MEDIA & ENTERTAINMENT DISCUSSION

Build AI-powered media experiences

From content production to immersive entertainment, AI agents can be strategically integrated across business functions to drive value and competitive advantage. In our ongoing discussion, we bring together industry leaders to explore all this and more.

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Immersed in Frictionless Experiences: How Globant Is Enabling Seamless Engagement for Today's Fans, Guests, and Customers

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Gen Ai in Media & Entertainment, an interview with JJ Lopez Murphy, Head of AI at Globant

JJ Lopez Murphy

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Leveraging AI to Unlock Creative Potential in Media

Isa Goksu and JJ Lopez Murphy

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Navigating the Future of Streaming

Giorgio Tacchia

Interviews

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Archives to asset: Exploring media monetization in the age of AI. 

McKinley Muir Hyden, Director of Data Value & Strategy, Financial Times

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From archives to assets: Exploring media monetization in the age of AI

Meropi Kylika, Vice President of Commercial, CNBC International

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Archives to asset: Exploring media monetization in the age of AI. 

Ayushman Saha, Head of Data Value, Financial Times

Blogs

O dilema do marketing digital: Conteúdo impecável que ninguém lembra
Content and Social

O dilema do marketing digital: Conteúdo impecável que ninguém lembra

O ecossistema de marketing de conteúdo atingiu um teto crítico. Ao rolar por qualquer feed profissional hoje, o diagnóstico é óbvio: estamos inundados com prosa fluida, postagens alinhadas com as tendências e uma consistência impressionante, mas praticamente nada gruda na mente do leitor. A infraestrutura para a geração de conteúdo nunca foi tão poderosa, e o resultado nunca foi tão esquecível. O verdadeiro problema não é a falta de qualidade técnica; é a homogeneização absoluta. Ao padronizar templates, fluxos de trabalho automatizados e ferramentas de IA, as marcas começaram a adotar a mesma voz, estrutura e definição do que é "correto". O produto final é tecnicamente robusto, sim, mas também é completamente intercambiável. A IA não criou essa inércia, mas está acelerando-a em um ritmo sem precedentes. As organizações que não perceberem isso continuarão a investir orçamento na produção de volume sem uma estratégia distinta de engajamento de conteúdo, destruindo silenciosamente sua capacidade de realmente se destacar. Três erros estratégicos na era da automação Quando o conteúdo se torna genérico, a solução não é escrever comandos (prompts) melhores para a máquina. As marcas que lutam contra a mesmice induzida pela IA estão falhando no nível fundamental de sua estratégia, ignorando a necessidade de um posicionamento de marca autêntico que as diferencie. As organizações de sucesso evitam os seguintes erros estratégicos: Terceirizar o pensamento em vez da execução Quando uma equipe de marketing pede a uma ferramenta de IA para escrever um artigo sobre "as principais tendências tecnológicas do ano", o sistema retorna uma resposta baseada na média estatística de tudo o que já foi escrito na internet. O resultado pode ser aceitável, até mesmo polido, mas será idêntico ao que um concorrente na mesma rua acabou de gerar usando o mesmo comando. A alternativa: As marcas que realmente geram impacto operam inversamente. Um profissional com experiência no mundo real e uma perspectiva distinta define primeiro a tese central. Uma vez estruturado esse pensamento humano, a IA entra em ação para polir, formatar e otimizar a escrita. Inverta essa ordem e você estará condenado a soar como todo mundo. Confundir diretrizes de marca com um ponto de vista genuíno A maioria das empresas possui guias de estilo repletos de adjetivos como "inovador", "acessível" ou "confiante". No entanto, essas palavras não definem um posicionamento; são meramente preferências estéticas que poderiam se aplicar a quase qualquer empresa em qualquer setor. O verdadeiro vazio é a ausência de uma opinião. Um verdadeiro posicionamento corporativo é algo do qual um concorrente poderia discordar abertamente. Dizer "As metodologias ágeis falham por causa da cultura, não do software" é uma crença. Dizer que você é "empático e profissional" não convida ao debate. Sem uma visão clara articulada pelos líderes da organização, a IA apenas produzirá palavras elegantes, porém vazias. Priorizar o volume de produção sobre a ressonância real Quando o sucesso de uma equipe de marketing é medido por quantas peças eles publicam por semana, a IA se torna a ferramenta perfeita para inflar métricas de vaidade. Os calendários ficam cheios e os painéis de atividade parecem impecáveis. No entanto, o impacto real frequentemente se move na direção oposta. É incrivelmente comum que marcas que dobram seu volume de publicação após adotar a IA experimentem uma queda drástica no engajamento genuíno. Elas produzem mais, mas importam menos. A métrica que realmente conta não é o quanto você publicou, mas quantas pessoas mudaram de perspectiva após a leitura.     O plano de ação para marcas memoráveis Romper com a monotonia digital de hoje não exige softwares melhores; exige uma mudança radical no seu processo editorial: Estabeleça a tese antes do calendário: Para cada tópico central do seu setor, complete esta premissa: "A maior parte do setor acredita em X, mas nós sabemos que é Y por causa disso". Essa abordagem transforma informações genéricas em uma perspectiva única de alto valor. Inverta o fluxo de trabalho editorial: Não deixe a IA escrever o rascunho inicial apenas para um humano editá-lo mais tarde. A sequência deve ser invertida: o humano esboça o argumento central e os insights fundamentais, a IA estrutura e redige o texto, e o humano refina a voz e valida a precisão. Alimente a IA com pensamentos brutos, não com briefings estéreis: Em vez de sugerir um tema genérico, dê a ela suas notas pessoais, tópicos rápidos ou conclusões brutas de uma reunião. A IA é excelente em moldar pensamentos humanos caóticos em um texto coerente; o que ela não consegue fazer é manufaturar pensamento original. Meça a conversa qualitativa: Adicione indicadores de ressonância aos seus relatórios de desempenho. Monitore comentários onde um debate real é gerado, compartilhamentos que incluem comentários originais ou mensagens diretas que abrem oportunidades de negócios. Vinte interações profundas constroem muito mais valor de marca do que milhares de impressões silenciosas. O Resumo O problema da uniformidade digital não vai se resolver sozinho. À medida que as plataformas de IA se tornam mais acessíveis, a única fronteira competitiva real no marketing de conteúdo será ter algo único a dizer. A vantagem não reside mais no software que você usa, mas nas ideias que você injeta nele. As marcas dispostas a fazer esse trabalho — descobrindo no que realmente acreditam, construindo conteúdo em torno de uma perspectiva genuína e usando a IA para amplificar em vez de substituir a criatividade humana — são as que ainda serão lembradas quando tudo isso se estabilizar. A boa notícia é que a infraestrutura para fazer isso bem já existe. A Globant tem construído precisamente nessa interseção, onde a tecnologia encontra a convicção criativa. Por meio da GUT Network, a Globant reúne IA, Marketing Digital, Conteúdo, Martech e Data Analytics sob o mesmo teto, desenvolvida sob medida para marcas que desejam ir além dos resultados genéricos. E com o Globant FUSION, a primeira suíte de Agentes de IA projetada especificamente para marketing de funil completo (full-funnel), o foco está na execução inteligente e escalável que ainda mantém o julgamento criativo humano no centro. As ferramentas estão prontas. A questão, como sempre, é se as marcas estão dispostas a fazer o trabalho mais difícil de dar a essas ferramentas algo real com que trabalhar.

