Rory Blundell, CEO da Gravitee – Série de Entrevistas

Rory Blundell, CEO da Gravitee, traz uma combinação rara de profundidade técnica, liderança comercial e experiência como fundador para o espaço de gerenciamento de APIs. Antes de assumir o cargo de CEO em setembro de 2020, ele ingressou na Gravitee como Chief Revenue Officer e ajudou a moldar a estratégia de crescimento da empresa após funções anteriores como líder de operações técnicas de campo da EMEA na SnapLogic, onde trabalhou em pré-vendas, serviços profissionais, treinamento e sucesso do cliente. Seu histórico também inclui fundar a Velinko, uma empresa de software e consultoria do Reino Unido que atende aos setores jurídico e contábil, onde trabalhou em projetos de APIs, ETL, AWS, Java, PHP, WordPress, bancos de dados, relatórios e transformação de dados. Essa mistura de fluência em engenharia, experiência em vendas empresariais e execução de startups o posicionou para liderar a Gravitee à medida que as APIs, fluxos de eventos e agentes de IA se tornam cada vez mais centrais para a infraestrutura empresarial.

Gravitee é uma empresa de gerenciamento de APIs focada em ajudar as empresas a gerenciar, proteger, governar e dimensionar as conexões digitais entre aplicativos, serviços, fluxos de eventos e agentes de IA. Sua plataforma combina gerenciamento de APIs, gateway nativo de eventos, capacidades de portal de desenvolvedor, suporte a transmissão de eventos e recursos de gerenciamento de agentes de IA emergentes, fornecendo às organizações um plano de controle unificado para APIs síncronas, eventos assíncronos, interações de agentes MCP/A2A e governança em ambientes distribuídos. A empresa descreve sua plataforma como de código aberto e escalável, e foi reconhecida como Líder no Quadrante Mágico da Gartner de 2025 para Gerenciamento de APIs, refletindo sua posição na interseção da infraestrutura de API, sistemas orientados a eventos em tempo real e a nova pilha de IA agente.

Você fundou a Velinko, construiu soluções de software por conta própria em tecnologias que variam de AWS e APIs a plataformas de transformação de dados, e depois liderou equipes técnicas na SnapLogic antes de se tornar CEO da Gravitee. Como essa jornada de construtor manual a CEO moldou sua visão para o futuro dos agentes de IA e da infraestrutura empresarial?

Minha formação me permitiu ver a infraestrutura empresarial de múltiplos ângulos, como construtor, operador e agora como CEO. Na Velinko, estávamos resolvendo um problema prático de dados, puxando informações de diferentes lugares, transformando-as, agregando-as e tornando-as úteis. Essa experiência fundamentou minha visão do que a tecnologia empresarial precisa fazer: conectar sistemas, proteger dados e transformar complexidade em algo que as pessoas possam agir.

Durante meu tempo na SnapLogic, vi como o gerenciamento de APIs estava se tornando central para a pilha empresarial. As APIs não eram apenas interfaces técnicas. Elas se tornaram a maneira como as empresas expunham, controlavam e dimensionavam o acesso a sistemas e dados críticos. É o que primeiro me trouxe para a Gravitee, e permanece a base de como penso sobre esse mercado.

As empresas precisam saber quem pode acessar o quê, como esses pontos de acesso são encontrados e usados, e o que está realmente acontecendo em todo o ambiente. Esses princípios foram essenciais para as APIs, e agora são igualmente essenciais para os agentes. As empresas estão se movendo para um mundo onde os agentes podem agir em APIs, aplicativos, dados e fluxos de trabalho. As empresas que terão sucesso não serão apenas aquelas que construírem os mais agentes. Elas serão aquelas que colocarem a infraestrutura certa ao redor deles: permissões claras, governança forte e controle em todos os sistemas que eles tocam.

