A discussão sobre inteligência artificial mudou de patamar. Durante anos, o debate girou em torno de quem tinha o modelo mais avançado, maior número de parâmetros ou a janela de contexto mais extensa. 

Cada novo lançamento do ChatGPT, Gemini ou Claude vinha acompanhado de gráficos, rankings e promessas de superioridade quase absoluta.

Mas esse jogo virou. À medida que os grandes modelos de linguagem atingiram um nível semelhante de desempenho para tarefas cotidianas, como escrever e-mails, resumir documentos ou organizar informações, a pergunta central deixou de ser “qual é o melhor modelo?” e passou a ser “qual modelo resolve melhor o meu problema?”. As informações apresentadas foram retiradas da Forbes.

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Quando todos parecem bons, a diferença está no encaixe

No ambiente corporativo, a equivalência entre modelos generalistas começa a desaparecer assim que entram em cena tarefas mais complexas. 

Projetos de programação em larga escala, fluxos de trabalho baseados em agentes autônomos e aplicações específicas por setor exigem competências muito diferentes, e aí que os resultados variam drasticamente.

Em vez de buscar uma solução universal, empresas mais maduras em IA estão aprendendo a alinhar tecnologia e necessidade. O foco sai do hype e entra na estratégia de entender capacidades, limites e contextos de uso.

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IA começa a ser avaliada como gente

Curiosamente, a forma como as organizações avaliam modelos de IA se aproxima cada vez mais da maneira como avaliam talentos humanos. Ninguém contrata apenas pelo QI ou por uma métrica isolada. O que importa é o conjunto de raciocínio, criatividade, comunicação, autonomia e tomada de decisão.

Com a IA acontece o mesmo. Alguns modelos são mais fortes em raciocínio estruturado e análise profunda. Outros brilham na execução autônoma de planos, enquanto há aqueles que se destacam pela criatividade e rapidez na geração de ideias. A escolha ideal depende não só da tarefa, mas também da cultura organizacional, da tolerância ao risco e do estilo de trabalho da empresa.

Tarefas, riscos e resultados

Escolher bem uma IA começa por definir a tarefa. Um sistema que analisa milhares de chamados de atendimento ao cliente precisa ser rápido e reconhecer padrões. Já um modelo que avalia risco financeiro ou apoia decisões jurídicas precisa demonstrar raciocínio consistente e justificável.

O risco também entra na conta. Para tarefas criativas e de baixo impacto como campanhas de marketing ou prototipagem, modelos mais livres e inventivos ampliam possibilidades. Em contextos sensíveis, como saúde e direito, a margem de erro precisa ser mínima.

As empresas mais avançadas estão abandonando a lógica de “um modelo para tudo” e adotando uma abordagem de portfólio. Em vez de operar uma ferramenta única, passam a conduzir uma orquestra de modelos especializados, cada um cumprindo um papel específico.

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Veja, abaixo, os principais temas abordados:

Contextualização sobre o cenário atual da IA;
Principais ferramentas e conceitos relacionados à tecnologia;
Estudos de caso de empresas referências no uso da IA;
Principais formas de atuação do especialista em IA;
Como construir um plano de carreira prático.

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