Guillermo Rauch explica a nova infraestrutura de agentes de IA na Vercel

O avanço dos sistemas baseados em inteligência artificial generativa está redefinindo as bases da computação em nuvem, conforme indicam os novos dados operacionais divulgados pela Vercel durante sua recente conferência corporativa, a ShipNYC. Sob a liderança do empresário e desenvolvedor Guillermo Rauch, atual presidente-executivo da companhia, a plataforma consolidou sua posição estratégica ao atingir a marca expressiva de 6 milhões de implantações diárias gerenciadas por sua infraestrutura global. Esse patamar de processamento evidencia a rápida transição do mercado de tecnologia, que deixa para trás a fase de testes conceituais para consolidar ambientes de execução integrados de alta disponibilidade.

O volume de requisições processado pela infraestrutura da Vercel revela uma profunda transformação na dinâmica de desenvolvimento de software moderno: cerca de 50% de todas as implantações diárias na plataforma são iniciadas de maneira autônoma por agentes de programação independentes. Complementando esse indicador de atividade automatizada, o fluxo de dados que transita pelo gateway de inteligência artificial da empresa supera a marca de 1 trilhão de tokens diários de forma contínua. Esse tráfego massivo sinaliza que as soluções automatizadas não são mais meros assistentes de preenchimento de código, mas sim componentes integrados que geram cargas de trabalho constantes nos servidores de nuvem de última geração.

Em entrevista detalhada concedida ao jornalista de tecnologia Russell Brandom, da publicação especializada TechCrunch AI, publicada no dia 6 de julho de 2026, Guillermo Rauch analisou essa transição estrutural que redefiniu o ecossistema tecnológico global. O executivo apontou que o ano anterior caracterizou-se como um período de intensa prototipagem e experimentação sem amarras técnicas, sob a premissa de que os limites para a atuação dos agentes eram praticamente inexistentes. Contudo, o cenário atual impôs às grandes companhias de software a realidade complexa de colocar esses agentes autônomos em ambientes de produção corporativa, revelando desafios imediatos de segurança de dados e governança de infraestrutura.

A evolução das implantações diárias

A transição do desenvolvimento puramente conceitual para a implantação em produção exigiu que as organizações de tecnologia passassem a lidar com a realidade operacional dos agentes. Segundo Guillermo Rauch, a própria equipe de engenharia da Vercel experimentou esse processo ao desenvolver e implantar internamente centenas de agentes autônomos de maneira orgânica. Esse laboratório interno permitiu mapear os principais gargalos que impediam os sistemas automatizados de operarem com total confiabilidade técnica dentro de ambientes de TI corporativos tradicionais.

A partir desse aprendizado, o executivo-chefe da Vercel destacou que o mercado consolidou dois casos de uso de alto impacto, classificados como as grandes aplicações de sucesso da atual era de automação. A primeira delas refere-se diretamente aos agentes de programação, que têm sido os grandes propulsores do consumo global de tokens. Como esses agentes geram volumes substanciais de código de forma autônoma, eles criam uma necessidade imediata de infraestrutura estável para que essas novas aplicações geradas por inteligência artificial possam ser publicadas, testadas e hospedadas de forma automatizada na nuvem.

A segunda aplicação crítica destacada por Guillermo Rauch envolve o uso de agentes internos projetados especificamente para auxiliar no gerenciamento operacional das companhias. Diferente dos assistentes focados apenas em código, esses sistemas manipulam dados corporativos estratégicos. O grande desafio apontado na produção desses agentes corporativos é garantir a segurança absoluta no acesso às informações, manter um rastreamento completo de todas as chamadas de ferramentas executadas pelo agente e construir um histórico auditável que certifique que as políticas de conformidade interna não foram violadas durante a execução das tarefas.

O risco do vazamento de código

A adoção em larga escala de ambientes de desenvolvimento inteligentes, como as soluções integradas Devin ou Cursor, trouxe à tona novos riscos de segurança da informação para as equipes de engenharia de software. Guillermo Rauch chamou atenção para o perigo de configurações incorretas nessas ferramentas, que podem resultar no envio involuntário de repositórios inteiros de código-fonte corporativo para servidores externos na nuvem, onde são utilizados para treinar novos modelos de linguagem de terceiros sem a autorização das empresas proprietárias.

