IA e Plataformas Low-Code Estão Redefinindo a Eficiência Empresarial
Inteligência Artificial e plataformas low-code estão mudando a forma como as empresas operam, e essa mudança está acontecendo agora, não em algum futuro distante.
Durante muito tempo, automação empresarial significava seguir scripts, repetir tarefas e otimizar fluxos que já existiam. Funcional, mas limitado.
O que está emergindo é algo bem diferente: sistemas que interpretam contexto, tomam decisões em tempo real e evoluem conforme são usados. Esse novo paradigma está sendo liderado por empresas como a Indra Group, que combina IA avançada com plataformas low-code para criar uma camada de automação autônoma que vai muito além do que o RPA tradicional jamais entregou.
Mas com mais autonomia vem mais responsabilidade. E é exatamente aí que a cibersegurança entra — não como um detalhe técnico, mas como parte central de toda essa operação.
A seguir, você vai entender como essa convergência está redesenhando a eficiência empresarial em setores como banking, energia e transporte, quais são os riscos reais que acompanham essa evolução e o que as empresas precisam considerar para navegar esse cenário com segurança e inteligência.
Quando a IA Para de Executar e Começa a Pensar
A diferença entre a automação tradicional e o que as plataformas modernas de Inteligência Artificial entregam hoje é enorme, e vai muito além de velocidade ou volume de processamento. O RPA clássico, por exemplo, funcionava bem para tarefas repetitivas e previsíveis: copiar dados de um sistema para outro, preencher formulários, seguir um fluxo fixo de aprovação. Era eficiente dentro de um escopo muito controlado. O problema é que o mundo dos negócios raramente funciona dentro de escopos controlados, e é justamente nesse ponto que a IA muda o jogo de forma radical.
Jose Angel Tinoco, Diretor de Operations Tech da Indra Group, resume bem essa transição: a automação tradicional resolvia eficiência, mas o que estamos vendo agora são sistemas que entendem o contexto e agem de acordo com ele. Isso muda a lógica da operação, não apenas a otimiza. É uma mudança de paradigma que afeta a forma como organizações pensam seus processos internos, desde a concepção até a execução.
O que a Inteligência Artificial traz para a mesa é a capacidade de lidar com variáveis, exceções e contextos que antes precisariam de intervenção humana. Um sistema inteligente consegue analisar um histórico de transações, identificar um padrão incomum, cruzar essa informação com dados externos e tomar uma decisão fundamentada — tudo isso em milissegundos e sem precisar de um analista do outro lado da tela. Esse nível de autonomia operacional é o que a Indra Group está colocando em produção em setores críticos como banking, energia e transporte, onde cada segundo de decisão errada tem um custo real e mensurável.
A Indra Group categoriza essa evolução da automação em estágios técnicos distintos. O primeiro foi o Robotic Process Automation (RPA), focado na produtividade de tarefas predefinidas e lineares. Agora, as organizações estão fazendo a transição para o Intelligent Process Automation (IPA) e o Agentic Process Automation (APA). Nesses modelos, os sistemas não seguem instruções rigidamente — eles interpretam informações, priorizam ações e operam com um grau de autonomia que era impensável há poucos anos. Segundo a Indra Group, esse avanço é possível graças à maturidade dos large language models e à integração deles em plataformas que gerenciam processos inteiros.
- E-BOOK GRATUITO
Um guia prático para avaliar, comparar e implementar inteligência artificial com clareza — sem desperdício de tempo ou dinheiro.
Pare de contratar ferramentas sem direção. Criamos um método estruturado para decidir qual IA realmente faz sentido para o seu negócio.
Entrega em PDF no seu e-mail · Sem spam · LGPD
🔒 Seus dados são protegidos conforme a LGPD. Você pode descadastrar a qualquer momento.
O salto qualitativo aqui é que esses sistemas não apenas executam — eles aprendem com a execução. Cada interação alimenta o modelo, cada exceção tratada vira dado de treinamento, cada feedback do operador humano refina o comportamento futuro. Isso cria um ciclo virtuoso onde a automação se torna progressivamente mais precisa e mais adaptada ao contexto específico de cada empresa. E quando você combina essa capacidade com plataformas low-code, o resultado é uma velocidade de implementação que seria impensável há cinco anos.
O Papel do Low-Code Nessa Equação
Plataformas low-code existem há alguns anos, mas o que está acontecendo agora é diferente do que víamos antes. Inicialmente, essas ferramentas eram vistas como uma solução para empresas que não tinham equipes de desenvolvimento robustas — uma forma de criar aplicações simples sem precisar de programadores experientes. Essa percepção mudou bastante, e quem ainda enxerga o low-code dessa forma está perdendo uma fatia enorme do que a tecnologia realmente oferece hoje, especialmente quando integrada com capacidades de Inteligência Artificial.
A combinação de IA com plataformas low-code permite que times de negócio — não apenas times de TI — construam fluxos de automação sofisticados com muito menos fricção técnica. Um analista de operações pode configurar um processo de aprovação inteligente, que usa IA para analisar documentos, cruzar dados e recomendar decisões, sem precisar escrever uma linha de código. Isso não elimina os desenvolvedores, mas libera o tempo deles para trabalhar em arquiteturas mais complexas enquanto o restante da organização avança em paralelo.
