Wafaa Amal, uma veterana em pagamentos e serviços bancários globais, vê tendências antes de muitos. Como CEO da Prisme.ai, uma plataforma de inteligência artificial (IA) baseada em agentes soberanos, ela compartilhou duas observações importantes em uma conversa com HT no India AI Impact Summit 2026. Primeiro, a IA não precisa mais ser auditada, mas sim industrializada. Segundo: “A Índia é um exemplo de países que têm os mesmos meios, mas ainda estão um passo atrás, especialmente com o mesmo nível de restrições regulatórias e decisões soberanas”.
“Podemos dizer que estamos atrasados na Europa, tal como em alguns outros países, porque a regulamentação é muito complexa. Sei que a Índia tem requisitos semelhantes. Do meu ponto de vista, a Índia é um exemplo com o qual podemos aprender”, diz Amal.
A empresa francesa de IA Prisme.ai trabalha com uma base global de clientes, concentrando-se em soluções de IA de agências soberanas para empresas, incluindo nuvem privada e reversibilidade, que Amal insiste que são inegociáveis.
Inversão
Esta perspectiva é reveladora, especialmente porque o discurso geral sobre a inteligência artificial posiciona os EUA e partes da Europa como laboratórios de inovação, à medida que ambas as regiões iniciam um impulso intensivo em capital no sentido da superioridade do modelo e da inteligência artificial geral (AGI). Em contraste, a Índia – muitas vezes através de parcerias público-privadas – está focada na IA para as massas.
A infraestrutura em escala é algo que tem sido demonstrado com sucesso repetidas vezes, incluindo o impulso para pagamentos digitais na última década liderado pela Interface Unificada de Pagamentos (UPI).
Enquanto a Europa e os EUA são movidos pela regulamentação da IA, pela protecção de dados e pelas implicações económicas dos pesados gastos em infra-estruturas de IA, a Índia oferece uma perspectiva diferente sobre plataformas de IA baseadas em agentes, como a Prisme.ai. É necessário encontrar um equilíbrio entre a soberania, as ambições de infra-estruturas locais e a digitalização da empresa, ao mesmo tempo que é sensível aos custos. Amal não tem dúvidas de que a Índia replicará o enorme sucesso da UPI com IA.
Bens e regulamentação
Com o tempo, os grandes modelos de linguagem (LLMs) que sustentam tudo na IA tornar-se-ão uma mercadoria. “A China lançou modelos que são rápidos, de alta qualidade, mais baratos e mais baratos. Um dos sinais é que os fornecedores de LLM estão mudando sua estratégia para soluções que ajudam a construir agentes, orquestrar agentes, etc.”, observa ela.
Duas ilustrações recentes vieram da OpenAI e da Anthropic. Coincidentemente, no mesmo dia deste mês, a OpenAI lançou o modelo de codificação de agente GPT-5.3-Codex, chamando-o de o mais eficiente do tipo até o momento. A concorrente Anthropic lançou o modelo Opus 4.6, alegando que ele “estende os limites do raciocínio de nível especializado”. Quando usado em uma ferramenta Claude Code, permite que equipes de agentes trabalhem juntas em tarefas.
Esse ritmo acelerado preocupa Amal. Ela questiona se está a ser feito o suficiente para garantir que as pessoas permaneçam no controlo da tecnologia e se as soluções desenvolvidas permanecerão totalmente sob controlo. As regulamentações existentes que regem setores como o bancário, os serviços financeiros e as telecomunicações dão-lhe motivos para otimismo.
“Têm uma estratégia de governação nos últimos 10 ou 15 anos, têm uma infra-estrutura digital e dados bem geridos. Isso torna mais fácil para eles terem hoje uma infra-estrutura digital”, observa ela.
A qualidade da ferramenta de medição
Quando questionada se a metodologia de medição e verificação da qualidade dos resultados dos agentes de IA está acompanhando a evolução, Amal acredita que um processo de verificação em várias etapas é importante. É importante ressaltar, diz ela, que um agente deve “respeitar todos os cenários de saída e atingir resultados de alta qualidade”.
A solução de arquitetura orientada a eventos (EDA) da Prisme.ai significa que as empresas têm controle total sobre seus dados e ações dos agentes com detecção em tempo real de disfunções ou alucinações.
Amal espera que a Índia se esforce bastante com sua abordagem de IA e agente em escala, que eventualmente dará frutos. “A Índia adoptou desde o primeiro dia uma mentalidade de passar para um modo industrializado. Vemos ferramentas pragmáticas e a Índia não se tornou um grande modelo ou fornecedor de LLM. Em vez disso, concentrámo-nos em como garantir que esta tecnologia seja utilizada de uma forma que beneficiará a população”, diz ela, olhando para a Índia como um mercado significativo nos próximos anos.
Do seu ponto de vista, o desenvolvimento da IA na Índia já está, em grande parte, industrializado.