A Jornada ao Redor da Cabine: A Próxima Fronteira de Design dos Viagens Premium
Airlines

A Jornada ao Redor da Cabine: A Próxima Fronteira de Design dos Viagens Premium

A cabine premium tornou-se oficialmente uma disciplina de design séria. Olhando para o cenário da aviação em 2026, a intencionalidade e a inovação genuína nos produtos de classe executiva (business) e primeira classe são inconfundíveis. OEMs, agências de design e companhias aéreas transformaram com sucesso o ambiente físico em um poderoso diferencial. Mas à medida que a cabine melhora, uma pergunta natural ganha mais destaque: como a experiência ao redor da cabine acompanha esse ritmo? O passageiro que embarca em uma suíte de classe mundial chega de algum lugar e parte para outro lugar. A cabine é a peça central da jornada, mas está longe de ser a totalidade dela. As companhias aéreas mais visionárias já estão engajadas exatamente nisso, reconhecendo que la próxima fronteira na diferenciação premium é a coerência da jornada: a experiência contínua e ininterrupta antes da porta, na porta e depois da porta. O que os Passageiros Premium Realmente Experienciam As principais companhias aéreas estão em um ciclo massivo de investimentos, introduzindo novas configurações de longo curso em um ritmo histórico. O mercado global de interiores de cabines de aeronaves está projetado para atingir mais de US$ 45 bilhões em breve, impulsionado agressivamente por compromissos massivos de modernização (retrofits) e atrasos persistentes nas entregas que forçam as companhias aéreas a modernizar as frotas existentes. Embora esse foco no hardware faça perfeito sentido comercial, uma jornada premium de ponta a ponta é sempre mais ampla do que um briefing de produto padrão pode capturar. O veredicto final do viajante é formado por todo o arco da experiência, não apenas por um único pico físico. Como os passageiros premium são os clientes comercialmente mais valiosos e atentos aos detalhes de uma companhia aérea, uma personalização inconsistente costuma ser pior do que nenhuma. Receber um reconhecimento personalizado em um lounge seguido por um atendimento genérico no portão de embarque cria um contraste desconfortável e fraturado. Agravando esse desafio está o fato de que esses viajantes não são personas estáticas; suas necessidades mudam inteiramente com base no contexto. O mesmo indivíduo exige uma orquestração meticulosa para um voo noturno de segunda-feira (red-eye), mas autonomia autodirigida para uma viagem de lazer na sexta-feira. O verdadeiro objetivo de design para as companhias aéreas, portanto, é a consciência contextual: ler sinais em tempo real para entender qual versão dessa pessoa está viajando hoje. Equilibrar esses estados fluidos dos passageiros já foi um desafio técnico intransponível, mas agora a tecnologia está pronta. A questão estratégica mudou inteiramente de saber se os sistemas podem detectar essas nuances para saber se as organizações das companhias aéreas estão estruturalmente preparadas para agir com base nelas. O Padrão de Investimento e o Que Ele Revela A forte concentração de capital no nível da cabine reflete uma lógica comercial tradicional: as suítes premium geram receitas massivas e produzem elementos visuais altamente tangíveis e fotogênicos que ancoram as campanhas de marketing de uma companhia aérea. Uma grande companhia aérea de rede dos EUA observou que a receita premium cresceu 14% ano a ano no primeiro trimestre de 2026, superando o crescimento da receita da classe econômica básica em quase o dobro. Em contrapartida, a jornada ao redor da cabine é significativamente mais difícil de se investir. Ela está distribuída em operações isoladas (silos), não é fácil de fotografar e seu sucesso é medido pela ausência de atrito, e não pela presença de espetáculo. Trata-se de um atraso estrutural na cadeia de suprimentos, onde a infraestrutura tecnológica de suporte (backend) é integrada às especificações das aeronaves anos antes da entrega, deixando-a atrás das capacidades atuais do consumidor. Além disso, à medida que a conectividade em voo de banda larga se torna a norma do setor, os passageiros estão cada vez mais traçando suas próprias rotas fora das plataformas fornecidas pelas companhias aéreas para usar seus próprios ecossistemas de streaming. No entanto, as companhias aéreas que estão eliminando essa lacuna estão descobrindo que um passageiro que se sente antecipado e atendido de forma coerente ao longo de todo o arco da viagem responde com um nível de fidelidade à marca que supera os concorrentes. O Que o Fechamento Dessa Lacuna Realmente Envolve Alcançar uma experiência de viagem ininterrupta significa tratar a jornada de ponta a ponta como um único objeto de design. Na prática, isso tende a exigir três elementos funcionando juntos: Um Briefing Digital que Começa Antes do Aeroporto O ambiente digital pré-viagem é fortemente disputado. Os passageiros estão delegando cada vez mais o planejamento e a reserva a assistentes autônomos de IA que comparam e agem em seu nome. Para competir, os pontos de contato digitais de uma companhia aérea não podem simplesmente existir; eles devem usar as ferramentas existentes —aplicativos, sistemas de entretenimento de bordo (IFE) e a arquitetura de comunicação atual— de maneira significativamente melhor antes de recorrer a uma nova e complexa infraestrutura. Continuidade de Contexto nos Pontos de Contato Humanos Os momentos com os atendentes do lounge, agentes de portão e tripulação de cabine são onde o serviço premium é sentido e lembrado com maior profundidade. Capacitar essas equipes envolve uma questão de arquitetura de informação que vai muito além do treinamento. Em vez de empurrar perfis densos de passageiros, os sistemas devem apresentar dados pequenos, oportunos e práticos (por exemplo, este passageiro está em conexão, prefere corredor, não comeu). Além disso, o mecanismo deve parecer menos com um painel rígido e mais com uma camada silenciosa de agentes de IA observando estados entre os sistemas e trazendo exatamente o que importa, para quem e quando. No entanto, é importante considerar que isso se torna significativamente mais difícil em ambientes interlinhas e de código compartilhado (codeshare), tornando a integração de dados de parceiros o próximo obstáculo operacional crítico. A Chegada como Parte do Produto A chegada continua sendo a etapa que recebe menos investimentos no ecossistema premium, embora influencie fortemente a avaliação final do passageiro. As operadoras que estendem o pensamento de design premium até o pouso, a entrega de bagagem e os traslados terrestres estão encontrando uma diferenciação real e altamente defensável que o hardware por si só não pode replicar. Escalar essa parte da jornada é difícil, então a melhor abordagem é começar pequeno: resolver um problema específico primeiro, comprovar o ciclo (loop) e expandir a partir daí. A Oportunidade Pela Frente As referências de design que varrem o setor provam que as companhias aéreas levam incrivelmente a sério o que significa o padrão de classe mundial em um ambiente físico. A oportunidade agora é trazer essa mesma seriedade para a jornada digital e operacional ao redor dele. As companhias aéreas que investirem nesse nível de continuidade da jornada construirão uma vantagem emocional e operacional que os concorrentes não poderão simplesmente clonar com um pedido de assentos mais novos. Essa é la fronteira que nos entusiasma na Globant: onde a ambição do produto premium encontra o design no nível da jornada. É aí que a próxima vantagem competitiva será conquistada. Descubra como ancorar a fidelidade do viajante de ponta a ponta no Globant Airlines AI Studio.