Tinoco reforça que essa abordagem fornece uma capacidade de reação que antes simplesmente não existia, já que as organizações conseguem ajustar processos sem depender de ciclos longos de desenvolvimento. E quando esses sistemas são integrados com IA, eles evoluem por meio do próprio uso após a implementação.
Na prática, o que a Indra Group está implementando em seus clientes da América Latina é exatamente essa camada híbrida: uma base tecnológica sofisticada com IA embarcada, entregue por meio de interfaces low-code que permitem customização e evolução contínua. Isso se traduz em eficiência empresarial real — processos que se adaptam mais rápido às mudanças do mercado, menos gargalos operacionais e uma capacidade de resposta que organizações tradicionais simplesmente não conseguem igualar operando com sistemas legados e métodos convencionais.
Expansão da Indra Group no México e na América Latina
A implantação dessas tecnologias nos Estados Unidos e na América Latina coincide com a expansão operacional da Indra Group no México. Em 9 de abril de 2026, a empresa inaugurou novos escritórios corporativos no Parque Toreo, Estado do México. Essa nova instalação amplia a capacidade da corporação de dar suporte a projetos de transformação digital, IA e cibersegurança em setores como banking, energia e transporte.
A expansão está alinhada com a meta da empresa de alcançar crescimento de vendas de dois dígitos e criar novos empregos nos próximos três anos. A estratégia regional da corporação também inclui o Centro de Excelência NovaIA, localizado em Tunja, na Colômbia. Esse centro acelera a adoção de IA aplicada em todo o Caribe e América Latina.
O NovaIA opera sob um modelo de governança que envolve academia, governo e setor privado. O centro está organizado em cinco módulos técnicos:
- Ideação e design
- Laboratório técnico para modelos generativos
- Visualização e demonstração
- Dados e governança
- Infraestrutura e segurança
Essa estrutura multidisciplinar mostra que a abordagem da Indra Group vai além da tecnologia em si — envolve governança, educação e colaboração entre diferentes setores da sociedade para garantir que a adoção de IA seja feita de forma responsável e escalável.
Cibersegurança: O Lado que Ninguém Pode Ignorar
Quanto mais autônoma e conectada é uma operação, maior é a superfície de ataque disponível para agentes maliciosos. Esse é um princípio básico de cibersegurança, e ele se aplica com força total ao cenário de automação inteligente que estamos descrevendo. Sistemas que tomam decisões em tempo real, que acessam dados sensíveis de clientes, que se integram com infraestruturas críticas de energia ou transporte — esses sistemas precisam de camadas de proteção que acompanhem a sofisticação da própria tecnologia.
Tinoco alerta que, quando um sistema começa a tomar decisões por conta própria, o foco precisa mudar de funcionalidade para auditabilidade e alinhamento com os objetivos de negócio. A cibersegurança deixa de ser um mecanismo periférico e passa a ser parte integral das operações.
A Minsait Cyber, subsidiária de tecnologia da Indra Group, identifica que o cenário global de cibersegurança em 2026 é definido por tensões geopolíticas e pela adoção não regulamentada de IA. Erik Moreno, Diretor da Minsait Cyber na Indra Group, afirma que as organizações precisam fazer a transição de medidas reativas para resiliência operacional. O ambiente exige a adoção de Security by Design e Zero Trust Architecture (ZTA) como padrões mínimos.
Essas arquiteturas operam sob o princípio de nunca confiar e sempre verificar, o que limita o movimento lateral de atacantes dentro de redes distribuídas. Além disso, a Cybersecurity Mesh Architecture (CSMA) oferece uma abordagem modular para unificar controles de segurança dispersos.
Riscos técnicos mapeados para 2026
Entre os riscos técnicos identificados para 2026, estão os ataques a repositórios de código e bibliotecas públicas, que se tornaram vetores primários de risco para a cadeia de suprimentos de software. Para mitigar essas ameaças, a corporação recomenda o uso sistemático de Software Bill of Materials (SBOM) para inventariar todos os componentes de software utilizados.
Adicionalmente, plataformas Cloud Native Application Protection (CNAPP) permitem que as organizações monitorem todo o ciclo de vida de desenvolvimento. As operações de segurança também estão evoluindo com o uso de SIEM (Security Information and Event Management) assistido por IA, o que ajuda a reduzir a chamada fadiga de alertas — aquela avalanche de notificações que acaba fazendo os analistas perderem eventos realmente críticos.
A gestão de dados representa outra prioridade crítica para empresas B2B. Tecnologias como Data Security Posture Management (DSPM) e Data Loss Prevention (DLP) são necessárias para controlar os chamados dark data — informações não classificadas e sem visibilidade dentro da organização.
Moreno também enfatiza a proteção de dados biométricos e a necessidade de políticas de governança para o Shadow AI — o uso não autorizado de agentes de IA por funcionários dentro das empresas. A higiene digital continua sendo uma fraqueza significativa, já que configurações inseguras e patches atrasados facilitam acessos não autorizados.
