Sete fatores para uma abordagem API-first

As empresas estão cada vez mais adotando uma abordagem API-first, na qual qualquer projeto de IA ou iniciativa digital começa com a definição da API que será utilizada para integrar os dados necessários. No blog mais recente da nossa série “Harnessing Data for AI Innovation” (Explorando dados para inovação em IA, título em português), analisamos os benefícios dessa abordagem e apresentamos sete fatores que a sua empresa pode seguir para se tornar API-first. 

A tendência para uma abordagem API-first 

Uma das tendências mais marcantes em governança corporativa na última década é a adoção do modelo API-first. Isso significa que as empresas estão pensando primeiro em APIs (interfaces de programação de aplicações) para conectar dados internos e externos, antes mesmo de desenvolver um aplicativo ou adquirir uma solução de terceiros.

A maioria dos novos projetos digitais pode obter insights valiosos a partir de uma ampla variedade de bases de dados, incluindo informações jurídicas e regulatórias, dados corporativos e financeiros, registros de patentes e propriedade intelectual, entre outros. O uso de um provedor de dados terceirizado com uma API flexível permite acessar múltiplos conjuntos de dados por meio de uma única plataforma, possibilitando integração total com produtos e serviços, gerando valor tanto para a empresa quanto para seus usuários. Esse modelo também reduz o número de fornecedores necessários e agrega valor ao possibilitar que diferentes equipes internas utilizem o mesmo núcleo de dados para seus objetivos. 

A mais recente pesquisa State of the API, realizada pela Postman com mais de 40.000 desenvolvedores de software e profissionais de APIs, revelou um aumento de 3% no número de empresas que adotaram a abordagem API-first no último ano. Organizações líderes, como a empresa alemã de telecomunicações Deutsche Telekom, a multinacional de tecnologia Cisco e o Departamento da Força Aérea dos Estados Unidos, estão entre as que declararam publicamente a adoção dessa estratégia, destacando a crescente influência do modelo API-first em diversos setores. 

Os benefícios da API-first 

A abordagem API-first ajuda as empresas a implementar com sucesso iniciativas de IA e outros projetos de transformação digital. Em outro artigo da série Explorando dados para inovação em IA, exploramos as principais razões pelas quais 80% dos projetos de IA das empresas fracassam (segundo a Harvard Business Review).  Empresas que adotam a abordagem API-first conseguem mitigar dois dos principais fatores responsáveis pelo fracasso em iniciativas de IA: 

• Planejamento insuficiente da entrega de dados: projetos de IA frequentemente reúnem informações de diferentes fontes, utilizando uma combinação confusa de entregas em massa e APIs individuais. Além disso, cada conjunto de dados pode estar estruturado (ou não estruturado) de formas distintas, exigindo um trabalho significativo de limpeza e padronização para ser compatível com o software de análise de dados escolhido pela empresa. Já o modelo API-first considera cuidadosamente como os dados serão ingeridos pela tecnologia por meio de uma API antes de avançar com a iniciativa de IA. O objetivo é disponibilizar os dados para diferentes equipes de forma mais fluida possível. 

• Falta de estratégia: muitas empresas deixam de alinhar os projetos de IA à sua estratégia corporativa. As iniciativas precisam ter objetivos bem definidos e estar orientadas para a resolução de problemas relevantes e viáveis. O autor Bernard Marr analisou projetos de IA que fracassaram e escreveu na Forbes que “um ponto em comum entre eles é a falta de planejamento adequado”. Por outro lado, a abordagem API-first direciona o foco da empresa para as áreas do negócio que mais se beneficiariam de uma iniciativa de IA e, a partir disso, define a API que melhor oferece suporte a essas aplicações específicas. 

A pesquisa “State of the API” também revelou outros benefícios observados pelas empresas que adotam uma abordagem API-first. Pelo menos 75% dos entrevistados afirmaram que organizações API-first têm maior probabilidade de:

• Lançar novos produtos mais rapidamente.
• Eliminar riscos de segurança com mais eficácia.
• Criar softwares de melhor qualidade.
• Aumentar a satisfação no trabalho de desenvolvedores de software, promovendo assim a atração e retenção de talentos em um mercado altamente competitivo. 

De forma geral, uma abordagem API-first pode melhorar os resultados financeiros de uma empresa. Uma pesquisa da PwC mostrou que “as empresas líderes  na Austrália têm quase o dobro de chances de adotar estratégias de cloud-native e API-first em comparação com outras empresas australianas”. Além disso, essas receitas tendem a ser mais sustentáveis em longo prazo, pois o foco em APIs torna as organizações mais resilientes diante de mudanças e evoluções futuras nas ferramentas de IA. 

Ao adotar uma estratégia API-first, as empresas conseguem otimizar o acesso a dados e promover uma melhor integração em projetos digitais — elementos cruciais para superar os desafios que podem levar ao fracasso de iniciativas de IA. Essa abordagem fortalece as estratégias de IA da organização, contribui para um resultado financeiro mais sustentável e aumenta a capacidade de lançar novos produtos no mercado com maior rapidez. 

Sete fatores para uma abordagem API-first 

De que forma as empresas podem adotar com êxito uma abordagem API-first que viabilize projetos de IA e big data? Confira a seguir sete fatores essenciais a serem considerados: 

1. Interno ou externo: decida se é necessário construir suas próprias APIs internas para acessar dados externos, ou se é mais eficiente utilizar uma API de um provedor confiável para integrar múltiplos conjuntos de dados. A maioria das empresas conclui que a segunda opção é mais eficiente e eficaz. 

2. Defina uma estratégia: identifique as funções e objetivos dentro da sua organização que podem se beneficiar da IA e big data. Desenvolva uma estratégia em torno da governança, do uso e da responsabilidade sobre a API que será utilizada para importar os dados que darão suporte a esses casos de uso. 

3. Comunicação e capacitação: envolva as lideranças de diferentes áreas para garantir o engajamento na abordagem API-first e evitar a formação de silos. Ofereça treinamentos aos colaboradores sobre as oportunidades, limitações e boas práticas no uso de APIs e no aproveitamento dos dados. 

4. Garantia de qualidade: utilize provedores de dados e tecnologia que permitam testar e validar suas APIs em relação às necessidades do seu negócio. 

5. Qualidade dos dados: avalie a qualidade dos dados que a API está trazendo para suas ferramentas de IA, garantindo que sejam provenientes de fontes originais e que estejam em conformidade com regulamentações e padrões éticos de coleta de dados e aprovado pelos editores. 

6. Entrega de dados: defina o formato mais adequado — estruturado ou não estruturado — para a entrega dos dados via API, considerando tanto as necessidades da empresa quanto as dos usuários finais. 

7. Cibersegurança: sistemas baseados em nuvem podem elevar o risco de violações de segurança ou de dados. Certifique-se de que o provedor da API tenha implementado medidas de proteção para garantir a conformidade com as regulamentações aplicáveis. 

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Nossa solução de API, Nexis® Data+, permite integrar dados enriquecidos diretamente às suas ferramentas e plataformas existentes. Isso fornece uma base sólida para a realização de análises e iniciativas de IA e oferece suporte a adoção de uma abordagem API-first em seus projetos e produtos. 

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