Padronização global de TI: flexibilidade local e IA

No primeiro episódio do The IT Leaders’ Brief, Thiago Prado, responsável pelas operações globais de infraestrutura da Bunge, resumiu tudo em uma frase.

Concordo, e levaria essa ideia um passo adiante. Uma exceção não é apenas algo a ser tolerado. Quando bem gerenciada, é a melhor fonte de informação que uma norma global possui sobre si mesma.

Toda exceção é um dado

Na maioria das empresas, uma exceção é tratada como um favor concedido ou um custo a ser minimizado. Ela é aprovada por e-mail, registrada em uma planilha que ninguém mais abre e esquecida até a próxima auditoria. Nesse processo, sua parte mais útil se perde.

Uma exceção bem documentada indica qual regra foi flexibilizada, em qual mercado, por quê, a que custo e por quanto tempo. Com esse histórico à disposição, os líderes podem responder a uma pergunta que nenhum relatório de conformidade é capaz de esclarecer: a norma está correta?

Se a mesma exceção ocorrer em três países, ela deixa de ser uma exceção. Passa a ser o padrão que exige uma nova versão. E se uma exceção ainda estiver ativa apenas porque ninguém a analisou novamente, ela se tornou uma dívida.

É por isso que defendo que um padrão global deva ser gerenciado como um produto. Um produto tem um responsável, versões e uma lista de solicitações de mudança, e é revisado com base na forma como é utilizado.

Toda exceção também deve vir acompanhada de uma data de validade e de um custo visível para quem a solicitar, para que a decisão seja tomada com os números à vista.

Em qual camada a flexibilidade deve ser incluída?

Thiago explicou como isso funciona na área de infraestrutura. As normas trazem maior retorno quando os fornecedores são globais: em termos de equipamentos, volume de compras e poder de negociação.

As exceções surgem posteriormente, nas etapas de instalação, configuração e prestação de serviços, quando uma norma local de segurança cibernética ou uma restrição regulatória obriga a se adaptar. Essa linha tênue, como ele a chamou, varia de mercado para mercado.

A questão prática é em qual camada cada decisão se enquadra. Isso precisa ser definido antecipadamente, em vez de ser negociado caso a caso.

• Global: contratos, plataformas, princípios de segurança e KPIs compartilhados
• Regional: requisitos comuns a um grupo de mercados e decisões que se situam entre as políticas globais e a implementação em nível nacional
• Local: configuração e prestação de serviços que atendam às necessidades específicas de cada país

Há um limite. A segurança da informação e as normas que afetam a segurança das pessoas não estão abertas a debate país por país.

Uma norma madura possui uma lista curta de requisitos inegociáveis e um conjunto claro de aspectos que podem ser adaptados. Uma norma imatura trata tudo como obrigatório no papel, mas quase nada como obrigatório na prática.

A IA altera o equilíbrio

A inteligência artificial afeta esse equilíbrio de duas maneiras, e o mercado tem dado mais atenção a uma delas.

O primeiro é o custo. Os gastos com IA são variáveis, baseados no uso, fáceis de serem adquiridos por departamentos individuais e difíceis de prever.

Se cada departamento escolher sua própria ferramenta, modelo e forma de utilizá-la, a fragmentação contra a qual os padrões globais lutaram durante anos volta a surgir, agora com uma conta que aumenta a cada consulta.

A pesquisa “State of AI 2026”, da McKinsey, ajuda a contextualizar essa tensão.

A porcentagem das empresas que relatam um impacto financeiro em nível corporativo permanece praticamente inalterada em relação a 2025, mesmo com a expansão da adoção da IA. Minha interpretação é que o investimento está avançando mais rapidamente do que os retornos comprovados.

A segunda abordagem recebe menos atenção: a IA também pode tornar a adaptação local mais econômica.

Grande parte dos argumentos a favor da padronização baseava-se no custo da adaptação, como a documentação de procedimentos em vários idiomas, a interpretação dos requisitos de cada órgão regulador e a manutenção de configurações diferentes por país.

Como parte desse trabalho é automatizada, adaptações que antes não valiam a pena começam a fazer sentido. A IA pode alterar esse limite tênue, e quem não estiver monitorando não vai perceber.

Defina as regras da plataforma. Avalie os resultados comerciais.

Ambas as pressões apontam para o mesmo modelo. O padrão de IA precisa estar na camada da plataforma:

• Quais modelos são aprovados?
• Para onde os dados podem ir?
• Como se mede o consumo?
• Como os custos são alocados a cada departamento?

Os casos de uso permanecem próximos ao local onde as atividades comerciais ocorrem.

Thiago descreveu a área de tecnologia da Bunge como tanto um cliente quanto um regulador da IA. Eu acrescentaria que um regulador sem métricas é apenas um guardião.

A pesquisa da McKinsey também revelou que as empresas com melhor desempenho em IA tinham duas vezes mais chances do que os demais entrevistados de possuir processos definidos para medir o impacto de suas iniciativas de IA.

Avaliar antes de expandir é o que distingue um projeto-piloto de um custo recorrente.

Quando as máquinas começam a operar de acordo com o padrão

Encerrei minha conversa com o Thiago perguntando sobre a IA agênica, e é aí que vejo a mudança mais profunda.

Até agora, uma norma era um documento lido pelas pessoas, que o interpretavam, adaptavam e, às vezes, encontravam maneiras de contorná-lo.

Quando os agentes começam a abrir tickets, alterar configurações ou entrar em contato com fornecedores, a norma precisa se tornar uma regra aplicável.

Os pontos inegociáveis devem se tornar limites técnicos:

• O que um corretor pode fazer em cada mercado?
• A quais dados ele pode acessar e utilizar?
• Quais ações exigem aprovação humana?

Uma empresa que não sabe exatamente onde está, atualmente, a linha divisória entre o âmbito global e o local corre o risco de descobrir essa lacuna quando um agente a ultrapassar em um país com regras diferentes.

O trabalho de padronização que muitos vêm adiando é agora um pré-requisito para a próxima fase da IA.

Não existe uma única verdade

O desafio que Thiago propôs aos seus colegas — e a si mesmo — foi manter a mente aberta ao buscar o equilíbrio entre o local e o global, entre a regulamentação e a liberdade.

Concordo que não há uma resposta única. O grau de maturidade e as circunstâncias de cada empresa determinam onde está esse equilíbrio.

Mas as perguntas são as mesmas para todos:

• Onde está o limite hoje?
• Quem decide quando ele se move e com base em quais dados?
• Quem arca com os custos dessa exceção e por quanto tempo ela dura?
• Qual agente tem permissão para atravessá-la e quando?

As organizações que respondem a essas perguntas com clareza podem ser flexíveis sem perder o controle.

Aqueles que não acabam tendo um padrão que existe na sede, exceções que existem na prática e um projeto de lei sobre IA que vai ganhando força no meio disso tudo.

O padrão que funciona é aquele que sabe ouvir. Mas só se ouve bem se registrar o que se ouve e souber exatamente o que não está disposto a negociar.