Pare de otimizar um balde furado: Por que agora é o momento perfeito para revisar seu stack de comércio
Retail

Pare de otimizar um balde furado: Por que agora é o momento perfeito para revisar seu stack de comércio

Na corrida para dominar o cenário do comércio, muitas empresas estão cometendo um erro crítico: tentar injetar investimentos em um recipiente cheio de furos. Embora o apelo do comércio agêntico (baseado em agentes) e da personalização impulsionada por IA seja forte, esses recursos avançados não podem operar de maneira eficaz sobre dados fragmentados e arquiteturas legadas frágeis. É por isso que a revisão do stack de comércio não pode esperar. A dívida técnica que você tolera hoje impedirá a adoção das ferramentas agênticas de amanhã. O custo oculto de "fazer funcionar" Muitas empresas hoje estão presas em um ciclo de transformação digital à base de "gambiarras" ou remendos. Elas enfrentam uma tensão clara entre o desejo de inovação rápida e o peso pesado da dívida técnica. Frequentemente vejo marcas lutando contra quatro grandes armadilhas que esgotam seus recursos: Tecnologias legadas (Legacy): Stacks que eram de ponta anos atrás, hoje atuam como âncoras. Eles impedem que as marcas escalem ou adotem as arquiteturas modernas e modulares que o mercado atual exige. Essa inércia traz um imposto invisível sobre a produtividade: os desenvolvedores gastam até 42% do seu tempo lidando com dívidas técnicas em vez de focar no desenvolvimento de novas funcionalidades. A lacuna de implementação: A adoção de tecnologia em alta velocidade frequentemente cria uma divisão entre as ferramentas digitais e as pessoas que as utilizam. Quando as empresas correm para a implementação sem alinhar o software aos seus processos de negócios ou sem integrá-lo ao restante do seu stack tecnológico, criam inadvertidamente gargalos manuais e silos de dados. Em vez de acelerar o crescimento, esses sistemas desconectados tornam-se um fardo operacional que exige intervenção manual constante para preencher as lacunas. Preparação para Dados e IA: As marcas querem habilitar plataformas de comércio preparadas para a IA, mas carecem de dados limpos, governados e acessíveis necessários para alimentar esses modelos. Não é possível construir um assistente de compras de IA líder de mercado sobre uma base de informações desorganizadas e isoladas. O sentimento do mercado é absoluto em relação a isso: 96% dos líderes de IT e de negócios concordam que o sucesso dos agentes de IA depende fortemente de uma integração de dados fluida e livre de dívidas. Sem isso, o risco de falha é gritante. A Gartner prevê que, até 2026, as organizações abandonarão 60% dos projetos de IA que não sejam apoiados por dados preparados para IA. Fricção de processos e governança: Muitas vezes, não é a tecnologia em si que falha. Em vez disso, fluxos de trabalho isolados e a falta de clareza na governança e na propriedade dos processos impedem a entrega eficaz da tecnologia e a excelência operacional. O resultado desses problemas é que você acaba personalizando excessivamente e investindo em soluções que criam dívidas técnicas adicionais. Isso aumenta o seu custo total de propriedade (TCO), ao mesmo tempo em que reduz significativamente a sua agilidade. Uma estrutura estruturada para resolução Para parar de otimizar para o passado e começar a construir para o futuro, você precisa de mais do que uma solução rápida. É necessário um diagnóstico metódico e um check-up de saúde que revele os domínios técnicos e não técnicos. Não é um processo que acontece do dia para a noite, mas geralmente leva menos de um mês para avaliar totalmente o cenário e identificar onde a fricção realmente reside. O objetivo não é apenas gerar uma lista de problemas, mas construir um roteiro (roadmap) priorizado para o caminho a seguir. Descobri que focar em quatro pilares críticos é a maneira mais eficaz de garantir que o trabalho realmente se sustente: Revisão da arquitetura: É importante analisar o backend, as extensões de terceiros e as integrações de sistemas de acordo com as melhores práticas do setor. Isso inclui buscar maneiras de simplificar o stack tecnológico. Um diagnóstico comum é que os clientes podem aproveitar melhor os aplicativos de primeira linha (best of breed) ou recursos nativos (out-of-the-box) para simplificar sua arquitetura e reduzir custos. Isso pode envolver o uso de tecnologia de IA. Preparação para IA (AI Readiness): Embora as empresas estejam se movendo rapidamente para adotar a IA, o stack tecnológico existente muitas vezes acaba sendo o próprio fator que as segura. Vale a pena analisar friamente se existem lacunas fundamentais na arquitetura ou na preparação dos dados que possam travar uma implementação antes mesmo de ela começar. Com o mercado atualmente inundado de novas ferramentas, o desafio está mudando de encontrar uma opção de IA para escolher a certa. Trata-se menos de seguir o entusiasmo do momento (hype) e mais de avaliar as decisões de plataforma para garantir que elas realmente se encaixem na estratégia de longo prazo. Ajuste estratégico e da solução: É importante estabelecer uma avaliação do stack tecnológico atual em relação aos objetivos de negócios de longo prazo. É fundamental avaliar e determinar se os sistemas estão desenhados para se comunicarem de maneira eficaz ou se estão criando uma experiência fragmentada para os clientes. Revisão de gestão e governança: A revisão dos processos de gestão de produtos, padrões de garantia de qualidade e estruturas de equipe é frequentemente negligenciada, mas pode ser crítica para o bom funcionamento da modernização da tecnologia de comércio. Ao identificar lacunas na governança, você pode garantir que, uma vez resolvidos os problemas técnicos, estará realmente equipado para manter o aumento de desempenho desejado. Achados de campo Quando as empresas correm para inovar, muitas vezes caem em uma armadilha previsível. Em vez de construir uma arquitetura limpa e ponderada, elas empilham complementos (plugins) de terceiros em sua plataforma de comércio eletrônico como blocos de Jenga. Minha equipe e eu vemos esse padrão de falha com muita frequência. Uma marca quer um recurso rápido, então instala um aplicativo. Depois, instala outro aplicativo para corrigir uma limitação do primeiro. Em pouco tempo, uma dúzia de ferramentas diferentes estão lutando pelo controle do código da vitrine (storefront). Isso cria um ambiente frágil, onde uma pequena atualização em uma ferramenta quebra uma parte totalmente separada do site. É um imposto invisível sobre o crescimento que paralisa as equipes internas e destrói a velocidade do site. Minha equipe e eu revisamos recentemente uma conta corporativa global que ilustra esse ponto de ruptura. Na superfície, o negócio estava pronto para o comércio agêntico. Nos bastidores, o excesso de aplicativos de terceiros havia arrastado a pontuação móvel deles para "Ruim" no Google PageSpeed Insights. Essa fragmentação também soterrou suas equipes administrativas sob uma enorme carga operacional, prendendo os funcionários em um ciclo constante de soluções manuais improvisadas apenas para manter a vitrine funcionando. Por exemplo, em vez de aproveitar os recursos modernos de automação de comércio, cada bloco de recomendação de produtos no site precisava ser configurado e atualizado de forma totalmente manual por um administrador. Tentar lançar experiências de cliente de comércio agêntico sobre uma arquitetura instável como essa é uma batalha perdida desde o primeiro dia. Sua base está pronta? O maior risco para as empresas hoje é ignorar as lacunas fundamentais enquanto saltam direto para os casos de uso de IA altamente visíveis no mercado. Enquanto grande parte do setor se move em direção a experiências agênticas, os líderes de amanhã já estão preparando seus dados e arquiteturas para essa próxima onda de disrupção. Se você não consertar a base hoje, seus concorrentes vão disparar na frente. Você ficará para trás, tentando correr atrás do prejuízo nos próximos anos. Se você guardar apenas uma coisa deste artigo, que seja isto: a verdadeira transformação digital é desbloqueada quando os remendos terminam. Sua organização está construindo recursos para o futuro ou está apenas colocando fita adesiva no passado? Pare de adivinhar onde estão os furos no seu balde. No Commerce Studio da Globant, ajudamos marcas globais a superarem a cultura dos remendos, auditarem sua dívida técnica e construírem arquiteturas unificadas projetadas para a próxima onda de IA agêntica.

A personalização a 35.000 pés é um desafio de orquestração, não de dados
Airlines

