Pipefy migra para Oracle Cloud e acelera IA

Quando uma plataforma de automação decide mover o coração da operação para outra nuvem, não é só troca de provedor — é uma declaração estratégica. Pipefy migra para Oracle Cloud para buscar escalabilidade, segurança corporativa e, acima de tudo, a infraestrutura para rodar IA generativa em produção. E os números já falam: redução de custos de 30% reportada e ganhos visíveis em velocidade de entrega.

Se você é CTO, líder de automação ou alguém que precisa colocar agentes de IA para trabalhar sem drama, este texto é para você. Vou destrinchar o que essa migração significa na prática, por que importa e o que você pode aprender (e copiar) daqui — com pitadas da comunidade Inteligência Artificial com Propósito (IAp), onde esse tipo de debate fervilha.

O que é isso na prática?

Em termos práticos, a Pipefy levou seu ambiente SaaS multi-tenant para a Oracle Cloud Infrastructure (OCI) para suportar uma arquitetura multimodal: modelos de linguagem, leitura de documentos e reconhecimento de voz funcionando como blocos componíveis dentro de processos low-code.

• Escalabilidade: atender dezenas de grandes corporações e milhares de usuários ativos exige infra que sobe e desce sem dor.
• Segurança e governança: padrões corporativos que empresas reguladas exigem — e que a OCI promete entregar.
• Integração com LLMs: política de “bring your own LLM” que permite conectar ChatGPT, Gemini, Llama, Grok ou qualquer modelo preferido aos fluxos da Pipefy.

“A demanda por IA generativa pronta para produção está crescendo rapidamente.” — essa frase resume o imperativo das empresas: não é mais P&D, é produção.

Por que Pipefy migra para Oracle Cloud importa?

Porque é o tipo de decisão que separa pilotos bonitos de projetos que realmente geram retorno. A migração traz três impactos estratégicos claros:

1. Redução de custos — Pipefy reporta 30% menos gasto com nuvem desde a mudança.
2. Time-to-value — agentes prontos para áreas como compliance e RH aceleram o retorno sobre investimento.
3. Flexibilidade de modelos — conectar diferentes LLMs e combinar capacidades multimodais é o que permite adaptar soluções ao risco, custo e performance desejados.

Arquitetura multimodal: o motor por trás

Não é mágica. É arquitetura bem pensada:

• Camada de ingestão (OCR, voz, APIs).
• Camada de orquestração low-code — onde o usuário define processos automatizados.
• Camada de modelos (LLMs plugáveis).
• Governança e logs centralizados para auditoria e conformidade.

Um exemplo prático de configuração “bring your own LLM” em pseudo-config:

{
"pipeline": ["ingest_document", "extract_entities", "invoke_llm"],
"llm": {
"provider": "openai",
"model": "gpt-4",
"endpoint": "https://api.openai.com/v1/...",
"fallback": "local-llm"
}
}

Como começar?

Se sua empresa pensa em migrar ou otimizar para IA em produção, siga passos objetivos:

1. Mapeie processos com ROI claro — comece por compliance, atendimento e AP/AR.
2. Defina requisitos de governança e sovereign data: onde os dados podem morar e quem pode acessar.
3. Teste conectores com pelo menos dois LLMs diferentes (custo vs. performance).
4. Automatize observability: logs, métricas e alertas para cada agente de IA.
5. Projete rollback e plano B — a nuvem é resiliente, mas integrações falham.

Erros comuns

• Escolher a nuvem apenas por preço sem validar performance para inferência multimodal.
• Não ter governança clara — resultado: modelos em produção sem trilha de auditoria.
• Tentar mover tudo de uma vez — migração faseada evita paralisações e surpresas nos custos.

O que ninguém te contou

Migrar para uma cloud otimizada para IA não elimina a necessidade de pensar produto. A grande diferença está na combinação: infraestrutura robusta + design de processos inteligentes = ganho real. A Pipefy não só mudou de data center; ela reposicionou sua proposta de valor para vender automação com IA pronta para uso.

Se sua plataforma não pensa como um produto que combina modelos, dados e processos, você terá um experimento caro — não um motor de impacto.

Dica extra do Prof. Leandro de Jesus

Teste a estratégia “BYO LLM + fallback local” em um fluxo crítico. Comece com o LLM que maximiza qualidade e defina limites de custo. Em produção, use um segundo modelo mais barato como fallback para picos — isso é o que acelera time-to-value sem explodir o orçamento.

Quer aprender na prática como projetar arquiteturas assim? Tem toda uma trilha de estudos e hacks na comunidade Inteligência Artificial com Propósito (IAp) — alunos e practitioners trocam templates, prompts e padrões de integração. Se quiser mergulhar, dá para começar pelas aulas oficiais: https://comunidade.leandrodejesus.com.br/aulas.

Conclusão

Pipefy migra para Oracle Cloud não é só notícia de TI: é um movimento estratégico para quem quer tornar IA generativa confiável, auditável e escalável. Redução de custos, integração com múltiplos LLMs e foco em processos concretos mostram que a era dos experimentos acabou — agora é sobre operacionalizar com impacto.

E aí, vai continuar fazendo tudo no braço ou vai aprender a orquestrar IA com infraestrutura pensada para produção? Participe das discussões na comunidade IAp, experimente os padrões e volte pra contar o que funcionou.