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Globant lança plataforma de governança para IA corporativa

27 de outubro de 2026
Globant lança plataforma de governança para IA corporativa

Destaques

  • •Globant lança Glob.AI OS, uma camada unificada de governança para inteligência artificial corporativa.
  • •A nova plataforma visa permitir que grandes empresas adotem e escalem IA com controle centralizado, rastreabilidade de custos e segurança de dados.
  • •O modelo de receita da Globant muda para resultados e consumo, não mais por horas trabalhadas ou licenças por usuário.

A empresa de tecnologia Globant lançou nesta terça-feira (27) o Glob.AI OS, uma nova camada unificada de governança para inteligência artificial (IA) corporativa. O objetivo é permitir que grandes corporações adotem e escalem o uso de IA com controle centralizado, rastreabilidade de custos e segurança de dados.

O produto expande a plataforma Glob.AI, que oferece serviços nativos de IA, e marca uma mudança estratégica no modelo de receita da Globant. A empresa passará a cobrar por resultados e consumo, abandonando o modelo baseado em horas trabalhadas ou licenças por usuário.

O desafio da IA corporativa

O lançamento atende a uma demanda crescente de empresas que já utilizam múltiplos modelos de IA, com equipes autônomas desenvolvendo agentes e gastos fragmentados entre diversos fornecedores. O principal desafio identificado pela Globant não é o acesso à tecnologia, mas sim a capacidade de transformar esse acesso em entregas prontas para produção, garantindo governança e responsabilização.

O Glob.AI OS atua como a base de governança para os AI Pods, unidades de entrega da plataforma Glob.AI. A arquitetura é composta por quatro componentes principais que visam otimizar o uso da IA.

Arquitetura e componentes do Glob.AI OS

A arquitetura do Glob.AI OS é organizada em quatro componentes essenciais:

  • Intelligence Hub: Conecta mais de 320 modelos de IA, de código aberto e proprietários, de mais de 25 fornecedores. Ele 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, evitando a necessidade de reconstruir o contexto a cada novo projeto.
  • Agentic Hub: Aprimora e testa soluções agênticas antes da implantação, coordenando sua execução com governança em tempo real.
  • Token Vault: Controla o acesso e o uso da IA, definindo quem pode utilizá-la, quais ações são permitidas e como as operações ocorrem, com orçamentos, atribuição de custos e registro auditável.

O sistema pode ser implantado como software como serviço (SaaS) ou na nuvem do cliente. Os dados dos clientes permanecem sob sua propriedade e não são utilizados para treinar modelos de terceiros.

Modelo comercial e resultados em clientes

O Glob.AI é estruturado em torno dos AI Pods e do Glob.AI OS. Os AI Pods combinam fluxos de trabalho documentados, agentes de IA e supervisão de especialistas da Globant, incluindo engenheiros chamados de Forward Deployed Engineers. Cada AI Pod é focado em um desafio empresarial específico.

Sarab Narang, diretor-executivo do Glob.AI, destacou que a plataforma permite que grandes organizações coloquem a IA nas mãos de muitas equipes e agentes, mantendo clareza sobre o uso, os dados, os custos e as políticas aplicadas.

Martín Migoya, cofundador e CEO da Globant, afirmou que as empresas necessitam de uma nova forma de implementar IA, com mais transparência, controle e velocidade, e que a companhia está criando uma nova categoria de entrega de resultados empresariais.

Os AI Pods já estão em uso por empresas da Fortune 500 em setores como mídia, entretenimento, serviços profissionais e finanças. Exemplos de resultados incluem:

  • FIFA: aumento de 20% na eficiência do volume de trabalho processado.
  • 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 14 meses previstos.

A Globant também relatou que projetos anteriores com seu modelo de IA resultaram em modernização de sistemas legados até sete vezes mais rápida e descoberta de produtos três vezes mais rápida.

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