Integração de sistemas: 6 erros que impedem resultados com IA

Desde que comecei a trabalhar com transformação digital, percebi o quanto a integração entre sistemas internos e plataformas de IA desafia empresas de todos os tamanhos. O potencial de automação, decisões rápidas e novos patamares de atendimento ao cliente é enorme, mas tudo pode travar quando erros básicos acontecem. Hoje, quero contar o que mais vejo emperrar projetos e o que gestores podem fazer para não cair nas mesmas armadilhas.

Nunca foi tão necessário conectar dados, processos e tecnologias como agora. Segundo os dados do programa Conecta GOV.BR, só o setor público economizou mais de R$ 3 bilhões integrando sistemas no primeiro semestre de 2025, o que mostra o tamanho do impacto. Mas, atenção: para conquistar benefícios como esses, é preciso fugir de erros que, por experiência própria, vejo surgirem até nos negócios mais inovadores.

Por que tanto projeto de integração falha?

É fácil pensar que integrar sistemas seja só conectar APIs ou importar arquivos. Mas, como vivenciei em projetos com a Intelecta, a complexidade pode crescer rápido. Multi-plataformas, sistemas antigos sem documentação, equipes que não conversam… De repente, uma solução que deveria gerar ganhos acaba causando retrabalho e frustração.

Grandes resultados exigem integração perfeita entre sistemas e pessoas.

Vamos analisar juntos os 6 erros mais comuns que impedem resultados reais com IA. Também vou dar meus conselhos práticos quando possível – tanto do que vi funcionar, quanto do que aprendi do jeito mais difícil.

1. Falhas no mapeamento de dados: o erro invisível

Nada trava mais integrações de IA do que uma má compreensão dos dados envolvidos. Já acompanhei empresas inteiras apostando alto em automação sem nunca terem mapeado corretamente onde estão seus dados, como são processados, quem acessa o quê. O resultado? A IA toma decisões erradas, informações ficam desencontradas, e recursos valiosos são desperdiçados.

Mapear dados não é só listar bancos de dados, mas detalhar formatos, fluxos, permissões e integrações já existentes. Sem isso, quando tentam conectar, descobrem campos incompatíveis, nomes de colunas diferentes, regras de negócio mal documentadas. Recentemente, participei de um projeto em que a diferença entre “cliente_ativo” e “cliente_valido” atrasou um lançamento em três semanas.

• Desconhecimento das origens dos dados.
• Não mapear todas as variáveis presentes e necessárias.
• Campos despadronizados ou antigos não reconhecidos pelo sistema novo.

Um bom começo é desenhar visualmente os fluxos de informação e, só então, tratar compatibilidades. Vejo muitas empresas subestimando essa etapa. A Intelecta, por exemplo, reforça esse mapeamento inicial exatamente para evitar desalinhamentos que podem custar caro depois. Se quiser se aprofundar em como evitar dores nesse processo, vale consultar este material sobre as dores que antecipam agentes de IA.

2. Falta de padronização: o caos dos formatos incompatíveis

Pouca coisa é tão frustrante quanto trabalhar com bancos de dados, relatórios e APIs que “falam línguas diferentes”. Recebo relatos de gestores que investem em IA, mas esquecem de padronizar nomes de campos, tipos de data, tabelas ou até formatos básicos como CSV, JSON, XML. Isso cria um efeito dominó de erros.

Sem padronização, cada nova integração vira praticamente um projeto à parte. Já vi casos em que o simples motivo do campo “email” estar separado em duas tabelas derrubou o potencial de campanhas automatizadas por semanas. E o triste é que, nessa bagunça, a IA dificilmente aproveita todo o poder dos dados.

• Nomes de variáveis e campos diferentes para o mesmo significado.
• Ausência de regras mínimas de preenchimento de dados.
• Sistemas legados sem APIs ou documentação clara.

Alguns gestores imaginam que a IA é capaz de “entender” todos os formatos e traduzir sozinha. Honestamente, não é assim. O trabalho de padronização é manual, muitas vezes artesanal, exigindo paciência e coordenação. É aí que surgem histórias de projetos que pareciam simples, mas travam por detalhes.

3. Integrações superficiais: quando o ‘puxadinho’ vira regra

Confesso que esse ponto é quase um “pecado capital” quando o assunto é integração de IA. Muitos gestores, pressionados por tempo ou orçamento, autorizam integrações “temporárias” ou fazem gambiarras que nunca são corrigidas. Já vi empresas apostarem em scripts manuais, integrações por e-mail, até “copiar e colar” dados entre sistemas. Na teoria, resolveria rápido. Na prática? O caos dura anos.

