Em entrevista exclusiva ao tecflow, Cristiano Franco, recém-nomeado para liderar a área, detalha como a transição para a “IA Agêntica” e a plataforma DHuO devem transformar a operação de grandes empresas nos próximos 12 meses

A Engineering Brasil anunciou recentemente um movimento estratégico para consolidar seu protagonismo no cenário de transformação digital: a criação da diretoria de AI & Data Integration. Para liderar essa frente, a companhia trouxe Cristiano Franco, executivo com mais de 26 anos de experiência e passagens por gigantes como Zenvia, TIVIT, Zup e Claro.

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O movimento ocorre em um momento em que a Inteligência Artificial deixa de ser um campo de experimentação para se tornar o core de operações críticas em setores como energia, indústria e telecomunicações. Sob o comando de Franco, a nova área tem a missão de converter dados e IA em motores diretos de receita e eficiência sistêmica.

Nesta conversa exclusiva com o tecflow, Cristiano Franco discute os desafios de escalar projetos de IA em ambientes complexos, os riscos da “Shadow AI” e como a plataforma DHuO atua como um orquestrador para que as empresas brasileiras alcancem a maturidade cognitiva.

tecflow: Cristiano, você assume a nova diretoria de AI & Data Integration com o desafio de escalar essa agenda na Engineering Brasil. Como você pretende estruturar essa área para que ela não seja apenas um suporte técnico, mas um motor de novas receitas e modelos de negócio para a companhia?

Cristiano Franco: A criação dessa diretoria já mostra uma mudança clara na forma como a Engineering Brasil enxerga a demanda atual das grandes empresas. IA, dados e integração passam a entrar diretamente na discussão de crescimento e posicionamento da companhia.

A área foi estruturada com um duplo papel. De um lado, atuar de forma próxima às verticais e aos clientes existentes, ajudando a transformar operações com foco em identificar onde a tecnologia realmente muda o resultado. De outro, e de forma igualmente relevante, operar como uma vertical independente de crescimento, com foco no “open market”, trazendo novos clientes e novas oportunidades para a companhia.

Isso muda completamente a lógica: não estamos falando apenas de habilitar tecnologia, mas de construir ofertas que resolvam dores reais de negócio e que sejam competitivas no mercado. A atuação passa a ser muito próxima dos clientes, entendendo onde a combinação de IA, dados e integração gera impacto direto, seja em redução de custos, aceleração de receita ou criação de novos serviços digitais.

A Eng já possui uma base muito sólida em integração e operações críticas, construída ao longo de anos em ambientes de alta complexidade. O movimento agora é apoiar as grandes empresas na evolução para uma camada inteligente de operação, onde os dados fluem em tempo real e a IA passa a atuar de forma integrada aos processos de negócio.

Nesse contexto, além dos serviços, contamos com o DHuO, uma plataforma de AI Gateway, que assume um papel central ao habilitar essa jornada rumo a operações cada vez mais autônomas. Na prática, o DHuO funciona como uma camada de execução e controle da IA dentro das empresas, conectando sistemas, dados, novos protocolos e modelos de LLM de forma governada e escalável.

Mais do que potencializar essa fundação existente, o DHuO incorpora, de forma nativa, capacidades de governança, integração e orquestração de IA dentro da arquitetura empresarial, permitindo que a adoção de IA aconteça com segurança, consistência e em escala. Quando essa transformação acontece, a IA deixa de ser um experimento isolado e passa a fazer parte da operação do cliente, além de criar as bases para novos modelos de negócio orientados por dados e automação inteligente.

tecflow: Sua trajetória recente destaca o foco em agentes de IA e transformação cognitiva. Na sua visão, como a transição da “IA Generativa simples” para a “IA Agêntica” deve impactar os grandes clientes da Engineering Brasil nos próximos 12 meses?

Cristiano Franco: A IA generativa teve um papel fundamental ao democratizar o acesso à tecnologia dentro das empresas. Ela mostrou, de forma prática, que era possível ganhar produtividade, acelerar tarefas e apoiar decisões no dia a dia.

