A combinação entre IA, automação, dados, cloud e observabilidade está alterando processos, estruturas organizacionais e competências profissionais na indústria de mídia. Se antes o desafio era operar sistemas especializados, agora o foco passa pela orquestração de ambientes cada vez mais integrados, distribuídos e orientados por software, de acordo com especialistas e líderes do setor reunidos na SET Expo 2026.
No painel Da Operação à Orquestração: os novos desafios da Tecnologia de Mídia na Era da IA, a conversa se concentrou nos impactos da inteligência artificial sobre pessoas, cultura e liderança. Já em O Futuro das Operações de Mídia em Escala: Observabilidade, Dados e IA, os participantes exploraram como telemetria, observabilidade e automação estão criando as bases para operações mais preditivas e autônomas.
Ao abrir a discussão, Luiz Faray, consultor de Transformação Digital e Inovação do Google, argumentou que muitas organizações ainda concentram esforços excessivos na escolha de modelos de IA, quando o verdadeiro desafio está em transformar processos e preparar equipes.
“O sucesso da IA não reside no algoritmo”, afirmou. Segundo ele, o valor é criado pela combinação entre infraestrutura adequada, qualidade dos dados e redesenho organizacional. Faray lembrou que muitas empresas não conseguem capturar retorno dos investimentos em IA porque utilizam a tecnologia para acelerar processos ineficientes em vez de repensá-los por completo.
Na avaliação do executivo, a expansão dos modelos agênticos também altera a lógica de formação das equipes. A execução de tarefas tende a ser cada vez mais automatizada, enquanto habilidades como pensamento crítico, criatividade, julgamento e supervisão ganham importância.
“O diferencial competitivo entre duas empresas que usam a mesma tecnologia de IA não será o algoritmo, mas sim seus processos reimaginados e suas pessoas aplicando criatividade, empatia, julgamento algorítmico, ética e responsabilidade”
A era dos agentes especializados
Uma visão prática dessa transformação foi apresentada por Rodrigo Schiavini, chief revenue officer (CRO) da Magalu Cloud. O executivo descreveu a evolução da companhia para modelos baseados em agentes autônomos e apresentou um caso desenvolvido em parceria com o Google para permitir compras integralmente conduzidas por IA dentro do WhatsApp.
Segundo Schiavini, por trás da interação com a personagem Lu do Magalu há uma estrutura composta por múltiplos agentes especializados, responsáveis por busca de produtos, atendimento técnico, negociação, checkout e pós-venda.
O projeto já produziu resultados expressivos. Lançada durante a Black Friday, a solução superou R$ 10 milhões em vendas diretas pelo canal e apresentou taxas de conversão de três a seis vezes maiores que as registradas em canais tradicionais de comércio eletrônico.
Para Schiavini, o avanço da IA também exige revisar conceitos tradicionais de gestão. “A ideia de que ‘para escalar o negócio é preciso escalar linearmente a quantidade de pessoas’ está superada. A capacidade de escala hoje vem da tecnologia combinada com o empoderamento das pessoas”, afirmou.
Ele citou o caso de uma plataforma de e-commerce para supermercados cuja implantação costumava levar entre 90 e 120 dias. Após receber autonomia e acesso a ferramentas de IA, a própria equipe operacional criou uma integração automatizada com o Google Maps, reduzindo o prazo para 11 dias. “Isso só acontece quando a liderança dá liberdade, tolera o erro e incentiva a inovação na ponta”, avaliou.
Menos controle, mais orquestração
A transformação tecnológica também altera o papel das lideranças. Para Faray, modelos baseados em comando e controle tendem a perder eficácia em ambientes altamente automatizados.
“No passado, o líder de sucesso era aquele que sabia tudo e controlava detalhadamente as tarefas da equipe. No modelo agêntico, tentar controlar cada etapa torna o líder o gargalo da operação”, comparou.
Segundo ele, a nova função dos gestores é criar ambientes que favoreçam a diversidade de perspectivas, a experimentação e o pensamento crítico. A mesma lógica vale para a estrutura dos times, que passam a atuar mais como orquestradores de negócios, arquitetura e qualidade, enquanto os agentes assumem parte significativa da execução operacional.
Ao abordar a transformação em empresas tradicionais, Schiavini destacou que as iniciativas mais bem-sucedidas nem sempre surgem das áreas de tecnologia. “No Magalu, que nasceu no varejo físico em Franca, a diretoria lançou um manifesto convidando todos os colaboradores a buscarem aplicações de IA no seu dia a dia. A surpresa foi que as áreas mais tradicionais e operacionais foram as primeiras a criar cases práticos e eficientes de IA”, contou.
Faray acrescentou que a mudança cultural depende tanto da criação de espaços dedicados à inovação quanto do exemplo das lideranças. Segundo ele, a adoção de IA acelerou significativamente em uma organização quando o próprio CEO passou a compartilhar regularmente como utilizava a tecnologia em sua rotina.
Dados, contexto e observabilidade
No segundo painel, o foco se deslocou para os desafios operacionais de ambientes de mídia cada vez mais distribuídos e complexos.
Ao abrir a sessão, Jonas Ribeiro, head de Projetos e Produtos de Infra e Telecom da Globo, observou que as organizações precisam lidar simultaneamente com broadcast, streaming, cloud e redes distribuídas. Nesse contexto, o desafio deixou de ser coletar dados e passou a ser extrair valor deles.
Marianna Portela, coordenadora de SRE (engenharia de disponibilidade) e Observabilidade de Infra e Telecom da Globo, apresentou a estratégia da empresa baseada em três capacidades: enxergar, compreender e agir.
Segundo ela, a organização busca integrar informações de diferentes ambientes tecnológicos em uma fundação unificada de dados capaz de conectar telemetria, serviços e contexto de negócio. O objetivo não é acumular volumes crescentes de dados, mas transformá-los em informação útil para a tomada de decisão.
A executiva também descreveu uma evolução de maturidade que vai de operações reativas a modelos proativos apoiados por AIOps, capazes de prever degradações e automatizar correções com segurança.
O caminho para operações autônomas
André Rodrigues, arquiteto de soluções para mídia e entretenimento do Google Cloud, apresentou a visão de redes autônomas e centros de operações inteligentes.
Ele explicou que a evolução passa por diferentes estágios, desde ambientes baseados apenas em monitoramento humano até operações em que a inteligência artificial executa ações de forma autônoma dentro de limites previamente definidos.
Para viabilizar esse modelo, Rodrigues destacou o papel dos chamados gêmeos digitais, que criam representações detalhadas da infraestrutura e permitem testar mudanças e cenários antes de sua implementação em produção.
“A IA atua na redução do MTTR (tempo de reparos), liberando a equipe técnica de tarefas repetitivas e checklists operacionais para focar em tarefas estratégicas”, mencionou.
Thomas Gunkel, diretor de mercado global de broadcast da Skyline Communications, reforçou que a escala futura das operações de mídia dependerá menos do crescimento das equipes e mais da capacidade de consolidar plataformas, estruturar conhecimento operacional e incorporar agentes especializados. “A chegada da IA generativa representa uma mudança existencial no modelo operacional das empresas de mídia”, afirmou.
Já Rafael Nicaretta, executivo de contas da Grafana Labs, destacou que a observabilidade moderna precisa acompanhar toda a jornada do usuário e incorporar mecanismos para controlar o crescimento dos custos associados à coleta e armazenamento de telemetria. A aplicação de IA sobre métricas, logs e rastreamentos permite acelerar a identificação de causas raiz e reduzir o tempo de resposta a incidentes.