A Gravitee construiu sua reputação no gerenciamento de APIs e desde então expandiu seu foco para o gerenciamento de agentes de IA. O que o convenceu de que os agentes de IA representam a próxima grande mudança tecnológica, e por que agora é o momento certo para evoluir a empresa nessa direção?

Vejo o gerenciamento de agentes de IA como a próxima evolução do mesmo problema que sempre ajudamos as empresas a resolver.

O gerenciamento de APIs foi e é fundamentalmente sobre três coisas: segurança, descobribilidade e observabilidade. Os agentes são o próximo lugar onde esses princípios precisam ser aplicados.

Hoje, as empresas estão começando a confrontar as mesmas perguntas com os agentes que elas enfrentaram com as APIs. Como garantimos a segurança? Como sabemos quais agentes estão executando, onde eles estão executando e o que eles podem acessar? Como entendemos o que eles estão fazendo, por que eles estão agindo e se estão operando dentro de limites adequados?

O timing é importante porque as empresas estão passando de experimentar com IA para perguntar como elas podem colocar agentes em trabalho real. A pergunta difícil não é mais se um agente pode ser construído, é se uma empresa pode governar agentes em todo o modelo, ferramentas, APIs e sistemas que eles tocam.

É onde a herança da Gravitee no gerenciamento de APIs se torna muito relevante. Os agentes só escalarão na empresa se as organizações puderem trazer a mesma disciplina para eles que elas esperam do resto de sua infraestrutura: permissões claras, ações visíveis, auditoria, governança e controle.

Muitas organizações estão experimentando com agentes de IA, mas relativamente poucas os implantaram em escala. O que separa os adotantes bem-sucedidos das empresas que permanecem presas na fase de piloto?

A diferença está em se uma organização trata os agentes como experimentos isolados ou como parte de um novo modelo operacional. Em pequena escala, um ou dois agentes podem parecer gerenciáveis. O desafio vem quando uma empresa começa a se mover em direção a vários agentes em equipes, sistemas e fluxos de trabalho. Nesse ponto, a questão não é mais se um agente pode completar uma tarefa. É se a organização pode controlar como os agentes trabalham, o que eles tocam e como se encaixam no modo como o negócio opera.

As organizações que constroem disciplina de gerenciamento em torno dos agentes cedo entendem onde os agentes se encaixam no fluxo de trabalho, quais decisões devem permanecer com as pessoas e quais controles precisam estar no lugar antes que os agentes sejam confiáveis para trabalhar de verdade.

Isso não é apenas uma mudança tecnológica. É também uma mudança na forma como as organizações trabalham. Os adotantes bem-sucedidos entenderão essa mudança e colocarão a estrutura certa ao redor dela desde o início.

Os agentes de IA estão interagindo cada vez mais com APIs, bancos de dados, aplicativos empresariais e até mesmo com outros agentes. Como você vê a orquestração de agentes evoluindo, e quais desafios as organizações precisam resolver antes que esses sistemas possam operar de forma confiável em escala?

O desafio não é apenas a complexidade técnica; é a complexidade da responsabilidade. À medida que os agentes chamam APIs, consultam bancos de dados e invocam outros agentes, a cadeia de autoridade se multiplica e a maioria das empresas não tem como ver isso.

A orquestração evolui da execução de tarefas de um único agente para fluxos de trabalho de vários agentes, onde a saída de um agente se torna a entrada de outro agente, frequentemente em modelos, fornecedores e limites empresariais, e é exatamente quando a governança se desintegra.

Antes que esses sistemas possam operar de forma confiável em escala, as organizações precisam resolver quatro coisas: dar a cada agente uma identidade conhecida e autenticada; definir o que cada agente é permitido tocar (ferramentas, dados, APIs downstream); aplicar essas permissões em tempo de execução; e manter um registro de linhagem completo desde o prompt humano até o sistema que o agente finalmente tocou.

As empresas que tratam a orquestração como um puro problema de engenharia e pulam a camada de governança encontrarão que estão gerenciando incidentes em vez de dimensionar operações.

