Excesso de IAs: pra quê tantos modelos?

Novas IAs estão surgindo na mesma velocidade das trends do TikTok. Em poucas semanas a OpenAI anunciou os modelos de raciocínio o3 e o4-mini (um suposto salto de evolução), e logo em seguida o Google apresentou o DolphinGemma, a IA que promete decifrar a “linguagem” dos golfinhos. Junte aí o GPT-4 Turbo, variantes híbridas e chatbots de toda sorte, e o leque de novidades fica tão imenso que dá vertigem. Parece que quanto mais opções, melhor. Mas será mesmo?

Não dá para ignorar a febre: muitas empresas acabam adotando a última IA só porque ela está na moda, sem nem saber exatamente qual problema vai resolver. É aquela história: a troca de uma solução consolidada por qualquer ferramenta nova só gera empolgação momentânea, mas não traz resultado. No desespero de entrar na onda, ficamos colecionando IAs ao invés de soluções.

Todo especialista te dirá (ou deveria dizer) que o jogo começa pelo desafio, não pela ferramenta. Como ressalta a consultoria UDS, “o primeiro passo é entender onde a IA pode gerar impacto na sua operação”. Em outras palavras, estude qual processo está emperrado, qual dor de cliente precisa aliviar, e aí, sim, vale escolher a IA adequada para o seu negócio.

E dá-lhe especialização. No fim das contas, uma IA hiper-generalista pode até ser interessante para testes de laboratório, mas no mundo real o segredo está em modelos verticais, aqueles treinados para um nicho específico, capazes de oferecer respostas mais precisas. Por isso, em vez de comparar a popularidade das tecnologias, faça curadoria: escolha a ferramenta que se integra bem ao seu negócio, entenda como ela vai conversar com o seu sistema e sua base de dados.

Outro ponto crítico é o bolso, porque IA de alta performance é cara. Um estudo recente mostrou que o custo de um projeto de IA generativa feito sob medida pode variar de poucas centenas de dólares por mês a US$ 190 mil mensais. Diferença gigantesca, claro, que se explica por infraestrutura (nuvem, GPU — unidade de processamento gráfico), licenças e equipe especializada. Ou seja: antes de se encantar com um modelo novo, pergunte-se quanto ele vai custar. É a velha conta de retorno sobre o investimento que a gente não pode pular.

Para não ficar só na teoria, vamos ao nosso mundo real: na uCondo temos um caso clássico de uso estratégico de IA. A Sindy é uma Inteligência Artificial focada em gestão de condomínios, integrada ao app e disponível para conversas no WhatsApp. A Sindy não é um modelo genérico, ela entende perfeitamente as regras do prédio, as questões financeiras e os problemas do dia a dia, como a convivência e os conflitos que podem surgir entre vizinhos. Sua abordagem é direcionada para cada condomínio. O resultado? Uma IA útil e escalável, que realmente leva solução ao morador e ao síndico.

Outro exemplo prático, desta vez do varejo, é a Trax, que usa IA para monitorar gôndolas de supermercados, avisando quando falta produto ou quando o preço está errado, ajudando a operação do mercado e evitando erros. Na saúde, a PathAI analisa imagens de exames patológicos e dá suporte na detecção precoce de doenças como o câncer, ganhando tempo onde isso faz toda a diferença. Ou seja: quando a IA é pensada para resolver um problema real, ela deixa de ser modinha e vira ferramenta de trabalho.

No fim das contas, dá para concluir que ter mais opções nem sempre significa uma melhoria, é o famoso “quantidade não é qualidade”. A escolha da IA certa vem da pergunta certa: qual problema você precisa resolver? Por isso você não deve se perguntar “qual IA usar?”, e sim “para quê quero usar IA aqui?”. Afinal, a IA é só uma ferramenta, o principal é o que você quer construir com ela.

– Marcus Nobre é CEO da uCondo, criador da Sindy, IA especializada em condomínios e MBA em Inteligência Artificial e Negócios e professor de inovação.