Por Paulo Silveira, cofundador e Chief Vision Officer (CVO) da Alura Durante os últimos anos, acompanhar a evolução da inteligência artificial significou acompanhar uma corrida tecnológica. A cada lançamento surgiam novas comparações, novas tabelas de benchmarks e novas previsões sobre qual empresa estaria mais próxima de liderar a próxima grande transformação digital. Em muitos momentos, parecia que todo o debate poderia ser resumido a uma única pergunta: qual é o melhor modelo disponível hoje?
Depois de uma recente imersão no Vale do Silício, voltei com a sensação de que essa continua sendo uma pergunta relevante. Mas, olhando para o que ouvi e vi ao longo da viagem, ela já não parece ser a pergunta central.
Parte dessa percepção tem relação com a própria experiência de revisitar o Vale do Silício quase dez anos depois da minha primeira passagem pela região. Existe algo curioso quando nos colocamos dentro de um ecossistema que concentra algumas das empresas, investidores e universidades mais influentes do mundo. Assim como acontece quando viajamos para qualquer lugar com uma cultura muito forte, acabamos absorvendo parte das referências e dos comportamentos daquele ambiente.
Quando alguém vai ao Japão, passa a prestar atenção nos hábitos que fazem parte da rotina local. Na França, observa a relação das pessoas com a cidade, a cultura e a gastronomia. Nos Estados Unidos, especialmente na Califórnia, é inevitável ser impactado pela velocidade dos lançamentos, pelo consumo de tecnologia e pela sensação permanente de que o futuro está sendo construído ali.
Com o Vale do Silício acontece algo parecido. Existe uma tendência natural de olhar para os temas que dominam as conversas da região e enxergá-los como uma representação fiel do que acontecerá nos próximos anos. Muitas vezes isso faz sentido. Afinal, diversas transformações tecnológicas relevantes das últimas décadas passaram por ali antes de chegarem ao restante do mundo.
Mas existe também um risco que acompanha qualquer ambiente altamente conectado: o risco de confundir consenso com certeza.
Foi justamente isso que mais me chamou atenção durante a viagem.
Vista aérea de uma região do Vale do Silício, nos Estados Unidos, importante polo de empresas de tecnologia – Imagem: Michael Vi / Shutterstock
Ao contrário do que se vê em boa parte do debate público sobre inteligência artificial, poucas conversas giravam em torno da disputa entre modelos ou da busca pelo próximo salto tecnológico capaz de redefinir o mercado. O tema recorrente era outro. Empresas, investidores e especialistas pareciam muito mais interessados em entender como a inteligência artificial está sendo incorporada aos produtos, aos processos e à operação das organizações do que em discutir qual laboratório possui o sistema mais avançado do momento.
Essa mudança de foco apareceu de maneiras diferentes ao longo da semana.
Nas conversas com executivos da Snowflake e da Elementum, por exemplo, o assunto não era qual modelo lidera os rankings ou qual empresa lançará a próxima grande novidade. A discussão estava concentrada na transformação do software empresarial. A percepção compartilhada era a de que estamos entrando em uma fase na qual agentes inteligentes passam a interagir diretamente com grandes volumes de dados, executando tarefas que hoje exigem navegação por sistemas, análise de relatórios e uma série de decisões operacionais feitas manualmente por pessoas.
Durante décadas, boa parte dos softwares corporativos foi construída para organizar informações e facilitar o trabalho humano. Agora começa a surgir a expectativa de que esses sistemas passem não apenas a apresentar informações, mas também a agir sobre elas.
Essa talvez seja uma das mudanças mais relevantes provocadas pela inteligência artificial. O impacto não está apenas na tecnologia em si, mas na forma como as empresas passam a operar. Pela primeira vez em muitos anos, a discussão parece menos relacionada à ferramenta utilizada e mais à capacidade de transformar dados em ação de maneira rápida, integrada e eficiente.
Ao mesmo tempo, algumas visitas mostraram que nem todos estão seguindo exatamente a mesma direção.
Na Liquid AI, por exemplo, surgiu uma perspectiva que contrasta com boa parte das narrativas mais populares sobre o setor. Enquanto uma parcela relevante da indústria continua apostando em modelos cada vez maiores e infraestruturas cada vez mais robustas, a empresa desenvolve sistemas mais compactos, projetados para funcionar localmente em dispositivos como celulares, veículos e equipamentos embarcados.