A indústria passou anos lidando com a proliferação de APIs à medida que as organizações adotavam tecnologias em nuvem. Estamos agora entrando em uma era de “proliferação de agentes”, e quais lições as empresas podem aplicar de transformações tecnológicas anteriores?

Sim, vejo um risco real de recriar o mesmo padrão que vimos com as APIs: adoção ampla em toda a empresa antes que o modelo de gerenciamento certo esteja no lugar. A lição da era de APIs é que as organizações não devem esperar até que o ambiente esteja já fragmentado antes de colocar visibilidade e controle em torno dele.

Os agentes criam um desafio semelhante, mas com uma camada mais ativa de risco porque eles podem operar em sistemas e fluxos de trabalho. As perguntas que as empresas precisam responder são simples: quais agentes existem, quem os possui e o que eles são permitidos tocar?

Se as empresas aplicam essa disciplina desde o início, elas podem evitar acabar com agentes que elas não podem ver, proteger ou controlar.

Quais são os maiores mal-entendidos que os líderes empresariais têm sobre os agentes de IA hoje, e onde você acha que as expectativas estão à frente da realidade?

O mal-entendido dominante é que a capacidade do agente é o gargalo. Não é. O gargalo é se a organização pode responsabilizar os agentes da mesma forma que já responsabiliza as pessoas, com um papel definido, acesso limitado e um registro auditável.

Muitos líderes acreditam que implantar mais agentes leva a mover-se automaticamente mais rápido. Na prática, agentes não governados criam gastos de IA sombra, acesso de dados não controlado e falhas operacionais que ninguém pode diagnosticar porque não há um rastro de auditoria.

Exemplos recentes de agentes de IA sendo retirados da produção após erros operacionais são instrutivos. Vimos um agente com permissões de calendário amplas e sem limite definido apagar todo o calendário corporativo em uma única ação. O modelo não foi o problema; ninguém havia definido o que ele era permitido tocar. Isso não é um problema de hype de IA. É um problema de governança. Em muitos casos, o agente pode ter sido capaz de realizar a tarefa, mas faltava um papel definido e um limite no que ele podia acessar e um plano de escalonamento claro quando algo saía do curso.

As expectativas estão mais à frente da realidade em relação à tomada de decisão autônoma. Os líderes querem agentes que ajam, mas o que eles precisam primeiro são agentes cujas ações sejam visíveis, reversíveis e atribuíveis.

A segurança e a governança se tornaram preocupações maiores à medida que os agentes de IA ganham acesso a sistemas e dados sensíveis. Quais você vê como os riscos mais significativos, e como as organizações devem abordar a gestão deles?

O maior risco é que os agentes estão se movendo para a produção mais rápido do que as empresas podem governá-los. O relatório State of AI Agent Security da Gravitee encontrou que os patrimônios de agentes de IA empresariais quase dobraram desde dezembro de 2025, enquanto a cobertura de monitoramento, estruturas de responsabilidade e controles pré-implantação mal se moveram. A pesquisa também mostrou que quase metade (48%) dos agentes de IA de produção estão executando sem segurança ou governança, e 54% das organizações experimentaram ou suspeitam de um incidente de segurança ou privacidade de dados de agente de IA nos últimos 12 meses.

Esses dados enfatizam por que a governança precisa amadurecer junto com a adoção. À medida que os agentes ganham acesso a dados, aplicativos e fluxos de trabalho sensíveis, a propriedade e a responsabilidade precisam ser tão claras quanto o acesso em si: quem é responsável por este agente, quais ações ele tomou e como isso é monitorado ativamente?

A resposta, no entanto, não é desacelerar os agentes. É estabelecer visibilidade clara desde o início em cada agente, os modelos que ele se conecta, as ferramentas que ele usa e os outros agentes com os quais ele interage.

A partir daí, as organizações podem implantar o modelo operacional certo em torno dos agentes: propriedade clara, permissões limitadas, controles pré-implantação, monitoramento contínuo, auditoria e um caminho de escalonamento claro quando algo dá errado. É o que dá às empresas a confiança para usar agentes de forma segura em escala.