Integrações rasas são perigosas porque viram padrão e, mais cedo ou mais tarde, causam prejuízos operacionais ou falhas grandes. Muitas vezes, só percebemos quando um funcionário-chave tira férias, e não há como refazer sua rotina manual, porque nunca foi automatizada de verdade.

Para evitar integrar soluções “de qualquer jeito”, sugiro que todo processo seja documentado, tenha critérios de sucesso claros e, se possível, use APIs ou rotinas robustas. Dica: se ninguém na empresa entende como a integração acontece, desconfie. É sinal de risco.

4. Ausência de governança e segurança dos dados

Quando abordo integração de IA com clientes, a falta de governança sempre aparece. É apaixone-se rápido pelo potencial de automação, mas negligenciar quem pode acessar, alterar ou usar determinados dados pode ser um erro grave, inclusive sob o ponto de vista da LGPD.

Governança de dados não é só proteger, mas definir claramente fluxos, acessos e auditorias sobre tudo o que circula entre sistemas. Além disso, há toda uma camada de segurança digital que precisa ser planejada desde o início, não apenas quando um incidente acontece.

Um documento recente sobre governança da IA ressalta boas práticas para o trato de dados pessoais nesse contexto. Não basta integrar sistemas; é preciso garantir que todo o ciclo de vida dos dados seja protegido e auditável, especialmente no uso de automação inteligente. Já presenciei operações que perderam semanas buscando o “culpado” por um vazamento, geralmente causado pela falta de um responsável claro pela integração ou por senhas compartilhadas indevidamente.

Por isso, sempre oriento meus clientes a investirem em rotinas de controle de acesso, criptografia, registros de auditoria e políticas claras de governança. Tudo fica mais seguro, ágil e à prova de surpresas.

5. Desatenção ao tempo de resposta: atrasos e perda de performance

É comum que gestores subestimem o impacto do tempo de resposta nas integrações de IA. Já vi aplicações que prometiam revolucionar o atendimento ao cliente ou análise de dados, mas pararam na fila porque as integrações entre sistemas levavam minutos, quando o ideal era poucos segundos. Isso faz toda a diferença, especialmente em setores onde a agilidade é uma vantagem competitiva.

Rotinas lentas podem matar o resultado da IA: desde um atendimento engasgado até relatórios desatualizados, tudo perde valor. Um caso marcante: em uma loja online, a atualização de estoque via integração acontecia de hora em hora. Resultado? O chatbot vendia produtos indisponíveis, gerando reclamações, chargebacks e muita dor de cabeça.

• Sistemas sem rotinas agendadas.
• Processos em lote que poderiam ser em tempo real.
• Falta de testes para simular o volume real do negócio.

Minha sugestão: sempre que possível, simule volumes e cargas altas desde o início e utilize integrações que respondam “em linha” ao invés de processar tudo em massa só ao final do dia. Só assim a IA consegue ser realmente relevante para o negócio. Para quem busca integrar IA em diferentes plataformas, existe um conteúdo específico sobre práticas recomendadas em integração de sistemas com IA que pode ajudar muito a evitar esses gargalos.

6. Ignorar regras, normas e boas práticas oficiais

Com o crescimento dos dados, leis e padronizações surgiram para proteger empresas e pessoas. Quem esquece disso corre riscos desde autuações da LGPD até complicações mais sérias. Recentemente, a Portaria nº 7.076 trouxe regras claras para a integração de sistemas públicos, exigindo padronização, interoperabilidade e proteção de dados.

Já acompanhei empresas que achavam que “só os grandes precisam se preocupar com normas”, mas, na prática, todas as integrações estão sujeitas a regulamentações. Variantes como autenticação, política de privacidade e registro de logs não são opcionais. Além disso, cada segmentação específica (como saúde, finanças ou setor público) costuma exigir regras próprias para compartilhamento de dados entre sistemas.

Experimente se perguntar: seu time sabe exatamente quais regras precisam seguir? Todos têm acesso à documentação oficial? Essas etapas não podem ser deixadas para depois – e fazem toda a diferença para evitar prejuízos ou bloqueios repentinos.

Como evitar esses erros? Passos práticos para o gestor

Depois de tanto ver esses erros se repetirem, desenvolvi uma rotina mental para ajudar gestores a guiar seu time pelo caminho certo na integração de IA. Gosto de pensar nesses passos como um “checklist de sobrevivência”. Vou compartilhar alguns deles, com exemplos reais que vivi ao longo desses anos.

