Crescer é um objetivo comum a empresas digitais, mas uma plataforma que funciona para poucos clientes pode falhar quando aumenta o volume de usuários, transações ou dados. Escalar, portanto, não significa apenas suportar mais acessos: exige que a tecnologia, a segurança e os processos acompanhem a expansão sem comprometer a experiência ou a continuidade do serviço.
Um levantamento divulgado pela GFT Technologies em setembro de 2026 ajuda a dimensionar o problema. Na pesquisa, conduzida pela Wakefield Research com 945 CIOs e CTOs de empresas com faturamento anual acima de US$ 500 milhões, 84% dos entrevistados disseram que limitações de sistemas legados já haviam levado suas organizações a cancelar um projeto ou piloto de inteligência artificial. O resultado não representa empresas de todos os portes, mas aponta um obstáculo concreto: novas aplicações dependem de bases tecnológicas que nem sempre foram feitas para elas.
Escalar é sustentar o crescimento
Um sistema escalável consegue lidar com uma demanda maior sem exigir que a empresa reconstrua tudo a cada etapa de crescimento. Isso pode envolver ampliar capacidade, conectar novos serviços ou atender a mais clientes, mantendo níveis aceitáveis de desempenho e segurança. Não há uma arquitetura única que sirva para todos: o que funciona depende do produto, do volume de uso, dos riscos e das obrigações do setor.
Quando essa capacidade não existe, o custo aparece de várias formas. Uma operação pode ficar lenta em períodos de pico, exigir trabalho manual para integrar ferramentas ou depender de correções emergenciais. Em setores como o financeiro, falhas também podem afetar pagamentos, dados e confiança. A consequência não é só técnica: equipes gastam tempo contornando limitações, enquanto clientes enfrentam atrasos ou interrupções.
A pesquisa da GFT reforça que o problema pode comprometer iniciativas novas. Além dos projetos cancelados, 93% dos respondentes disseram acreditar que tentar operar inteligência artificial em sistemas antigos sem modernizar a infraestrutura acabará provocando uma crise de segurança na empresa. Trata-se da percepção de líderes ouvidos, não da comprovação de que toda infraestrutura antiga seja insegura. Ainda assim, o dado mostra que a modernização e a gestão de riscos precisam fazer parte da conversa sobre adoção de IA — não ser deixadas para depois.
Mais integração, mais responsabilidade
Sistemas que escalam também podem ampliar o alcance de serviços. No setor financeiro, por exemplo, o modelo de techfin descrito em artigo publicado pelo Startups prevê o uso de APIs e infraestrutura para integrar pagamentos, crédito e gestão financeira a plataformas usadas por outras empresas. A proposta é permitir que certas operações ocorram dentro do sistema de trabalho que o cliente já utiliza, em vez de depender de aplicativos separados.
Essa integração pode reduzir etapas e facilitar a oferta de ferramentas ajustadas a rotinas específicas. Mas também aumenta a responsabilidade de quem constrói e opera a plataforma. Se pagamentos, dados de gestão e outros serviços ficam concentrados em uma experiência, uma indisponibilidade pode afetar mais atividades ao mesmo tempo. O artigo destaca desafios como segurança cibernética, proteção de dados e regras contra lavagem de dinheiro. Em outras palavras, tornar um serviço mais integrado não elimina a complexidade: exige que ela seja tratada de forma cuidadosa.
Para as pessoas, a qualidade da infraestrutura costuma ser invisível quando tudo funciona. Ela aparece quando uma compra não conclui, um aplicativo deixa de responder ou um serviço não consegue proteger informações. Para os negócios, uma base preparada pode facilitar o lançamento de funcionalidades e a conexão com parceiros, mas o crescimento também amplia a superfície de falhas e a quantidade de dependências tecnológicas a administrar.
Construir a base antes de acelerar
Os dados da GFT não provam que toda empresa deva construir sua própria infraestrutura. Na pesquisa, 42% dos participantes disseram estar inclinados a desenvolver internamente infraestrutura de IA em vez de comprá-la de fornecedores. Essa preferência é uma resposta dos entrevistados, não uma recomendação universal. Comprar serviços externos pode acelerar a implantação; desenvolver internamente pode oferecer mais controle em certos contextos. As duas opções também criam dependências e custos que precisam ser avaliados conforme as necessidades da organização.
Há, porém, princípios que ajudam a pensar a expansão. Primeiro, é importante conhecer os limites dos sistemas existentes: quais componentes viram gargalos, onde há tarefas manuais e quais falhas teriam maior impacto. Depois, convém planejar capacidade e integração junto com segurança, governança e continuidade operacional. Isso não significa antecipar qualquer crescimento imaginável, mas evitar que decisões urgentes tornem mudanças futuras desnecessariamente difíceis.
A dependência de fornecedores também merece atenção. Na pesquisa, 99% dos líderes afirmaram que possíveis restrições governamentais ao acesso à IA tornam mais importante não depender de um único fornecedor. O número reflete preocupação dos entrevistados; não mede a probabilidade de uma interrupção. Ainda assim, ele destaca uma questão prática: empresas precisam entender o que acontece se um serviço externo mudar de preço, ficar indisponível ou deixar de atender aos requisitos necessários.
O próximo passo não é adotar a tecnologia mais recente por princípio. É relacionar cada investimento a uma necessidade real, definir como será medido o resultado e verificar se a infraestrutura consegue sustentá-lo com segurança. Construir sistemas que escalam é preparar a empresa para crescer sem tratar desempenho, confiabilidade e proteção de dados como problemas que só começam depois do sucesso.
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