O interessante dessa abordagem não é apenas a tecnologia. Ela lembra que inovação não acontece em uma única direção. Existe uma tendência natural de associar avanço tecnológico a mais capacidade computacional, mais investimento e modelos cada vez maiores. Mas, em muitos casos, o desafio está justamente no movimento contrário: criar soluções mais eficientes, mais acessíveis e mais fáceis de integrar ao cotidiano das pessoas e das empresas.
Talvez esse tenha sido um dos principais aprendizados da viagem. Quando observamos o mercado de inteligência artificial à distância, parece existir uma única corrida acontecendo. Quando olhamos de perto, percebemos que há diversas corridas diferentes ao mesmo tempo.
Existem os grandes modelos de propósito geral. Existem os sistemas especializados. Existem as aplicações multimodais que combinam texto, imagem, áudio e vídeo. Existem soluções corporativas desenhadas para resolver problemas muito específicos. E existem empresas apostando justamente em tornar tudo isso mais leve e distribuído.
Por isso, a ideia de que o mercado caminhará para uma única tecnologia dominante parece cada vez menos provável. O cenário que emerge é o da coexistência de diferentes abordagens, cada uma adequada a determinados contextos, restrições e necessidades.
Essa mudança também altera a forma como organizações precisam pensar suas estratégias de adoção tecnológica.
Durante muito tempo, a lógica foi relativamente simples: identificar a melhor ferramenta disponível e implementá-la. Com inteligência artificial, a equação passa a envolver uma série de outras variáveis. Questões como integração, governança, privacidade, velocidade de implementação, custo operacional e aderência ao negócio tornam-se tão importantes quanto a sofisticação da tecnologia escolhida.
Na prática, uma empresa pode gerar muito mais valor a partir de uma solução simples e bem integrada aos seus processos do que utilizando uma tecnologia extremamente avançada de forma isolada.
Talvez seja exatamente por isso que a discussão sobre implementação começa a ocupar mais espaço do que a discussão sobre capacidade.
Outro aspecto que chamou atenção foi a frequência com que conversas sobre tecnologia acabavam se transformando em conversas sobre pessoas.
Essa percepção ficou particularmente evidente durante a visita a Stanford. Apesar de estar inserida em um dos ecossistemas mais avançados do mundo em inteligência artificial, uma parte significativa das discussões continua concentrada em temas como educação, formação de talentos, construção de cultura organizacional e desenvolvimento de lideranças.
Não parece uma coincidência. A história do Vale do Silício nunca foi apenas uma história sobre tecnologia. Ela sempre esteve profundamente conectada à capacidade de transformar conhecimento em inovação. As ferramentas mudam. As plataformas mudam. As empresas surgem e desaparecem. Mas a formação de pessoas capazes de aprender, adaptar-se e construir continua sendo um elemento constante.
Esse ponto se torna ainda mais relevante à medida que a inteligência artificial se torna acessível para um número cada vez maior de organizações. O acesso à tecnologia tende, naturalmente, a se democratizar. O conhecimento sobre como utilizá-la de forma estratégica, por outro lado, continua sendo um diferencial difícil de replicar.
Implementar inteligência artificial de maneira consistente exige muito mais do que contratar uma plataforma ou disponibilizar novos recursos para as equipes. Exige repensar processos, desenvolver competências, revisar fluxos de trabalho, criar mecanismos de supervisão e preparar pessoas para atuar em um ambiente em que parte das análises, decisões e execuções passa a ser apoiada por sistemas inteligentes.
Por isso, a principal conclusão que trouxe dessa experiência não está relacionada a qual empresa liderará a corrida da inteligência artificial ou a qual modelo se tornará referência nos próximos anos.
A sensação é que estamos abandonando a fase em que o centro da discussão era a tecnologia isoladamente e entrando em uma etapa muito mais voltada à aplicação prática. A próxima fase da inteligência artificial não será definida por um único modelo revolucionário substituindo todos os outros. Ela será construída pela combinação de diferentes tecnologias, pela capacidade de integrá-las aos processos existentes e, principalmente, pela habilidade das organizações de transformar essas capacidades em resultados concretos.
No fim das contas, a inteligência artificial continua sendo um tema tecnológico. Mas, depois de ouvir tantas conversas ao longo da viagem, fica difícil não concluir que ela está se tornando cada vez mais uma discussão sobre estratégia, execução e adaptação organizacional.
Talvez seja justamente por isso que a pergunta mais importante já não seja quem possui a IA mais avançada. A pergunta que parece ganhar relevância é outra: quem será capaz de utilizá-la melhor.