Integrar infraestrutura IA ao panorama de TI existente
Como agentes IA e LLMs se integram a ambientes SAP, Workday e cloud sem greenfield, sem Shadow IT, sem migração de plataforma.
O problema da integração
A maioria das empresas não tem um panorama de TI vazio. Elas têm SAP, Workday, SuccessFactors, SharePoint, sistemas setoriais, middleware acumulado ao longo dos anos e arquiteturas de segurança consolidadas. Isso não é um obstáculo para IA. É a realidade na qual a IA precisa se encaixar.
Resumo - Integração de IA na TI existente
- Infraestrutura IA é uma camada de integração sobre os sistemas existentes - SAP, Workday e ambientes cloud permanecem inalterados.
- Quatro camadas arquitetônicas: conectividade com sistemas, orquestração, Decision Layer e interface do usuário.
- Agentes se comunicam via APIs padrão (RFC, OData, REST) - sem acesso direto a banco de dados, sem interfaces proprietárias.
- McKinsey (2024) reporta que 74% dos projetos de IA enterprise não avançam além da fase piloto, principalmente por lacunas de integração.
- Políticas de segurança, autenticação e processos de auditoria existentes permanecem plenamente válidos - o agente é um participante adicional, não um sistema paralelo.
A causa mais frequente de fracasso de projetos de IA em empresas não é a tecnologia. É que a IA é introduzida como sistema isolado, ao lado da TI existente, não dentro dela. Isso gera Shadow IT, silos de dados e lacunas de governança.
A abordagem correta: infraestrutura IA como camada de integração que conecta os sistemas existentes em vez de substituí-los.
Princípio arquitetônico: camada de integração, não migração de plataforma
Uma infraestrutura IA corporativa é composta por quatro camadas que se encaixam em qualquer panorama de TI existente.
A camada mais baixa é a conectividade com sistemas. Conectores para SAP (via RFC, OData, BAPIs), para Workday (via REST APIs), para SharePoint, sistemas de e-mail e aplicações setoriais. Esses conectores leem e escrevem dados. Os sistemas de origem permanecem inalterados.
Acima dela fica a camada de orquestração. É aqui que os agentes IA operam: Document Agents que leem e classificam documentos recebidos. Workflow Agents que gerenciam processos entre sistemas. Knowledge Agents que respondem perguntas com base no conhecimento corporativo.
A terceira camada é o Decision Layer. Ele separa a análise IA da decisão de negócio. O modelo recomenda, o humano decide. Cada decisão é documentada, versionada e auditável.
A camada superior é a interface: uma interface de chat unificada para colaboradores ou integração direta sistema-a-sistema sem interação humana.
Na prática: como um agente IA se integra a um ambiente SAP
Um exemplo real: processamento de atestados médicos.
O colaborador envia o atestado médico por e-mail ou por um portal. Um Document Agent identifica o tipo de documento, extrai os campos relevantes (nome, período, grupo de diagnóstico) e valida os dados contra o acordo coletivo conforme a CLT (BR) / Código do Trabalho (PT). Via conector SAP, consulta os dados cadastrais do funcionário, calcula a remuneração durante o afastamento e prepara o lançamento contábil.
Nesse ponto, o Decision Layer intervém: se o caso se enquadra nas regras automatizáveis (caso padrão, sem anomalias), o lançamento é apresentado ao responsável para aprovação. Se uma anomalia é detectada (frequência, descumprimento de prazo, dados incompletos), o caso é escalado.
A instância SAP não foi modificada em nenhum momento. O agente opera como camada de integração externa que se comunica via APIs padrão. Os conceitos de autorização, zonas de rede e processos de auditoria existentes permanecem inalterados.
O que a arquitetura de TI deve oferecer
Para uma integração limpa, a infraestrutura IA requer quatro propriedades.
Primeiro: API-first. Toda comunicação entre agente e sistema de origem ocorre via APIs documentadas. Sem acessos diretos a banco de dados, sem interfaces proprietárias.
Segundo: multi-tenancy. Em estruturas corporativas, agentes devem ser configuráveis por entidade: regras diferentes, sistemas diferentes, requisitos de compliance diferentes por subsidiária.
Terceiro: logging e auditoria. Cada interação entre agente e sistema de origem é registrada: quem leu, escreveu ou decidiu o quê, e quando. Isso não é opcional. É a base do Governance by Design.
Quarto: capacidade de rollback. Se um agente comete um erro, cada ação deve ser reversível. Isso exige comunicação transacional com os sistemas de origem.
Visão geral das camadas de integração
| Camada | Função | Tecnologia |
|---|---|---|
| Conectividade | Leitura/escrita em sistemas de origem | SAP RFC/OData, Workday REST, TOTVS API, Microsoft Graph |
| Orquestração | Coordenar agentes e workflows | Trigger.dev, Camunda, n8n |
| Decision Layer | Separar análise IA de decisões de negócio | Rules Engine, Confidence Routing, Human-in-the-Loop |
| Interface | Acesso de colaboradores ou sistema-a-sistema | Enterprise AI Portal, REST API |
Nem greenfield nem migração de plataforma
A objeção mais frequente dos CIOs: “Não podemos introduzir mais um sistema.” E essa objeção é legítima.
Por isso a infraestrutura IA não é um novo sistema no sentido tradicional. É uma camada que se encaixa na arquitetura existente. SAP continua SAP. Workday continua Workday. A arquitetura de rede permanece intacta. As políticas de segurança permanecem válidas. O agente é um participante adicional no ecossistema existente, sujeito às mesmas regras, aos mesmos controles, aos mesmos requisitos de auditoria.
Na Gosign, construímos infraestrutura IA como camada de integração: em Azure, GCP ou Self-Hosted, conectada aos sistemas que já existem. Sem Shadow IT. Agentes se tornam parte da governança de TI existente, não um mundo paralelo.
Bert Gogolin
Diretor Executivo, Gosign
AI Governance Briefing
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