Globant lança plataforma unificada de governança de IA para empresas

A Globant lançou nesta terça-feira (27) o Glob.AI OS, uma nova camada unificada de governança de inteligência artificial (IA) projetada para ajudar grandes corporações a adotar e escalar o uso da tecnologia com controle centralizado, rastreabilidade de custos e segurança de dados. O produto expande a plataforma Glob.AI, reposicionando a empresa em um modelo de receita baseado em resultados e consumo, em vez de horas trabalhadas ou licenças por usuário.

O movimento estratégico da Globant (NYSE: GLOB) no segmento de IA corporativa surge em um momento em que empresas lidam com múltiplos modelos de IA, equipes autônomas desenvolvendo agentes e gastos fragmentados entre diversos fornecedores. O principal desafio identificado pela companhia não é o acesso à tecnologia em si, mas a capacidade de transformar esse acesso em entregas prontas para produção, com governança e responsabilização adequadas.

Arquitetura e Componentes do Glob.AI OS

O Glob.AI OS funciona como a base de governança sobre a qual operam os AI Pods, unidades de entrega da plataforma Glob.AI. Sua arquitetura é composta por quatro componentes principais:

• Intelligence Hub: Conecta mais de 320 modelos de IA, tanto de código aberto quanto proprietários, de mais de 25 fornecedores. Ele direciona cada tarefa para a opção mais econômica, otimizando o consumo de tokens (unidades de processamento de linguagem).
• Corporate Hub: Integra a IA aos dados, sistemas, identidade e conhecimento setorial da empresa, eliminando a necessidade de reconstruir o contexto a cada novo projeto.
• Agentic Hub: Aprimora e testa soluções agênticas (sistemas autônomos de IA) antes da implantação, coordenando sua execução com governança em tempo real.
• Token Vault: Controla o acesso e o uso da IA, definindo quem pode utilizá-la, quais ações são permitidas e como as operações ocorrem, com orçamentos, atribuição de custos e registro auditável das atividades.

Modelo de Negócios e Implementação

O sistema pode ser implantado como software como serviço (SaaS) ou na nuvem privada do cliente. Ele é acessível por diversas interfaces, incluindo chat, web, desktop e linha de comando. A Globant garante que os dados dos clientes permanecem sob sua propriedade e não são utilizados para treinar modelos de terceiros.

Comercialmente, o Glob.AI é estruturado em torno dos AI Pods e do Glob.AI OS. Os AI Pods são unidades de entrega que combinam fluxos de trabalho documentados, agentes de IA e a supervisão de especialistas da Globant, conhecidos como Forward Deployed Engineers. Cada AI Pod é focado em um desafio empresarial específico, como desenvolvimento de software ou modernização de aplicações, herdando a governança e a segurança do Glob.AI OS.

Resultados e Visão dos Líderes

O diretor-executivo do Glob.AI, Sarab Narang, destacou que a plataforma aproveita a experiência de mais de 23 anos da Globant e oferece um modelo de contratação onde os clientes pagam apenas pelos resultados. Ele afirmou que o Glob.AI OS permite que grandes organizações coloquem a IA nas mãos de muitas equipes e agentes, mantendo clareza sobre o uso, os dados, os custos e as políticas aplicadas.

O cofundador e CEO da Globant, Martín Migoya, ressaltou a necessidade de as empresas encontrarem novas formas de implementar a IA com mais transparência, controle e velocidade. Segundo ele, a companhia não está apenas reinventando serviços, mas criando uma nova categoria de entrega de resultados empresariais.

Casos de Sucesso com AI Pods

Os AI Pods já estão sendo utilizados por empresas da Fortune 500 em setores como mídia, entretenimento, serviços profissionais e finanças. Exemplos divulgados pela Globant incluem:

• FIFA: Aumento de 20% na eficiência do volume de trabalho processado, com manutenção ou melhoria da qualidade.
• YPF: Redução dos prazos de contratos em até 40%.
• PharmaMar: Obtenção de insights em pesquisas oncológicas 15 vezes mais rapidamente.
• Banco comercial não identificado: Conclusão da migração de COBOL em dois meses, contra os 14 meses previstos em modelos tradicionais.

A empresa também relatou que projetos anteriores sob o modelo de serviços nativos de IA resultaram em modernização de sistemas legados até sete vezes mais rápida e descoberta de produtos três vezes mais rápida em comparação com abordagens convencionais.