A personalização a 35.000 pés é um desafio de orquestração, não de dados

A personalização está no roteiro de quase todas as companhias aéreas, e a maioria das operadoras investiu significativamente na infraestrutura de dados para apoiá-la. O progresso é real: comunicações que parecem mais relevantes, gestos de serviço que sinalizam reconhecimento, recursos que refletem o histórico do passageiro. Ainda assim, mesmo os programas mais avançados tendem a bater no mesmo teto. Discussões recentes entre líderes e profissionais do setor aguçaram consideravelmente essa visão. Em todo o setor, os especialistas continuam voltando ao mesmo fenômeno, que alguns começaram a chamar de "o problema do platô". Os passageiros também sentem isso. A companhia aérea claramente sabe algo sobre eles. Só que nem sempre aparece no momento certo e da maneira certa. Você se sente conhecido digitalmente, mas esse reconhecimento tende a se dissolver assim que você chega ao seu assento. Esse padrão vale a pena ser entendido, porque aponta para algo estrutural. E algo solucionável. As companhias aéreas conhecem seus passageiros. Então, por que não parece? As companhias aéreas detêm grandes quantidades de dados de passageiros. Histórico de transações, padrões comportamentais, preferências declaradas, sinais de integração de programas de fidelidade... A matéria-prima está lá, em escala, no ambiente de praticamente qualquer grande operadora. Mas o que torna a personalização tão difícil é onde esses dados vivem. O Programa de Passageiro Frequente (FFP) mantém a fidelidade; a pilha operacional gerencia interrupções; o sistema de cabine executa o ambiente a bordo. Cada um desses sistemas foi construído para fazer bem o seu trabalho, e cada um faz. O desafio é que nenhum foi projetado para um diálogo em tempo real com os outros, e eles são organizados em torno da estrutura da companhia aérea, e não da jornada do passageiro. Isso não é uma falha de design; reflete décadas de prioridades operacionais legítimas. No entanto, cria uma lacuna: uma companhia aérea que o reconhece perfeitamente na nuvem, mas o esquece completamente no portão. Uma ilustração subestimada disso é o próprio programa de fidelidade. Os passageiros rotineiramente confundem pontos de nível (tier points) com pontos de moeda (currency points), e principalmente se preocupam com este último. Quando o sistema construído para reconhecer um passageiro não é legível para ele, isso é uma falha de personalização antes mesmo de qualquer questão tecnológica entrar em cena. É uma quebra de design de experiência, um investimento massivo em dados que acaba falhando em traduzir no ponto de interação. A camada ausente entre dados e experiência Quando a personalização estagna, o instinto natural é adicionar mais dados ou construir um modelo mais inteligente. Ambos podem ajudar, mas na maioria dos casos, a restrição de ligação está em outro lugar. O tipo de personalização que os passageiros realmente sentem requer uma verdadeira orquestração. Isso significa estabelecer um contexto de passageiro vivo e gravável que se mova ativamente pelos pontos de contato em tempo real, informando a ação certa no momento exato em que importa. Não se trata de uma sincronização em lote periódica ou de um modelo de segmentação estático atualizado trimestralmente; a personalização deve ser contínua. Requer um sinal digital persistente que conecte o que a fidelidade sabe, o que as operações veem e o que a tripulação ou a interface de serviço precisa para agir. A conectividade serve como o pré-requisito indispensável que permite essa fluidez, indo muito além de um recurso padrão ou linha de receita auxiliar para se tornar a base para todo o resto. É precisamente aqui que a atual conversa sobre IA depende silenciosamente de escolhas de infraestrutura que a precedem. Copilotos agênticos para a tripulação, recuperação preditiva de serviço e interações generativas pré-voo pressupõem fundamentalmente que um contexto de passageiro vivo e interdepartamental já existe para se basear. Sem esse substrato, um agente é apenas um chatbot com a marca da companhia aérea. A camada de orquestração não está em competição com o investimento em IA; é o que determina se o investimento em IA retorna alguma coisa. Três padrões tendem a atrapalhar, e eles são comuns o suficiente em todo o setor que vale a pena nomeá-los: Estrutura organizacional espelhando a estrutura do sistema: Quando fidelidade, operações e digital carregam propriedade separada e métricas de sucesso separadas, a integração torna-se um desafio de coordenação muito antes de se tornar um desafio tecnológico. Embora a integração entre sistemas seja frequentemente viável em nível técnico, a imensa complexidade operacional das companhias aéreas torna a navegação