1. Organize o conhecimento interno: Antes de qualquer tecnologia, tenha um mapa claro dos sistemas, processos e dados da empresa. Sem isso, qualquer tentativa de integração vira aposta. Um cliente da Intelecta que seguiu esse conselho ganhou semanas de agilidade ao evitar redescobrir processos perdidos.
2. Documente tudo, até o óbvio: Não confie na “memória da equipe”. Pequenos detalhes como formatos de data ou políticas de acesso costumam ser esquecidos e atrasam projetos.
3. Desconfie do que está 100% funcionando, mas não auditado: Muitos sistemas operam “no piloto automático” até o dia do erro crítico. Simule falhas, revise logs, busque por brechas.
4. Busque padronização sempre, não só no papel: Forneça templates, combine padrões de nomes, tipos de arquivo e rotinas de integração. Sempre questione se o novo sistema realmente “fala” a mesma língua dos demais.
5. Inclua segurança desde o começo: Não espere o incidente. Configure permissões, criptografia e registros de acesso já na primeira versão da integração.
6. Esteja atento às normas e boas práticas: Seja usando IA interna, APIs públicas ou sistemas legados, as regras ficam mais rígidas a cada ano. Uma consulta às últimas orientações do Conecta GOV.BR sobre interoperabilidade é sempre um bom ponto de partida.

Se parece um mundo complicado, saiba que já existem caminhos prontos para não começar do zero. Atualmente, vejo muitos gestores buscando informações sobre integração IA e negócios para alinhar expectativas, reduzir riscos e, principalmente, tirar mais valor dos investimentos em tecnologia.

Casos reais: como pequenas falhas podem custar caro

Só para reforçar, vou trazer exemplos que vivi e que ressaltam a importância dessas práticas. Uma startup apostou em IA para automatizar ofertas aos clientes, mas esqueceu de padronizar atributos entre sistemas internos. O resultado? A IA ofereceu descontos indevidos para clientes VIP, causando prejuízo e desconforto. A solução? Bastou um ajuste no mapeamento de dados para economizar horas de retrabalho.

Noutro caso, um braço digital de um grupo varejista deixou um script manual rodando por meses para integrar sistemas, apenas porque “dava um resultado rápido”. Só perceberam o risco quando o script parou e ninguém sabia como (ou por quê) consertar. Se tivesse documentado e padronizado desde o início, todo o sistema teria sido mais estável e seguro.

O benefício além da automação: integração como motor de crescimento

Se há algo que os exemplos das soluções do GOV.BR mostram, é que a integração de sistemas entrega mais do que automação. Ela desencadeia crescimento ao permitir estratégias mais rápidas, serviços melhores e comunicação assertiva com clientes. Em minha experiência, quando gestores acertam nessa base, a IA passa a ser um ativo estratégico e não só mais um modismo digital.

É também por isso que, na Intelecta, defendemos uma integração sob medida, com personalização para cada contexto, equipes multidisciplinares e foco em resultados concretos. Não existe receita universal, mas há lições valiosas em cada dor resolvida. Se você quiser comparar diferentes caminhos de integração, recomendo este artigo que diferencia API customizada, agente de IA ou plataforma pronta, que pode ajudar a decidir a melhor abordagem para o seu negócio.

Soluções práticas e próximos passos

Se você chegou até aqui, talvez esteja se perguntando por onde começar para escapar dessas armadilhas. Gosto de resumir minhas recomendações no seguinte mantra:

“Evitar prejuízo com integração é escolher qualidade em cada etapa, do dado ao resultado final.”

Não espere o grande incidente. Monte grupos de trabalho, atualize sua documentação e envolva parceiros que realmente entendam do seu negócio, não só da tecnologia. E nunca deixe passar nenhuma “gambiarra” como solução final – a conta sempre chega. Uma leitura interessante sobre como integrar tecnologias e criar valor real pode ser feita neste artigo sobre formas de integração tecnológica em ambientes de IA.

Por fim, integração não é só para o setor público, embora este venha liderando muitos bons exemplos e regras, como mostra o impacto comprovado do Conecta GOV.BR. Pequenas, médias e grandes empresas podem (e devem) aprender com essas experiências na busca por diferenciais e vantagem competitiva de verdade.

Pronto para evitar esses erros e transformar resultados?

Em minha trajetória, vi empresas virando o jogo ao adotar uma integração profissional, personalizada e transparente – e é nisso que acredito. Se está cansado dos mesmos problemas, contate o time da Intelecta, conheça nossas soluções personalizadas e descubra como a integração de IA pode ser real, mensurável e consistente no seu contexto. Afinal, transformar sua operação começa com conectar sistemas, pessoas e estratégias de verdade.