À medida que os governos e reguladores começam a prestar mais atenção aos sistemas de IA, como as empresas devem equilibrar a inovação com a conformidade, transparência e gestão de riscos?

A atenção regulatória deve ser um catalisador, não uma razão para esperar.

A conformidade começa com a linhagem: o registro completo e auditável desde o prompt humano até a chamada de API que o agente fez downstream. Sem isso, as empresas não podem responder à pergunta regulatória básica do que o agente fez e por quê. Isso não é um problema do futuro. O prazo de conformidade da Lei de IA da UE em agosto de 2026 já está no calendário, e as organizações que têm linhagem e aplicação de política em vigor hoje atenderão a ele sem pressa.

A política como código e a aplicação de política centralizada são a implementação prática desse modelo. As empresas precisam de um único motor de política, um rastro de auditoria, aplicação consistente em todos os agentes, independentemente do modelo ou fornecedor.

A postura de gestão de riscos que vence não é a implantação lenta; é a implantação ousada com a responsabilidade construída desde o dia um. Aquelas que tratam a responsabilidade do agente como uma vantagem em vez de um obstáculo de conformidade não serão retardadas pela regulação. Elas estarão prontas para ela.

Padrões abertos, como o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) e a comunicação Agente-para-Agente (A2A), estão ganhando impulso. Quão importante será a interoperabilidade para o futuro da IA empresarial, e você acredita que a indústria está se movendo rapidamente o suficiente em direção a padrões comuns?

A interoperabilidade não é opcional. As empresas não estão executando um modelo ou um fornecedor; elas estão executando ecossistemas. Padrões como MCP e A2A são o que permitem que os agentes chamem ferramentas, acessem contexto e comuniquem-se em todo o ecossistema sem integrações personalizadas para cada par de sistemas.

O impulso é real, mas a pergunta sobre a velocidade perde a mais importante: os padrões que permitem que os agentes ajam devem ser acompanhados por padrões que governam como eles agem. Conectividade sem responsabilidade no nível do protocolo simplesmente move o problema de governança ao redor.

As empresas que mais se beneficiarão de MCP e A2A são aquelas que combinam a interoperabilidade no nível do protocolo com um plano de controle centralizado, para que as interações entre agentes e sistemas sejam observáveis, aplicadas por política e auditáveis de um só lugar.

É onde a abordagem da Gravitee se torna importante. Gerenciamento de API, gerenciamento de agente e identidade em uma plataforma significam que um único motor de política governa cada interação de agente, independentemente do protocolo sobre o qual ele viaja.

Olhando para os próximos cinco anos, o que o sucesso dos agentes de IA nas empresas parece, e que conselho você daria às organizações que desejam construir uma estratégia de IA escalável e à prova de futuro hoje?

O sucesso nos próximos cinco anos será medido por se os agentes podem fazer trabalho significativo de forma segura, confiável e em escala. Os agentes de IA podem ajudar as empresas a se tornarem mais ágeis e dar às pessoas muito mais alavancagem. Mas isso só acontece se as organizações forem intencionais sobre como eles os implantam. As organizações que simplesmente vão “totalmente agente” e se preocupam com a governança mais tarde verão vitórias iniciais, mas essas vitórias não sobreviverão à complexidade que se segue. Um curso de ação melhor é tratar os agentes como infraestrutura de produção desde o início.

Meu conselho é construir o modelo de gerenciamento cedo. Defina propriedade, permissões, monitoramento, auditoria e caminhos de escalonamento antes que os agentes operem em fluxos de trabalho críticos. O futuro não é apenas os humanos construindo cada tarefa por conta própria. É os humanos se tornando os arquitetos do processo, com os agentes ajudando-os a se moverem mais rápido, dimensionar o impacto e fazer mais do que eles poderiam antes.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Gravitee.