por esses silos departamentais internos especialmente pronunciada. Personas estáticas substituindo o contexto dinâmico: A maioria dos programas de personalização ainda depende de modelos de segmentação históricos que descrevem quem era um passageiro, em vez de quem ele é agora, nesta jornada, neste momento. Não é que esses modelos sejam inerentemente incorretos; é que eles se atualizam em um relógio completamente diferente do que o passageiro. Insights que não chegam exatamente ao ponto de interação: Mesmo quando dados e lógica sofisticada estão presentes, a última milha de execução requer uma interface física, seja um membro da tripulação ou uma tela no assento. A tela, por exemplo, continua sendo um ponto de extremidade de orquestração subutilizado, um terceiro canal vital em um modelo omnichannel que normalmente para na web e no celular. Se um insight estratégico não chega a esses pontos de contato de forma utilizável no momento exato em que importa, ele permanece puramente analítico. Ele nunca se traduz em experiência. O que os Líderes das Companhias Aéreas estão Fazendo de Diferente As operadoras que estão fazendo avanços reais tendem a compartilhar algumas características. Notavelmente, seu sucesso raramente é impulsionado pelo tamanho do seu orçamento de tecnologia. Em vez disso, eles fizeram um compromisso organizacional definitivo para tratar a orquestração da jornada do passageiro como um objeto de design holístico, em vez de uma coleção fragmentada de responsabilidades departamentais. Alguém possui explicitamente a continuidade da experiência através dos pontos de contato, incluindo as transferências entre eles. Essas transições são atos de design por si só, não apenas mudanças operacionais; a mudança do lounge para a cabine, onde a voz e o contexto se sustentam ou se dissolvem. Eles investiram na infraestrutura sem glamour: camadas de integração, pipelines de dados em tempo real, modelos de contexto de passageiro compartilhados... Trabalho que muitas vezes passa despercebido, mas que torna tudo o resto possível. Um exemplo concreto dessa arquitetura atingindo o nível da cabine é como algumas operadoras aproveitam parcerias de conectividade LEO (Low Earth Orbit) e software de Entretenimento de Bordo (IFE) personalizado. Ao melhorar essas superfícies além dos recursos prontos para uso, eles efetivamente transformam a tela do assento em uma extensão perfeita do próprio aplicativo móvel da companhia aérea. Essas operadoras também internalizaram que as companhias aéreas competem em verbos, não apenas em substantivos. Especificações de produto —assento, estúdio, suíte— são listáveis. A experiência é sentida. Coisas pequenas, repetidas bem, tornam-se a assinatura. O ritual é uma estratégia de design. Ao permanecer atentas à última milha, elas equipam as equipes de linha de frente com ferramentas que trazem os insights certos de forma acionável no momento exato em que são relevantes. O princípio central de design aqui é claro: a tecnologia deve permitir a interação humana, não substituí-la. O Imperativo para a Aviação Conectada As expectativas dos passageiros são definidas cada vez mais fora da aviação. Acontece nos aplicativos de streaming, varejo e bancários que as pessoas abrem todos os dias, onde a personalização não é um recurso, mas a linha de base. Esforços de nível superficial em viagens não atingirão essa barra. O ritmo de mudança na aviação tem suas próprias realidades estruturais: os ciclos de hardware são longos e os investimentos físicos e digitais tendem a não se alinhar na mesma linha do tempo. Em vez de impulsionar a cautela, essa realidade exige um investimento bem sequenciado, começando com as camadas que desbloqueiam o maior valor a jusante. As operadoras que fecharem a lacuna entre a riqueza de dados e a coerência da jornada construirão uma vantagem composta. E tudo começa com a camada de orquestração, não com a superfície voltada para o passageiro. O fato de que esses temas estão emergindo independentemente em conversas do setor apenas reforça que as operadoras concordam amplamente sobre onde está o trabalho. Para nós na Globant, esta é exatamente a interseção onde a estratégia de tecnologia e o design de personalização da experiência do passageiro são mais produtivos juntos. Uma pergunta que achamos mais útil com os parceiros das companhias aéreas não é "como adicionamos mais personalização?", mas "como tornamos a personalização estruturalmente possível em toda a jornada?". Esse reajuste tende a abrir um tipo de conversa diferente e muito mais produtiva. E é muito significativo ter. A personalização torna-se real quando cada ponto de contato fala a mesma língua. Veja como a Globant está ajudando na estratégia de personalização das companhias aéreas dentro dessa mudança.