Mas esse movimento veio acompanhado de um efeito colateral importante: o crescimento da chamada “Shadow AI”. Muitas áreas passaram a adotar soluções de forma descentralizada, sem governança, sem integração e, em muitos casos, sem visibilidade da própria organização sobre como a IA está sendo utilizada.

Agora, o cenário começa a evoluir. As empresas estão saindo da fase de experimentação e entrando em uma agenda mais estruturada, onde o foco deixa de ser apenas uso e passa a ser escala e retorno sobre investimento.

É nesse contexto que a IA agêntica ganha relevância. Diferente da IA generativa simples, que atua principalmente na interface, os agentes passam a atuar diretamente na execução dos processos. Eles não apenas sugerem ou apoiam, eles operam, assumem múltiplas skills, tomam decisões dentro de limites definidos e interagem com múltiplos sistemas de forma orquestrada.

Isso muda completamente o tipo de aplicação que ganha prioridade. Processos com alto volume, repetição, interações em diferentes telas e necessidade de orquestração entre diferentes sistemas, como vendas, atendimento, operações, supply chain e financeiro, passam a ser os primeiros candidatos à transformação.

Ao longo dos próximos 12 meses, a tendência é clara: menos iniciativas de IA isoladas e mais soluções Agênticas conectadas ao core do negócio. A discussão deixa de ser sobre “usar IA” e passa a ser sobre “como operar com IA”, o que exige integração, governança e observabilidade. As empresas precisarão consolidar o uso de IA em uma camada controlada, onde seja possível garantir segurança, compliance, qualidade das decisões e gestão de custos.

tecflow: A Engineering já possui uma plataforma de alta escala, o DHuO. De que maneira a integração entre APIs, Dados e Inteligência Artificial será trabalhada para evitar que os projetos de IA se tornem apenas “pilotos isolados” e passem a ser soluções sistêmicas e escaláveis?

Cristiano Franco: Boa parte dos projetos de IA trava porque nasce fora da estrutura da empresa (Shadow AI). Funciona bem em um recorte pequeno, mas não se sustenta quando precisa lidar com dados reais, sistemas legados e regras de negócio acumuladas ao longo do tempo.

Aqui, a lógica é diferente: a integração não é uma etapa posterior, ela faz parte do desenho desde o início. É exatamente nesse ponto que o DHuO ganha relevância: organizando APIs, dados e eventos em uma camada unificada, criando uma base consistente para que a IA opere de forma conectada ao core da empresa.

Além disso, o DHuO atua como um AI Gateway. Ou seja, não apenas conecta sistemas, mas também habilita a criação, orquestração e governança de agentes de IA. Esses agentes passam a executar processos, interagir entre si e consumir dados e serviços de forma estruturada. O modelo ganha ainda mais força com a adoção de novos padrões, como A2A (agent-to-agent) e MCP (Model Context Protocol), que permitem uma comunicação mais fluida e padronizada entre agentes, modelos e sistemas. Isso cria uma base flexível e escalável para evolução contínua.

Na prática, quando a inteligência artificial passa a operar sobre essa fundação permite que as soluções deixem de ser experimentos isolados e passem a operar de forma integrada, com acesso a dados confiáveis, interação com sistemas corporativos e capacidade de execução de ponta a ponta. Ao mesmo tempo, essa abordagem traz governança, observabilidade e controle , essenciais para escalar IA com segurança e consistência.

Em vez de pilotos isolados, surgem soluções que já nascem preparadas para escala, evoluem continuamente e se integram de forma natural à operação. O desafio não é apenas desenvolver bons modelos, mas criar uma arquitetura que permita que agentes, dados e sistemas operem de forma coordenada. E é exatamente isso que o DHuO viabiliza.

tecflow: Com sua experiência em diversos setores, quais você considera serem as maiores barreiras hoje para as grandes empresas brasileiras adotarem uma cultura de dados e IA de forma madura? Como sua diretoria planeja ajudar os clientes a superarem esses obstáculos?

