A velocidade dos lançamentos de inteligência artificial tem provocado cansaço até entre profissionais do setor. Na primeira semana de setembro, Anthropic, Google, Meta e OpenAI apresentaram novas gerações de seus principais modelos praticamente ao mesmo tempo. A Alibaba veio na sequência. Ao longo do mês, foram oito lançamentos relevantes.
Esse movimento ficou conhecido como fadiga de modelos. A disputa também aparece nos preços, que caem conforme novas opções chegam ao mercado. Com isso, o modelo de IA passa a funcionar mais como um insumo do que como um ativo permanente da empresa.
A mudança ajuda a explicar por que acompanhar cada novidade pode levar a decisões caras. Em 2023, um modelo de ponta permanecia em destaque durante semanas, e o líder daquele período ficou na posição por mais de um ano antes de ser claramente superado. Agora, o posto de melhor modelo pode mudar em questão de semanas ou até de dias.
Diante desse cenário, as empresas costumam seguir dois caminhos. O primeiro é esperar. O gestor evita decisões porque acredita que qualquer escolha ficará ultrapassada em pouco tempo. O problema é que a estabilização do mercado não tem data definida. Enquanto isso, concorrentes podem testar soluções, aprender com os erros e acumular experiência.
O segundo caminho é trocar de ferramenta a cada lançamento. Nesse caso, a empresa refaz treinamentos, migra dados, reescreve processos e reinicia integrações continuamente. O resultado é uma rotina de recomeços, com gastos que não necessariamente se transformam em conhecimento acumulado.
A alternativa é construir uma estrutura capaz de receber modelos diferentes. Isso inclui dados organizados e acessíveis, processos mapeados, conhecimento da operação estruturado, limites, registros e supervisão definidos. Esses elementos continuam úteis mesmo quando uma nova tecnologia chega e podem tornar cada modelo mais eficiente para o negócio.
A comparação é com um carro preparado para trocar de motor. O motor pode ser substituído por uma versão mais potente ou barata, enquanto o chassi, a direção, os freios e o desenho do conjunto permanecem. Na empresa, essa base é o que permite aproveitar a evolução da inteligência artificial sem refazer toda a operação.
A recomendação de Alcir Nantes Abuchaim, CEO da i4t (Intelligence for Transformation), é mudar a pergunta. Em vez de buscar continuamente qual é a melhor IA do mercado, a empresa deve avaliar o que já possui e que pode aproveitar qualquer modelo futuro. A corrida dos laboratórios continuará, mas a vantagem está em estar pronta para usar o que ela produz.