O cenário regulatório no México
No México, a ausência de uma lei abrangente de cibersegurança complica a criação de estratégias nacionais baseadas em dados concretos. Moreno destaca que o ritmo da legislação é reativo e fica atrás dos avanços tecnológicos, o que cria lacunas regulatórias que precisam ser endereçadas com urgência, especialmente considerando eventos de grande escala que estão por vir.
Copa do Mundo 2026 e a Pressão por Escala
A Copa do Mundo 2026 representa um caso de uso concreto e muito próximo para tudo que estamos discutindo aqui. Um evento desse porte, com jogos distribuídos entre Estados Unidos, México e Canadá, mobiliza um volume absurdo de transações financeiras, operações logísticas, fluxos de energia e demandas de transporte em um período comprimido e de altíssima visibilidade global. Para os países e cidades-sede, isso é tanto uma oportunidade quanto um teste de estresse para toda a infraestrutura tecnológica e operacional disponível.
Receba o melhor conteúdo de inovação em seu e-mail
Todas as notícias, dicas, tendências e recursos que você procura entregues na sua caixa de entrada.
Ao assinar a newsletter, você concorda em receber comunicações da Método Viral. A gente se compromete a sempre proteger e respeitar sua privacidade.
No México, onde a Indra Group tem atuação relevante, a preparação para esse cenário envolve justamente a implementação de sistemas de automação inteligente capazes de escalar rapidamente, absorver picos de demanda sem degradação de performance e manter a eficiência empresarial mesmo sob condições atípicas. Banking e meios de pagamento precisam processar volumes muito acima da média sem falhas. Transporte público e logística precisam coordenar movimentações de massa com precisão. Energia precisa garantir abastecimento estável mesmo com consumo elevado em horários de jogo.
E tudo isso precisa estar protegido. Eventos de grande escala são alvos preferenciais para ataques cibernéticos, seja por motivação financeira, seja por visibilidade política. Um aumento massivo em operações bancárias digitais e eletrônicas é esperado durante o torneio, o que provavelmente vai desencadear ataques hiper-personalizados e fraudes por meio de engenharia social impulsionada por IA. A combinação de Inteligência Artificial, plataformas low-code e uma postura sólida de cibersegurança não é apenas uma questão de eficiência operacional nesse contexto — é uma questão de resiliência e de reputação nacional.
Governança e o Fator Humano na Automação Inteligente
Um ponto que muitas empresas subestimam é o aspecto humano dessa transição. Implementar automação inteligente não é apenas uma decisão tecnológica — é uma decisão organizacional. Times precisam ser capacitados para trabalhar com ferramentas de Inteligência Artificial e plataformas low-code, gestores precisam entender o que os sistemas estão decidindo e por quê, e a cultura da empresa precisa absorver essa nova dinâmica onde humanos e sistemas colaboram em vez de um simplesmente substituir o outro.
A governança rigorosa é fundamental quando se aumenta a autonomia dos sistemas. Não basta que um modelo de IA funcione — é preciso que ele seja auditável, transparente e esteja alinhado com os objetivos estratégicos do negócio. Empresas que ignoram essa dimensão tendem a subutilizar as ferramentas que implementam e a colher resultados bem abaixo do potencial.
O modelo de governança adotado pelo Centro NovaIA na Colômbia é um exemplo interessante dessa abordagem. Ao envolver academia, governo e setor privado na mesma estrutura, a Indra Group cria um ecossistema onde a inovação tecnológica está ancorada em princípios de responsabilidade, transparência e colaboração. Esse tipo de modelo é cada vez mais necessário à medida que sistemas autônomos ganham espaço em operações que impactam diretamente a vida das pessoas.
O Que as Empresas Precisam Considerar Hoje
A convergência entre Inteligência Artificial, low-code e cibersegurança não é uma tendência futura para colocar no roadmap de 2027. Ela está acontecendo agora, e as empresas que estão avançando nessa direção já estão colhendo vantagens competitivas concretas em termos de velocidade de operação, redução de custos e capacidade de resposta a mudanças de mercado. O gap entre as organizações que adotaram essa abordagem e as que ainda operam com modelos convencionais está crescendo em ritmo acelerado.
A eficiência empresarial que emerge desse novo modelo não é sobre fazer mais com menos no sentido de cortar recursos. É sobre criar capacidades que simplesmente não existiam antes — tomar decisões melhores mais rápido, identificar oportunidades e riscos antes que se tornem problemas ou perdas, e construir operações que se adaptam dinamicamente ao ambiente em vez de reagir depois do fato.
Esse é o verdadeiro valor que a combinação de Inteligência Artificial, plataformas low-code e uma estratégia séria de cibersegurança entrega para as organizações que estão dispostas a dar esse passo. E com a expansão da Indra Group no México e na América Latina, esse ecossistema ganha ainda mais tração em uma região que está no centro de eventos globais e de uma demanda crescente por transformação digital inteligente e segura. 🚀