Para exemplificar a gravidade desse cenário de vulnerabilidade tecnológica, o executivo da Vercel relembrou uma conversa estratégica mantida com o presidente da gigante aeroespacial Airbus. A fabricante de aeronaves detém um patrimônio intelectual inestimável composto por décadas de código-fonte especializado escrito na linguagem de programação C++ para engenharia aeronáutica. O risco iminente de que um desenvolvedor configure incorretamente uma ferramenta local e acabe expondo todo esse repositório de C++ a modelos públicos de nuvem gerou uma preocupação imediata quanto ao controle absoluto sobre onde os dados de desenvolvimento são processados.

"Você tem décadas de patrimônio em código C++ muito específico para engenharia aeroespacial. Alguém entra, instala a ferramenta de desenvolvimento errada e pronto, todo o código vai para a nuvem para fins de treinamento."

Como resposta direta a esse desafio de conformidade e segurança corporativa, a empresa desenvolveu o ambiente de isolamento controlado denominado Vercel Sandbox. Essa arquitetura atua como uma contenção de segurança que restringe a atuação do agente autônomo, permitindo que ele execute suas tarefas analíticas de forma livre, mas sob uma rígida política de proteção de dados. Por meio do Vercel Sandbox, as empresas conseguem determinar de forma precisa quais dados do sistema podem ser lidos pelo agente e, principalmente, impedir que qualquer informação proprietária saia dos limites seguros do servidor corporativo.

A infraestrutura de agentes internos

Complementando o mecanismo de contenção do sandbox, a Vercel lançou a estrutura de desenvolvimento de agentes batizada de Eve. Esse framework foi projetado para permitir que analistas e desenvolvedores configurem as competências, regras operacionais e instruções dos agentes utilizando comandos estruturados em linguagem natural. A finalidade do framework Eve é simplificar o ciclo de criação de agentes corporativos internos, assegurando que toda atividade realizada pelo assistente autônomo seja devidamente documentada, auditável e submetida aos controles de privilégios pré-estabelecidos.

A aplicação prática dessas ferramentas foi demonstrada por Guillermo Rauch por meio de um caso real envolvendo a própria força de vendas da Vercel, especificamente na área de atendimento ao cliente para expansão de contas de usuários ativos. Historicamente, os profissionais comerciais enfrentavam limitações de produtividade devido à dificuldade de acessar rapidamente os bancos de dados da companhia. Caso um representante de vendas precisasse identificar quais cinco clientes haviam adicionado mais usuários de forma acelerada nas últimas duas semanas para planejar sua estratégia de contato, a solicitação demandaria semanas de espera, dependendo do desenvolvimento de um painel customizado no sistema Salesforce programado apenas para o trimestre seguinte (Q1).

Com a implementação do framework de agentes Eve, essa barreira técnica foi eliminada ao permitir que a equipe comercial fizesse perguntas complexas diretamente para o agente de IA, que por sua vez se comunica de forma automatizada com as APIs do sistema de gestão da empresa. O executivo admitiu que, embora a Vercel demonstrasse grande agilidade no desenvolvimento de tecnologias para o mercado de TI, sua própria engenharia interna do Salesforce sofria com a complexidade administrativa de relatórios. A interface simplificada provida por agentes integrados permitiu transformar o acesso a dados estratégicos e ampliar a produtividade de equipes não técnicas de forma imediata.

A ruptura do modelo SaaS

A consolidação dos agentes corporativos autônomos está gerando pressões significativas sobre o modelo de negócios tradicional das grandes corporações de software como serviço (SaaS). Historicamente, muitas dessas empresas construíram suas posições de mercado centralizando as informações de seus clientes em bancos de dados fechados, dificultando a portabilidade das informações corporativas. Segundo a análise de Guillermo Rauch, essa estratégia de confinamento de dados é fundamentalmente incompatível com o funcionamento dos agentes modernos de IA, que necessitam de integrações diretas e fluxo contínuo de dados para executar suas tarefas corporativas com máxima eficiência.

Essa necessidade de flexibilidade operacional está forçando as empresas a reestruturarem suas interfaces de comunicação de software. Na arquitetura adotada pela Vercel, as mesmas tecnologias baseadas no ecossistema do framework Eve são aplicadas tanto para otimizar os fluxos de trabalho internos da organização quanto para melhorar os sistemas de suporte e agentes voltados para o atendimento de clientes externos. Como essas interações técnicas fundamentam-se na integração padronizada de APIs, a adoção dessa arquitetura unificada ajuda a descentralizar os repositórios corporativos de informação e estimula a criação de um ambiente de dados mais aberto e dinâmico.

