A UKG, referência em soluções de gestão de capital humano (HCM) e workforce management (WFM), enfrentou um desafio comum em empresas que crescem via aquisições: como unificar uma infraestrutura composta por 126 times de produtos e mais de 12.000 instâncias de banco de dados, cada uma com seu próprio schema e legado operacional?
O sucesso dessa modernização reside na transição de pipelines legados, que não suportavam cargas de trabalho em tempo real, para uma arquitetura centrada no conceito de "Agentic Data Cloud". A visão aqui é clara: mover-se de uma estrutura operacional fragmentada para uma base de dados que alimente não apenas relatórios, mas aplicações inteligentes e agentes de IA capazes de automatizar tomadas de decisão.
Unificando os sistemas core
A criação do "People Fabric", plataforma de dados da UKG, começou pelo desenvolvimento de um canonical data model. Em ambientes corporativos complexos, o dado de folha de pagamento, ponto e cultura organizacional muitas vezes vive em silos. Padronizar essa semântica é o pré-requisito para qualquer iniciativa de escala baseada em IA.
Para a camada de persistência e operação, a escolha do AlloyDB for PostgreSQL reflete uma busca estratégica por desempenho e escalabilidade. O uso de change data capture (CDC) integrado ao Dataflow permite que a UKG injete mudanças de sistemas legados de forma assíncrona e consistente no ambiente AlloyDB. O resultado técnico é a capacidade de realizar millisecond-level read-after-write, fundamental para aplicações de alta disponibilidade.
Inteligência de pessoas para pessoas inteligentes
A grande virada de chave para empresas como a UKG não é apenas ter uma base de dados unificada, mas garantir que ela seja utilizável por agentes de IA. Com o Agentic Data Cloud do Google, a UKG consegue integrar dados analíticos e transacionais com governança, permitindo que agentes façam reasoning sobre dados em tempo real.
Isso elimina o gargalo onde a IA reage a fotos estáticas do passado. Agora, a IA pode processar fluxos de trabalho multi-etapas baseados em sinais atuais da força de trabalho, como disparidades salariais ou riscos de compliance, com a confiança de que o contexto de segurança e acesso é mantido.
Impacto estratégico para engenharia
Do ponto de vista de engenharia e sustentabilidade econômica (FinOps), a migração de um monólito on-prem para o AlloyDB gerou eficiências operacionais significativas. O custo da modernização foi, em grande parte, coberto pelas economias obtidas ao desativar sistemas legados ineficientes. Para times de desenvolvimento, a plataforma atua agora como um database-as-a-service, reduzindo a carga de manutenção de pipelines e permitindo que os engenheiros foquem na construção de novas features em vez de gerir infraestrutura de banco de dados.
Para gestores no Brasil, o caso da UKG reitera que o sucesso na implementação de IA não está no modelo de linguagem em si, mas na qualidade, disponibilidade e governança dos dados que alimentam esses agentes. A transição para uma arquitetura baseada em eventos e em tempo real é a base necessária para sair dos experimentos de IA e chegar à automação operacional de alto impacto.
Artigo originalmente publicado por Heather WhiteCloud Data Architect, Google Cloud em Cloud Blog.