Soluções de IA da prova de conceito à produção total: Globant no AWS Summit Madrid 2026
Data & AI

Soluções de IA da prova de conceito à produção total: Globant no AWS Summit Madrid 2026

Embora 61% das empresas espanholas já tenham integrado a IA em seus fluxos de trabalho — de acordo com dados compartilhados no evento —, continua existindo um gargalo impressionante: apenas 17% apoiaram essa iniciativa com a estratégia formal e a governança de dados necessárias para uma adoção avançada. No AWS Summit Madrid 2026, a atmosfera estava carregada com uma certeza única e urgente: passamos oficialmente de uma onda de curiosidade para a necessidade de execução. Superar essa lacuna exige ir além do "hype" (exagero publicitário) e resolver as duras realidades arquitetônicas sob a superfície. Como AWS Premier Tier Partner e detentora da AWS AI Services Competency, a Globant participou do evento para compartilhar um ponto de vista claro: as empresas que liderarão a próxima onda de transformação não são aquelas que testam a IA isoladamente, mas sim as que constroem as bases certas para escalá-la por todo o negócio. Da experimentação ao impacto mensurável De acordo com os dados da palestra principal da AWS, fechar a lacuna de adoção da IA poderia liberar 191 bilhões de euros adicionais em valor econômico em toda a Europa. A principal conclusão é simples: o valor da IA não é mais definido pelo ambiente de testes (sandbox). Ele é definido pela execução, governança e capacidade de transformar tecnologia em resultados de negócios concretos, impulsionando a transformação do valor empresarial da IA em todos os setores. O que se destacou no evento A IA está entrando em produção: A IA Generativa superou a fase de testes. O foco agora está em implementações escaláveis, seguras e de nível empresarial. Vimos isso ao vivo com estudos de caso como o da OutSystems, que implantou o conector do Amazon Bedrock para lançar 19.000 agentes de IA autônomos em produção em apenas cinco meses, reduzindo os custos de desenvolvimento em 30%. Esses exemplos destacam o impacto crescente das soluções de IA generativa da AWS nas empresas. Reinventando a experiência do desenvolvedor: Um enorme destaque foi dado à velocidade da engenharia. A AWS apresentou o Kiro, um assistente de IA inovador para desenvolvedores que converte comandos em linguagem natural em especificações técnicas profundas e os empacota automaticamente em código pronto para envio. Ao lado do Amazon Q — que adotantes empresariais como a 3M estão usando para reduzir o tempo de preparação de reuniões de vendas de 5 horas para minutos —, as ferramentas demonstradas provaram que a produtividade dos desenvolvedores está disparando, mostrando como a IA pode melhorar a produtividade do desenvolvimento em escala. Nuvem e dados continuam sendo a base ("Sem dados, sem IA"): O evento reforçou uma verdade arquitetônica central: sem pipelines de dados modernos, a IA não consegue entregar resultados em escala. Para mitigar a fragmentação de dados e eliminar gargalos de armazenamento, a AWS lançou o Amazon S3 Files, permitindo que as equipes de engenharia montem buckets do S3 de alto desempenho diretamente como sistemas de arquivos locais dentro de instâncias EC2 ou Lambda. A modernização de sistemas legados (legacy) também esteve no centro das atenções, destacada pela Mercedes-Benz, que utilizou IA para migrar de forma autônoma códigos antigos em COBOL para Java moderno, desativando de forma limpa 3.000 aplicações legadas. Soberania e infraestrutura local importam: A AWS reforçou seu enorme compromisso de longo prazo com o mercado espanhol, destacando seu plano de investimentos de 33,7 bilhões de euros na região de data centers de Aragão até 2035 — um projeto previsto para sustentar 30.000 empregos anualmente e injetar 32 bilhões de euros no PIB da Espanha. Crucial para indústrias regulamentadas, a AWS European Sovereign Cloud está agora oficialmente ativa e fisicamente isolada, operada exclusivamente por residentes da UE para tornar a IA soberana uma realidade operacional pronta para uso. Flexibilidade multimodelo e IA de Agentes (Agentic AI): As empresas querem escolha e controle. O grande anúncio técnico da Disponibilidade Geral (General Availability - GA) dos modelos OpenAI GPT de forma nativa dentro do Amazon Bedrock provou que o mercado exige uma abordagem multimodelo. Combinada com o Amazon Bedrock Agent Core e as novas AWS Lambda Durable Functions (que permitem que agentes autônomos pausem fluxos de trabalho complexos por horas ou dias sem acumular custos de computação ociosa), a IA baseada em agentes passou oficialmente de conceito à realidade operacional. A mudança de mentalidade que as empresas precisam O maior desafio não é mais o acesso à tecnologia; é a mentalidade organizacional necessária para utilizá-la bem. Na verdade, 60% das empresas ainda citam a falta de habilidades digitais como seu principal gargalo, destacando os desafios de adoção de IA que muitas organizações continuam enfrentando. A adoção avançada de IA requer uma estrutura estruturada: Patrocínio executivo para quebrar silos. Protocolos claros de governança e conformidade. Uma estratégia focada em casos de uso atrelados ao valor do negócio. Bases de dados modernas (distanciando-se dos sistemas legados). Investimento contínuo em habilidades e na requalificação (reskilling) dos funcionários. As empresas que terão sucesso serão aquelas que tratarem a IA como uma capacidade central de negócios, não apenas como uma camada de tecnologia isolada. Como a Globant ajuda a transformar a IA em valor de negócio Na Globant, ajudamos as organizações a passar da ambição da IA para a execução. Nossa abordagem combina experiência em nuvem, dados e IA com um profundo conhecimento do setor para projetar soluções prontas para gerar impacto no mundo real. Entregamos isso através de: AI Pods: Unidades de serviço nativas de IA onde os agentes executam, os especialistas supervisionam e as empresas recebem resultados governados em escala. Soluções de IA específicas para o setor: Estruturas personalizadas projetadas para enfrentar os desafios únicos de cada setor, desde serviços financeiros até o varejo. Implementação de ponta a ponta (End-to-end): Suporte abrangente que orienta sua arquitetura desde a estratégia inicial e ingestão de dados até a produção final. Base sólida da AWS: Aproveitamos nossa parceria Premier Tier para implantar arquiteturas multimodelo de forma segura, eficiente e em conformidade. Se o objetivo é modernizar as operações, melhorar a experiência do cliente ou desbloquear novos modelos de negócios, trabalhamos com os clientes para tornar a IA prática, escalável e mensurável. Reintegração em ação (Reinvenção em ação) Explore como a Globant, impulsionada pela AWS, está gerando resultados de negócios tangíveis para empresas em todo o mundo. Descubra nossas histórias de sucesso do mundo real abaixo: Interbanking-Frisvy's: Como a Interbanking-Frisvy aproveitou a AWS e a IA generativa para aprimorar o processamento de documentos. Santander: O salto para a nuvem do Santander com a Globant e a AWS. USGBC: Globant acelera a adoção da gestão de desempenho de sustentabilidade da USGBC. Olhando para o futuro O AWS Summit Madrid 2026 deixou claro que o futuro da IA pertence às organizações que conseguirem combinar a infraestrutura, os dados e o modelo de execução corretos. Na Globant, estamos prontos para ajudar os clientes a navegar por essa mudança e transformar a IA em uma verdadeira vantagem competitiva.