O crescimento do mercado multimodelo

O gerenciamento prático de inteligência artificial em ambientes corporativos também impulsionou uma mudança marcante na seleção de modelos de linguagem pelas empresas. Conforme observado por Guillermo Rauch, a tendência verificada no ano anterior de fechar contratos exclusivos com apenas um grande fornecedor de mercado — como o ecossistema da OpenAI ou os modelos da Anthropic — foi substituída por uma abordagem modular baseada em interoperabilidade técnica. Hoje, as organizações enxergam a infraestrutura de inteligência artificial de forma fragmentada, onde componentes como gateways de controle, sandboxes de isolamento, plataformas de dados e modelos linguísticos funcionam como blocos plug-and-play que podem ser substituídos a qualquer momento.

Essa transição para sistemas mais abertos impulsionou significativamente a adoção da família de modelos Gemini, desenvolvida pelo Google, que tem registrado crescimento acelerado na infraestrutura gerenciada pela Vercel. Embora o Gemini receba menor atenção da mídia especializada em comparação com outros concorrentes diretos, sua expansão ocorre de forma orgânica nas cargas de trabalho reais de produção. A justificativa para esse avanço silencioso reside no fato de que, ao colocar soluções de IA em produção real, as empresas priorizam critérios pragmáticos de eficiência de custos e desempenho operacional, quesitos nos quais os modelos do Google apresentam métricas altamente competitivas para o processamento de grandes volumes de requisições.

Além dos modelos proprietários consolidados, as análises de tráfego de rede conduzidas pela Vercel apontam para o avanço expressivo de alternativas de código aberto de altíssimo desempenho, como os modelos desenvolvidos pelo projeto DeepSeek e o modelo GLM-5.2. Esse fenômeno demonstra que as companhias de engenharia de software estão diversificando ativamente suas fontes de capacidade computacional para reduzir a dependência exclusiva de laboratórios de IA específicos. A utilização de modelos de código aberto permite maior controle sobre a segurança operacional e maior flexibilidade para adaptar os sistemas aos processos de conformidade interna de cada organização.

O futuro dos protocolos abertos

A concorrência no mercado de tecnologia de IA também tem se intensificado na camada de distribuição, com grandes laboratórios de desenvolvimento adicionando recursos integrados que antes dependiam exclusivamente de plataformas externas de hospedagem. Um exemplo citado por Guillermo Rauch foi o lançamento de ferramentas nativas da OpenAI que permitem aos usuários de seus modelos de linguagem publicar páginas web diretamente de seu ambiente fechado. Embora esse movimento pareça configurar uma competição de mercado direta contra os serviços tradicionais da Vercel, o executivo enxerga a mudança como uma nova oportunidade de expansão para sua infraestrutura de nuvem.

A análise apresentada indica que, ao transformar o ChatGPT em uma ferramenta para prototipagem de páginas web simples, os usuários passam a interagir de forma mais constante com conceitos de publicação digital. À medida que esses projetos criados de forma autônoma aumentam de complexidade e demandam recursos profissionais de segurança, desempenho e controle de acesso, o próprio assistente de inteligência artificial passa a recomendar os serviços especializados da Vercel para os desenvolvedores. Essa dinâmica atua como um canal contínuo de aquisição de novos desenvolvedores que buscam escalar seus sistemas na nuvem de forma robusta.

Por fim, Guillermo Rauch enfatizou que a batalha tecnológica atual se resume a decidir se a inteligência do modelo de linguagem e as funcionalidades operacionais do agente permanecerão integradas de forma indissociável ou se serão totalmente desacopladas. A Vercel defende vigorosamente um modelo de arquitetura modular, semelhante ao que ocorreu historicamente na engenharia de software tradicional, onde os desenvolvedores utilizam blocos de construção, módulos e bibliotecas isoladas de diferentes provedores de mercado para estruturar suas soluções de TI. O objetivo estratégico da empresa é posicionar-se como a AWS de sua geração de tecnologia, apoiando de forma ativa o desenvolvimento de protocolos de comunicação abertos que evitem o monopólio técnico dos grandes provedores de modelos proprietários.