A nova edição do Global SIAM Survey 2025 revela que, embora 85% das empresas já utilizem Inteligência Artificial (IA) na gestão de incidentes, a maior parte delas ainda enfrenta barreiras estruturais que impedem a escalada real dessas iniciativas. De acordo com o estudo, 74% das organizações afirmam que a integração de sistemas é hoje o principal desafio, seguida por custos (64%) e privacidade de dados (50%).  

O Grupo Stefanini e a Scopism lançaram o 8º relatório anual na Scopism Service North Conference, em Manchester, Reino Unido. A pesquisa reúne dados inéditos sobre adoção, maturidade e as principais tendências globais que estão moldando a evolução do Service Integration and Management (SIAM). O estudo reúne respostas de 232 participantes em 34 países e traça um panorama atualizado das práticas, desafios e tendências que moldam a integração e gestão de serviços em ambientes com múltiplos fornecedores. 

Para Thiago de Morais Dutra, Delivery Executive Director da MATH, os números confirmam um diagnóstico que já estava claro no mercado: “As empresas têm dados, têm fornecedores, têm aplicações e já possuem IA funcionando em áreas específicas. O problema não é a Inteligência Artificial — o problema é o caos em volta dela. Nada conversa entre si, e quando integração, governança e padronização não existem, qualquer iniciativa de IA se torna frágil e cara”. 

Segundo ele, o levantamento traduz exatamente o que ocorre no dia a dia de empresas brasileiras que enfrentam múltiplas aplicações sem coordenação, com gargalos para conectar sistemas legados e falta de visibilidade operacional, o que torna a evolução mais lenta e menos eficiente. 

MATH AI Platform 

Diante desse cenário, a MATH Group já possui dentro do seu portfólio a MATH AI Platform, lançada em junho de 2025. Ela atua como uma camada unificadora, conectando modelos, dados, APIs e processos de forma governada, padronizada e resiliente, e integra múltiplos provedores de IA — como AWS, Azure, Google Cloud e OpenAI. Assim permite que as empresas troquem de modelo sem refazer toda a solução, ampliando a flexibilidade e a previsibilidade. 

Também incorpora conectores nativos para diferentes bancos de dados e ferramentas corporativas, eliminando silos e reduzindo complexidade técnica. Além disso, a MATH AI Platform entrega governança absoluta: logs centralizados, rastreabilidade de ponta a ponta, políticas de segurança aplicadas a todos os agentes e assistentes, guardrails, auditoria contínua e score de confiança. 

Outro ponto crítico apontado pela pesquisa — os custos — também é endereçado pela plataforma, que incorpora FinOps nativo para controle de gastos, com visão por modelo, por agente, por squad ou por área, além de limites configuráveis e otimizador inteligente entre modelos. 

Em relação à privacidade, a solução da MATH Group opera com criptografia em trânsito e repouso, controle de acesso por papéis e áreas e máscara dinâmica de dados sensíveis. Ela responde diretamente às três grandes dores identificadas pelo SIAM Survey: integração, custos e privacidade. 

Na área de gestão de incidentes, a Plataforma acelera a automação com recursos como detecção antecipada baseada em observabilidade, classificação automática de tickets — reduzindo tempo de triagem em até 70% — e execução autônoma de ações, como restart de serviços, limpeza de filas, consultas e workflows completos. 

IA entrou na operação 

Para Dutra, essa transformação marca um ponto de virada decisivo: “A IA finalmente saiu do hype e entrou na operação. Agora o desafio não é mais adotar IA, mas sim orquestrar essa inteligência dentro de um ambiente com múltiplos fornecedores, múltiplas APIs, múltiplos bancos de dados e múltiplos modelos. Sem uma plataforma estruturada, o que deveria gerar eficiência acaba gerando caos. A MATH AI Platform foi criada exatamente para garantir que tudo seja claro, auditável e confiável. As pessoas não temem aquilo que entendem e controlam — e é isso que permite que as empresas acelerem com segurança”. 

O executivo destaca que 2025 e 2026 configuram um período decisivo para a industrialização da IA no Brasil. Segundo ele, três forças explicam esse novo ciclo: a IA deixou de ser promessa e passou a ser operação; a pressão por compliance aumentou – impulsionada por LGPD, ISO 42001 e novas exigências de auditoria –, e a falta de padronização tornou-se um problema urgente, como comprova o próprio levantamento global. 

“Entramos em 2026 com a Plataforma mais preparada para liderar o ciclo de industrialização da IA no Brasil. Enquanto o mercado debate problemas, a MATH já está resolvendo o que a pesquisa aponta como barreiras críticas. Governança, integrações, multi-provedor, multi-modelo, FinOps, segurança corporativa e escala real — construímos tudo isso antes mesmo de o mercado reconhecer a urgência”. 

 Sobre a MATH Group   

A MATH Group é um ecossistema que une dados, tecnologia e inteligência artificial para transformar operações empresariais em tempo real. Atua em IA generativa, marketing orientado a dados, CRM, automações e engenharia de dados, com clientes líderes nos setores financeiro, educacional e industrial. Em 2025, lançou a MATH AI Platform, solução que integra múltiplos modelos e provedores de IA com foco em governança, eficiência e escalabilidade.  

Para entrevistas e mais informações sobre os temas discutidos, os executivos da MATH Group estão disponíveis como fontes especializadas para matérias sobre Inteligência Artificial e inovação.   

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