O fim do CRM como o conhecemos: Dados como o sistema operacional para a execução agêntica
Salesforce

O fim do CRM como o conhecemos: Dados como o sistema operacional para a execução agêntica

A maioria dos conselhos corporativos está medindo o sucesso de suas iniciativas de IA usando a métrica errada: o mero número de pilotos atualmente em desenvolvimento. Na realidade, o que muitas empresas multinacionais chamam de uma "jornada de transformação de IA" é, na verdade, uma queima sistemática de orçamento em capacidade de computação e consumo de tokens, gerando zero impacto mensurável na demonstração de resultados (P&L). Chegamos a um ponto de inflexão crítico. As empresas investiram com sucesso milhões na implementação do Salesforce, mas suas organizações continuam funcionando sob a lógica de um CRM tradicional: dados fragmentados, integrações complexas e automatizações confinadas a fluxos de trabalho isolados. Quando a liderança tenta injetar uma camada agêntica sobre essa estrutura fraturada, o sistema estagna. O problema central não é a tecnologia de IA subjacente; é o escopo estratégico. Introduzir camadas autônomas em processos que não foram adequadamente transformados ou repensados, sobre arquiteturas de dados desconectadas, simplesmente adiciona adornos tecnológicos à sua operação. A IA não precisa apenas de mais dados; ela precisa de contexto operacional. A tensão oculta: Desacoplando o software da execução Durante a última década, o crescimento corporativo dependeu de uma fórmula previsível: a acumulação de licenças e de pessoal. Se uma organização precisava expandir o suporte ao cliente ou acelerar um ciclo de vendas, a resposta era sempre contratar mais analistas e comprar mais licenças de software. Hoje, esse modelo está se tornando obsoleto. Estamos testemunhando uma mudança radical de paradigma no consumo de tecnologia: a transição do licenciamento baseado em usuários para uma economia baseada no uso e na execução. Neste novo ecossistema, o Salesforce está evoluindo muito além de um CRM tradicional, consolidando-se em uma Plataforma de Execução Empresarial onde a força de trabalho é inerentemente híbrida — composta por humanos e agentes de IA que co-orquestram processos de ponta a ponta. O verdadeiro obstáculo para desbloquear este modelo não é a falta de ferramentas. É a ausência de uma base estrutural que aborde as duas maiores barreiras para a IA empresarial: a prontidão dos dados e a adoção operacional. Quando um agente de IA (como o Agentforce) carece de acesso a dados em tempo real, de alta qualidade e acionáveis, sua capacidade de tomada de decisão é totalmente neutralizada. Não importa quão avançadas sejam suas habilidades ou ações nativas, sem um contexto unificado, o agente gera resultados insuficientes ou irrelevantes no front operacional. Quando o processo não é redesenhado levando em consideração as novas capacidades que os humanos têm à sua disposição, estamos fornecendo aos nossos funcionários ferramentas que os mantêm ocupados com o trabalho, mas a operação funciona de forma semelhante a antes; o volume aumenta, mas não o valor, nem a eficácia. Consequentemente, as equipes internas perdem a confiança na ferramenta, abandonam-na e revertem para processos manuais e isolados. 5 insights estratégicos para a alta liderança (C-Suite) Dados como o sistema operacional definitivo A infraestrutura de dados não é mais um repositório de armazenamento estático; é o sistema nervoso central da organização. As empresas orientadas para o futuro não estão mais projetando arquiteturas de dados apenas para que humanos leiam painéis (dashboards), mas para que agentes de IA compreendam, decidam e executem ações de negócios diretamente no fluxo de trabalho. Se o contexto dos dados não fizer sentido, o agente de IA não será capaz de discernir as nuances do processo de negócios e falhará. Os humanos podem tomar essas decisões na maioria das vezes, mas se quisermos escalar em velocidade e volume, precisamos da automatização da IA e, para isso, os dados fornecem o mapa para navegar no território operacional. De dados limpos para um "contexto de dados compartilhado e confiável" O paradigma tradicional de TI focava fortemente em ações como a remoção de registros duplicados ou a completude dos dados. A automatização da IA exige um ambiente unificado de inteligência em tempo real. Isso significa orquestrar tecnologias como MuleSoft, Informatica e Data 360 em conjunto, abstraindo a complexidade dos sistemas de backend legados para entregar o contexto exato à camada agêntica no milissegundo preciso em que ela precisa ser executada. Arquitetura Headless e execução ubíqua O Salesforce manterá seu valor gerenciando as regras de negócios principais, os