & Company, mais de 80% dos executivos globais planejam aumentar os investimentos em IA até o final deste ano, recorrendo tanto a orçamentos novos quanto aos já existentes — mesmo que muitos ainda estejam nos estágios iniciais de definição de suas estratégias mais amplas para a tecnologia.
Desde que o ChatGPT tornou a IA acessível (e extremamente popular) no fim de 2022, o discurso em torno do tema mudou drasticamente. O ponto mais marcante é a virada em direção a implementações práticas no contexto corporativo.
À medida que chegamos ao meio de 2025, essa mudança revela uma verdade fundamental: a IA está amadurecendo e se consolidando como uma capacidade de negócio. Mas o que exatamente está acontecendo, e qual será o próximo passo para a implementação corporativa da IA?
IA além do hype: o caminho para a maturidade
Como destacou Stass Pertsovskiy, Diretor de Marketing de Produto B2B da Axway, a IA generativa não é apenas outro termo da moda: ela já está transformando indústrias ao automatizar tarefas, criar conteúdo e redefinir fluxos de trabalho.
Contudo, à medida que as empresas passam dos pilotos para a produção, esbarram nas complexidades do mundo real. Como aproveitar o poder transformador da IA de forma responsável, preservando a segurança dos dados em um cenário global cada vez mais fragmentado?
É justamente para responder a essa pergunta que muitos dos melhores especialistas do mercado estão direcionando seus esforços. E já começam a surgir diferentes modelos e padrões para aplicações práticas de IA no ambiente corporativo.
Tornando a IA pronta para o ambiente corporativo: integração e padrões
Emmanuel Methivier, Diretor de Programas de Negócios da Axway, previu que um elemento crítico para destravar todo o valor da IA está em integrá-la aos processos funcionais das empresas.
Já Brian Otten, Vice-Presidente de Transformação Digital da Axway, também apontou para o surgimento do Arazzo Specification, um novo padrão técnico de API orientado pela comunidade, complementar ao OpenAPI. O objetivo do Arazzo é definir workflows e dependências entre chamadas de APIs de forma neutra em linguagem.
Isso é crucial porque o Arazzo permite que sistemas de IA entendam e interajam com APIs de maneira previsível, automatizando tarefas como documentação, geração de código ou verificações de conformidade regulatória — abrindo caminho para o consumo agent-driven de APIs.
RAG: elevando a precisão da IA com dados reais
Enquanto padrões de integração resolvem parte da questão do “como” implementar a IA, a precisão dos dados continua sendo um pilar essencial para a adoção corporativa.
No início de 2025, o conceito de Retrieval-Augmented Generation (RAG) ganhou força como uma arquitetura poderosa para aumentar as capacidades generativas dos LLMs com a precisão dos sistemas de busca de informações, tornando-os mais confiáveis, relevantes e alinhados às necessidades do negócio.
Apesar do grande potencial, o RAG ainda não resolveu todos os desafios. Um estudo publicado em março de 2025 analisando ferramentas de pesquisa jurídica baseadas em IA revelou que, mesmo em sistemas aprimorados com RAG, a ocorrência de “alucinações” (informações imprecisas ou inventadas) variava entre 17% e 33% — melhor do que chatbots genéricos, mas ainda preocupante no contexto corporativo.
Do RAG ao MCP: a próxima evolução
Esses desafios de precisão mostram por que a integração de IA precisa ser feita de forma cuidadosa e estratégica.
O caminho para sistemas de IA mais confiáveis passa não apenas por um melhor contexto, mas também por maior conectividade e usabilidade. É aí que entra o Model Context Protocol (MCP), definido como “o elo que faltava entre agentes de IA e APIs.” O MCP é um protocolo aberto que padroniza como os aplicativos fornecem contexto para os LLMs, permitindo que estes interajam com sistemas empresariais, recuperem informações ou executem ações específicas.
Embora ainda seja relativamente novo, o MCP está crescendo rapidamente. Vemos um aumento expressivo tanto no número de fornecedores que estão implementando suporte ao protocolo, quanto nas empresas que estão oferecendo seus serviços via servidores MCP. Contudo, as primeiras implementações também mostram as dificuldades práticas: em alguns casos, é necessário executar dezenas de chamadas de API para responder a uma única consulta, o que evidencia a distância entre a teoria e a eficiência prática em fluxos de trabalho baseados em agentes inteligentes.
A convergência dessas tecnologias — padrões de integração, frameworks como RAG e protocolos como MCP — cria novas possibilidades para a IA, mas também traz novas complexidades. Empresas em todo o mundo já perceberam que operacionalizar a IA como parte transparente e governável da arquitetura corporativa está longe de ser trivial.
O desafio operacional e o papel do Amplify AI Gateway
Esse desafio operacional é justamente o que motivou o desenvolvimento do Amplify AI Gateway da Axway, criado para responder à crescente demanda por integração segura, em conformidade e flexível de soluções de IA no ambiente corporativo.
A estratégia de IA da Axway se apoia em dois pilares fundamentais:
- Aumento da produtividade interna com ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA, sempre mantendo rígida separação entre dados internos e informações de clientes.
- Funcionalidades práticas e tangíveis nos produtos, que entreguem ganhos reais de velocidade e eficiência, evitando recursos meramente “da moda”.
A IA ainda não está pronta para atuar de forma totalmente autônoma. Por isso, a Axway posiciona a tecnologia principalmente como conselheira — adotando práticas responsáveis de IA enquanto caminha em direção a soluções mais inteligentes e autônomas.
Estamos vivendo a transição concreta do estágio experimental da IA para soluções verdadeiramente prontas para produção.
O que vem pela frente? Hora de avaliar sua estratégia de integração de IA
Uma das tendências mais empolgantes (e potencialmente disruptivas) no horizonte próximo é a Agent-to-Agent (A2A) communication.
O conceito de A2A envolve comunicação direta entre diferentes sistemas de IA, o que pode viabilizar cenários em que agentes autônomos negociem ou transacionem entre si sem a necessidade constante de intervenção humana.
Protocolos como o A2A ou o Agent Communication Protocol (ACP) ainda não estão prontos para uso massivo — mas estão avançando muito mais rápido do que a maioria das empresas está preparada para lidar.
As previsões para 2025 estão se tornando realidade e as organizações estão deixando de perguntar “será que a IA pode me ajudar?” para questionar “como implementar a IA de forma responsável e eficaz?”
A convergência de frameworks maduros de governança de IA, protocolos de integração em evolução e aplicações práticas já comprovadas cria uma janela única de oportunidade. As empresas que agirem agora, estabelecendo estruturas robustas de governança e integração, terão vantagens competitivas sustentáveis.
O futuro exige equilibrar ambição e pragmatismo. A verdadeira escolha não é entre a expertise humana ou as capacidades da IA, mas como arquitetar soluções que ampliem o melhor dos dois mundos.
No seu caminho de implementação, vale a pena avaliar onde sua organização está em termos de governança e observabilidade de IA, revisar seus protocolos de integração de dados e identificar pontos operacionais críticos onde a IA pode gerar valor imediato.
Autora
Lydia Defranchi
Editora e jornalista de marca do blog Axway
