Todo mês nasce uma IA melhor. E daí?
Se você sentiu, nas últimas semanas, que é impossível acompanhar o ritmo da inteligência artificial, saiba que não é impressão sua. E saiba também que o cansaço chegou primeiro em quem trabalha com isso.
Na primeira semana de setembro, quatro dos maiores laboratórios de IA do mundo, Anthropic, Google, Meta e OpenAI, apresentaram novas gerações dos seus principais modelos praticamente ao mesmo tempo, com a chinesa Alibaba na sequência. No mês, foram oito lançamentos relevantes. O fenômeno ganhou nome na imprensa internacional: fadiga de modelos. Executivos do próprio setor admitem publicamente a exaustão, e a guerra de preços que acompanha os lançamentos confirma a leitura de que o modelo em si está virando commodity, disputada a centavos.
Vale lembrar de onde viemos para medir a velocidade. Em 2023, um novo modelo de ponta era notícia durante semanas, e o líder da época reinou sozinho por mais de um ano antes de ser claramente superado. Hoje, o posto de melhor modelo do mundo troca de dono em questão de semanas, às vezes de dias. E nada indica desaceleração: as colunas anteriores desta série mostraram que nem quem constrói essa tecnologia consegue prometer estabilidade no ritmo da própria corrida.
Para o empresário, essa vertigem produz duas reações. E as duas custam caro.
A primeira é a paralisia. É o gestor que raciocina assim: se tudo muda todo mês, qualquer decisão que eu tomar hoje estará ultrapassada em breve, então melhor esperar o mercado estabilizar. O problema é que essa estabilização não tem data para chegar, e talvez não chegue. Esperar o fim da corrida para começar a correr é uma estratégia em que o concorrente que começou ontem aprende, erra e acumula vantagem enquanto você assiste. A paralisia parece prudência, mas é apenas atraso com boa aparência.
A segunda reação é a dança das ferramentas. É a empresa que troca de plataforma a cada lançamento, refaz treinamentos, migra dados, reescreve processos e recomeça integrações, sempre atrás da novidade da vez. Essa empresa está sempre ocupada e sempre no início. Gasta como quem investe, mas não acumula nada, porque construiu tudo sobre a peça que mais muda. No balanço do ano, o que sobra é uma coleção de assinaturas canceladas e de recomeços.
As duas reações cometem o mesmo erro de diagnóstico: tratam o modelo de IA como se ele fosse o ativo. Não é. E a prova está na própria notícia: uma coisa que fica obsoleta a cada quatro semanas e cujo preço só cai não é um ativo, é um insumo. Ninguém constrói patrimônio sobre insumo. Energia elétrica é indispensável, e nem por isso alguém disputa qual tomada é melhor: o valor está no que a empresa liga nela.
Pense na relação entre motor e carro. Se os fabricantes de motores lançassem versões melhores, mais potentes e mais baratas todo mês, qual seria a decisão inteligente? Não seria comprar um carro novo a cada lançamento, nem rodar para sempre com o motor velho. Seria ter um carro projetado para trocar de motor. O chassi, a direção, os freios, o desenho do conjunto: isso é seu, isso dura, isso se valoriza com o tempo. O motor entra e sai.
Na empresa, o chassi tem nome. São os dados organizados e acessíveis, que qualquer modelo novo aproveita no primeiro dia. São os processos mapeados, que dizem onde a inteligência entra e onde não entra. É o conhecimento da operação estruturado, que transforma um modelo genérico em algo que entende do seu negócio. São os limites, os registros e a supervisão definidos, tema constante desta coluna, que não dependem de qual tecnologia está por baixo. Nada disso envelhece quando sai um lançamento novo. Ao contrário: cada modelo melhor que chega encontra essa estrutura pronta e a torna mais valiosa. É a diferença entre alugar inteligência e acumular inteligência.
É aqui que a fadiga revela sua verdadeira natureza. Ela é o sintoma de quem está tomando decisão no nível errado. Quem decide no nível do modelo vive em sobressalto, porque nesse nível tudo muda todo mês. Quem decide no nível da estrutura vive em vantagem, porque para ele cada lançamento é uma boa notícia: o motor da sua operação acaba de melhorar, e muitas vezes ficar mais barato, sem que fosse preciso refazer nada.
No fim, a diferença entre as duas posições cabe numa troca de pergunta. A pergunta que cansa é: qual é a melhor IA do mercado? Ela tem resposta nova a cada mês, e correr atrás dela é correr numa esteira: muito esforço, paisagem parada. A pergunta que constrói é outra: o que existe na minha empresa que aproveita qualquer IA que vier? Essa resposta é sua, ninguém lança uma versão melhor dela, e cada mês que passa ela vale mais.
A corrida dos laboratórios não vai parar. A sua empresa não precisa correr com eles. Precisa estar pronta para aproveitar o que a corrida produz.
(*) Alcir Nantes Abuchaim é CEO da i4t (Intelligence for Transformation), empresa sul-mato-grossense de arquitetura de inteligência corporativa. Siga nas Redes Sociais @i4t.ai