fluxos de trabalho operacionais e esses valiosos registros transacionais. No entanto, a interação do usuário não pertencerá mais exclusivamente à sua interface nativa. Por meio de protocolos de conectividade modernos, como o MCP (Model Context Protocol), e APIs avançadas, a interação em linguagem natural encontrará os usuários onde quer que eles já operem, seja no Slack, Microsoft Teams, WhatsApp Corporativo ou aplicativos personalizados para dispositivos móveis e desktop. O fim das equipes de entrega de TI superdimensionadas O modelo atual dos integradores de sistemas de investir infinitas horas e pessoal escrevendo código e configurando cada campo e cada fluxo não pode sobreviver à velocidade que a IA pode proporcionar. Alcançar a velocidade de uma startup dentro de uma arquitetura empresarial requer modelos de entrega de IA automatizados, governados por humanos em uma estrutura bem definida. Os humanos (desenvolvedores e consultores) funcionam como o filtro de qualidade para as construções de IA, fornecendo o “porquê” e o “como”, acelerando o desempenho, aumentando a qualidade e aproveitando a completude da documentação que a IA pode fornecer, estabelecendo a base para um ciclo de desenvolvimento mais robusto do que nunca. A armadilha do escopo limitado das PoC (Provas de Conceito) As iniciativas de IA costumam estagnar porque seu escopo estratégico é muito estreito. Limitar a IA a tarefas menores e de baixo impacto gera custos de computação sem trazer valor real. Para capturar o ROI verdadeiro, a meta estratégica deve ser ambiciosa e estreitamente alinhada com os macro-objetivos de negócios, como uma redução drástica nos tempos de resposta operacional, uma reformulação completa da cadeia de prestação de serviços ou até mesmo os agentes da nossa empresa interagindo com os agentes dos nossos parceiros ou clientes para executar tarefas e atividades rotineiras. Indo além dos silos: A abordagem da Globant Para operacionalizar este novo modelo, as empresas devem abandonar as linhas de integração tradicionais e avançar em direção a uma estratégia de entrega contínua e automatizada. Na Globant, estamos resolvendo esse desafio por meio do desdobramento de AI Pods especializados para os ecossistemas Salesforce e MuleSoft. Os AI Pods representam uma evolução fundamental nos serviços profissionais. Em vez de um simples aumento de equipe (staff augmentation), eles operam em um modelo de assinatura industrializado que combina arquitetos seniores (humanos no circuito) com capacidades de IA integradas sob uma rigorosa estrutura de governança. Como isso funciona na prática? Quando uma organização precisa migrar integrações legadas para arquiteturas modernas do MuleSoft para alimentar seus agentes de IA, os AI Pods da Globant automatizam a fase de design de APIs e modernizam o código na velocidade de uma startup. Isso acelera drasticamente a execução do projeto, impõe limites rígidos para a segurança dos dados e reduz o custo total de entrega. O resultado é uma arquitetura limpa que permite às empresas a transição de silos de dados fragmentados para fluxos de trabalho complexos e autônomos em semanas, em vez de anos. As métricas de impacto observadas em implantações maduras de execução empresarial provam que o valor é altamente quantificável: Operações de TI: Alcance uma redução de 30% a 40% no MTTR (Tempo Médio de Reparo) por meio de resoluções recomendadas por IA e apoiadas por um profundo contexto de dados. Serviços de RH: Recupere até 2 horas diárias por agente ao direcionar a redação e validação de respostas complexas por meio de fluxos automatizados de IA. Suporte ao Cliente: Desvie até 40% das consultas rotineiras por meio de recomendações avançadas de IA em autoatendimento que realmente resolvem os problemas em vez de apenas redirecionar os chamados. Conclusão A vantagem competitiva na era da IA não pertencerá às empresas com os maiores modelos fundacionais, nem àquelas que acumulam mais licenças de software. Pertencerá às organizações que transformarem com sucesso seus dados fragmentados em uma plataforma unificada de execução empresaria. Continuar tratando o Salesforce como um repositório glorificado para interações de vendas é um erro fundamental de diagnóstico estratégico. O verdadeiro desafio para a alta liderança hoje é projetar o Contexto de Dados Compartilhado e Confiável necessário para que humanos e agentes operem com velocidade máxima e total segurança regulada. Aqueles que continuarem expandindo o tamanho das equipes para corrigir problemas de agilidade se encontrarão gerenciando software legado. O futuro pertence à execução inteligente. Saiba mais sobre nossa abordagem aqui.

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