Cristiano Franco: O principal desafio ainda está na base. Em muitos casos, a estrutura das empresas não está preparada para sustentar o uso de IA em escala. Ainda há dados dispersos, baixa qualidade de informação, sistemas pouco integrados e processos que não foram desenhados para operar com esse nível de automação.

Ao mesmo tempo, o tema ganhou espaço nas discussões estratégicas e passou a fazer parte da agenda das lideranças. O problema é que isso nem sempre se traduz em execução. O que vemos, na prática, são muitas iniciativas isoladas, que até geram valor pontual, mas não evoluem, não se integram e não se sustentam ao longo do tempo.

Não por acaso, estudos de mercado mostram que a grande maioria das iniciativas de IA não chega à escala. Estimativas amplamente discutidas, como as do Gartner, indicam que até 80%–90% dos projetos acabam morrendo na fase de piloto ou não entregam o valor esperado. Isso reforça que o problema não é mais acesso à tecnologia, mas a capacidade de operacionalizar IA dentro das empresas.

Existe ainda uma barreira cultural importante. Muitas organizações ainda enxergam a IA como uma camada isolada, quando, na realidade, ela exige uma transformação mais profunda, envolvendo revisão de processos, definição de governança e clareza sobre onde a tecnologia realmente gera impacto.

O papel da diretoria é justamente ajudar a transformar essa agenda e organizar essa jornada da IA Generativa. Isso passa por trazer foco, priorizar casos de uso com impacto claro no negócio e estruturar uma base sólida de dados, integração e governança que sustente a evolução.

Mais do que somente implementar os projetos, o objetivo é ajudar os clientes a construir uma capacidade contínua de adoção de IA, onde cada nova iniciativa aproveita a fundação existente e evolui de forma consistente. É assim que saímos de cases pontuais e caminhamos para uma cultura real de dados e IA dentro das organizações.

tecflow: Além de entregar soluções para clientes, sua missão envolve impulsionar a cultura de inovação internamente. Como você planeja capacitar o time da Engineering Brasil para lidar com a velocidade das mudanças em IA e garantir que a companhia continue sendo uma referência técnica no setor?

Cristiano Franco: A velocidade de evolução da IA é exponencial. Estamos em um momento em que os modelos começam a criar os próprios modelos. Portanto, o desafio não é acompanhar tudo, é ter clareza sobre onde aprofundar e como transformar isso em entrega consistente para os nossos clientes.

O desenvolvimento do time precisa estar diretamente conectado à prática. O aprendizado real acontece em cima de problemas concretos, projetos em produção e ambientes que exigem escala, integração e responsabilidade sobre o resultado. É nesse contexto que a capacidade técnica se consolida de verdade.

A Engineering Brasil já possui uma base muito forte em projetos complexos, integração e dados. O avanço agora é ampliar essa capacidade, conectando essa experiência a um uso mais estruturado de IA, especialmente na construção de soluções que envolvam agentes e automação de processos com dados em tempo real.

Nesse movimento, estamos fortalecendo a cultura interna com iniciativas práticas. Criamos a EngsFera, uma comunidade aberta de IA que estimula a troca contínua de conhecimento, discussão sobre as tecnologias mais atuais e o compartilhamento de experiências reais entre os times. Como exemplo, no início de 2026 realizamos no Brasil o primeiro hackathon global sobre OpenClaw.

Além disso, estruturamos o FutureOps, que vai além de um programa interno e representa a evolução do nosso modelo operacional para um “AI-first operating model”. O objetivo é incorporar IA no centro da nossa operação, automatizando o dia a dia, acelerando o desenvolvimento de software, reduzindo fricções operacionais e permitindo que nossos times operem clientes com o máximo de automação possível.

Na prática, já estamos utilizando IA para transformar a forma como desenvolvemos produtos, entregamos e operamos software dentro da Engineering. Isso cria um efeito multiplicador de produtividade e eleva o nível de qualidade das nossas entregas.

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