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Escolher o ‘melhor’ modelo de IA em 2026 é um erro — e pode custar caro

Especialistas defendem que líderes avaliem a IA como talento humano: por tarefa, risco e resultado esperado

Inteligência Artificial vai destravar novas possibilidades nos negócios (Westend61/Getty Images)

Inteligência Artificial vai destravar novas possibilidades nos negócios (Westend61/Getty Images)

Publicado em 26 de janeiro de 2026 às 13h52.

Última atualização em 26 de janeiro de 2026 às 14h02.

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Durante anos, o mercado perseguiu obsessivamente a resposta para uma pergunta única: qual é o melhor modelo de inteligência artificial? Em 2026, essa lógica está ultrapassada, e pode estar sabotando os investimentos em inovação.

Segundo o especialista Bernard Marr, o debate mais importante agora não é sobre qual modelo é mais poderoso, mas sobre qual é o mais adequado ao seu negócio. A performance de um modelo de IA varia drasticamente dependendo do contexto, da complexidade do fluxo de trabalho, da sensibilidade das informações e do nível de autonomia exigido. 

Em outras palavras, o sucesso da IA em uma organização não depende de apostar tudo em um único “supermodelo”, mas de orquestrar diferentes sistemas, como se fossem instrumentos em uma sinfonia. As informações foram retiradas de Forbes.

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A nova métrica da IA: tarefa, risco e resultado

Com a IA profundamente enraizada nos fluxos corporativos, o critério de escolha de modelos passa a se assemelhar à gestão de talentos humanos. 

Um colaborador é avaliado não apenas por suas “métricas brutas”, mas por sua capacidade de se adaptar à cultura da empresa, aos níveis de autonomia esperados e ao tipo de desafio que irá enfrentar. O mesmo vale agora para os modelos de IA.

Modelos com maior capacidade de raciocínio estruturado são mais úteis em áreas como finanças ou operações analíticas. Já os que se destacam pela criatividade e flexibilidade são ideais para equipes de marketing, design ou comunicação. A adequação técnica é apenas o ponto de partida. A escolha da IA ideal começa com três perguntas fundamentais:

  1. Qual tarefa precisa ser realizada?
  2. Qual o risco envolvido em erros ou imprecisões?
  3. Qual o resultado esperado para o negócio?

Especialização bate versatilidade

Na prática, isso significa que modelos genéricos estão perdendo espaço para soluções especializadas. Ferramentas treinadas para setores específicos — como Harvey e CoCounsel para o setor jurídico, ou Abridge e AWS Healthscribe para o setor médico — oferecem performance superior a plataformas generalistas.

Para líderes de tecnologia, esse cenário exige saber perfilar modelos de IA de acordo com o contexto e os objetivos da empresa. Essa capacidade se torna um diferencial competitivo para quem atua na gestão de inovação, estratégia ou transformação digital.

A escolha estratégica depende do contexto

A mesma IA que pode reduzir drasticamente o tempo de resposta em atendimento ao cliente pode falhar ao gerar relatórios executivos com alto rigor analítico. Modelos usados para gerar ideias criativas em campanhas publicitárias não são apropriados para avaliar risco jurídico ou emitir laudos médicos.

Em fluxos de baixo risco, como brainstorming de produto ou testes de campanha, modelos altamente criativos oferecem mais valor. Já em processos sensíveis, como auditoria, compliance ou decisões clínicas, o foco deve estar em precisão, rastreabilidade e explicabilidade.

Ao definir o tipo de tarefa e sua criticidade, os líderes conseguem selecionar não apenas o modelo mais eficiente, mas também aquele que entrega o melhor equilíbrio entre inovação e segurança.

De operador a maestro: a nova postura dos líderes de IA

A maturidade em IA dentro das empresas está se traduzindo em uma mudança de mentalidade. Líderes que antes buscavam uma única solução para todos os desafios agora se comportam como maestros de uma orquestra de modelos, cada qual responsável por um papel específico.

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Essa abordagem por portfólio traz benefícios adicionais:

  • Reduz o risco de dependência de fornecedor (vendor lock-in)
  • Diminui o impacto de falhas ou quedas de performance em modelos únicos
  • Aumenta a resiliência dos sistemas de IA no longo prazo

Ao tratar a seleção de modelos como uma disciplina estratégica, os líderes constroem ecossistemas de IA mais eficazes, governáveis e alinhados aos objetivos de negócio.

EXAME libera vagas para curso gratuito de IA

De olho nesse movimento e nas perspectivas para o futuro do trabalho, a EXAME desenvolveu um curso virtual e gratuito sobre inteligência artificial. 

O curso será transmitido ao vivo e terá duração de duas horas.  O treinamento vai revelar as principais ferramentas de IA que todo profissional – independente do setor de atuação – precisa dominar. Essas ferramentas podem ser úteis para otimizar as tarefas no trabalho, criar um plano de carreira estruturado, ter reuniões mais assertivas e até mesmo conquistar aquela posição dos sonhos.

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