Hoje quero tratar de um tema que vem ganhando espaço nas discussões de conselho e que, ao mesmo tempo, ainda é mal compreendido pela maioria das empresas: a arquitetura de GenAI. Muito se fala em usar IA para ganhar produtividade, mas pouco se discute o que significa realmente preparar a empresa para operar com inteligência generativa em larga escala e como redesenhar a base que sustenta a estratégia digital do negócio.
A GenAI exige uma nova forma de pensar sobre dados, segurança e integração. Não basta colocar um chatbot no ar ou rodar um piloto isolado, é necessário construir um stack robusto que permita treinar, ajustar e monitorar modelos de forma contínua, alinhado à governança e aos objetivos estratégicos da organização.
O que é o stack de GenAI e por que ele é importante para o seu negócio
O stack de GenAI é a combinação de tecnologias e processos que viabiliza a aplicação prática da IA generativa. Ele começa na infraestrutura em nuvem (onde modelos são treinados e executados) e passa por camadas como bancos de dados vetoriais, frameworks de integração, plataformas de fine-tuning e sistemas de supervisão. Cada componente tem uma função crítica para que a solução entregue valor real e não se torne apenas mais um experimento caro.
Do ponto de vista técnico, uma aplicação de GenAI segue um fluxo em camadas: a coleta de dados estruturados e não estruturados é realizada em tempo real e armazenada em bancos vetoriais. Esses dados são convertidos em embeddings, representações numéricas que preservam o contexto sem expor informações sensíveis. Em seguida, frameworks de orquestração como LangChain conectam esses embeddings ao modelo fundacional, permitindo consultas contextuais de alta precisão.
A cada interação, a resposta é validada por regras de negócio e políticas de segurança, monitoradas por ferramentas de supervisão que detectam desvios ou viés. Essa arquitetura modular garante escalabilidade e permite ajustes constantes sem interromper operações críticas.
Quando bem estruturado, o stack permite que a GenAI seja aplicada a diferentes frentes do negócio, como otimização de processos internos, desenvolvimento de novos produtos digitais, análise preditiva e atendimento ao cliente em escala. E mais do que isso, garante
