Globant investe em IA corporativa com Glob.AI OS e foco em resultados

A Globant lançou nesta terça-feira (27) o Glob.AI OS, uma camada unificada de governança de inteligência artificial projetada para permitir que grandes corporações adotem e escalem IA com controle centralizado, rastreabilidade de custos e segurança de dados. O produto expande o Glob.AI, plataforma de serviços nativos de IA da companhia, e reposiciona a empresa em um modelo de receita baseado em resultados e consumo, não em horas trabalhadas ou licenças por usuário.

O movimento representa uma aposta estratégica da Globant (NYSE: GLOB) no segmento de IA corporativa em um momento em que as empresas já operam com múltiplos modelos, equipes autônomas desenvolvendo agentes e gastos fragmentados entre fornecedores. O desafio identificado pela companhia não é acesso à tecnologia, mas transformar esse acesso em entregas prontas para produção, com governança e responsabilização.

Arquitetura do Glob.AI OS

O Glob.AI OS funciona como a base de governança sobre a qual operam os AI Pods, as unidades de entrega da plataforma Glob.AI. A arquitetura é organizada em quatro componentes:

• Intelligence Hub: conecta mais de 320 modelos de código aberto e proprietários de mais de 25 fornecedores e direciona cada tarefa para a opção mais econômica, otimizando o consumo de tokens;
• Corporate Hub: integra a IA aos dados, sistemas, identidade e conhecimento setorial da empresa, eliminando a necessidade de reconstruir contexto a cada novo projeto;
• Agentic Hub: aprimora e testa soluções agênticas antes da implantação e coordena sua execução com governança em tempo de execução;
• Token Vault: controla quem usa a IA, o que pode fazer e como opera, com orçamentos, atribuição de custos e registro auditável das atividades.

O sistema pode ser implantado como software como serviço (SaaS) ou na própria nuvem do cliente e é acessível por chat, web, desktop, interfaces de linha de comando ou por meio do protocolo de contexto de modelo (MCP). Os dados dos clientes permanecem sob propriedade dos contratantes e nunca são utilizados para treinar modelos de terceiros.

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Modelo de contratação por resultado

Pelo lado comercial, o Glob.AI é estruturado sobre dois pilares: os AI Pods e o Glob.AI OS. Os AI Pods são unidades de entrega que combinam fluxos de trabalho documentados, agentes de IA e supervisão de especialistas da Globant, incluindo engenheiros especializados que atuam diretamente junto aos clientes, chamados de Forward Deployed Engineers. Cada AI Pod é direcionado a um desafio empresarial específico, como desenvolvimento de software, modernização de aplicações ou operações contínuas, e herda a governança e a segurança do Glob.AI OS.

O diretor-executivo do Glob.AI, Sarab Narang, afirma que a plataforma “aproveita os mais de 23 anos de experiência da Globant no trabalho com empresas líderes em praticamente todos os setores” e o coloca em prática em um modelo de contratação “no qual eles pagam apenas pelos resultados”. Narang observa que o Glob.AI OS “permite que uma grande organização coloque a IA nas mãos de muitas equipes e de muitos agentes, mantendo uma resposta clara sobre quem a utilizou, com quais dados, a que custo e sob qual política”.

O cofundador e CEO da Globant, Martín Migoya, diz que “as empresas precisam de uma nova maneira de colocar a IA em prática, com mais transparência, controle e velocidade”. Para Migoya, a companhia “não está apenas reinventando os serviços”, mas criando “uma nova categoria de entrega de resultados empresariais”.

Resultados em clientes

Os AI Pods já estão sendo utilizados por empresas da Fortune 500 nos setores de mídia, entretenimento, serviços profissionais e finanças. Entre os casos divulgados pela Globant:

• FIFA: aumento de 20% na eficiência do volume de trabalho processado, mantendo ou melhorando os índices de 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: migração de COBOL concluída em dois meses, contra os 14 meses previstos no modelo tradicional.

A companhia afirma que projetos conduzidos 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.

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