A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) tem transformado rapidamente indústrias em todo o mundo, e o Brasil já sente os primeiros impactos dessa revolução. Com potencial para gerar valor em áreas como saúde, finanças, educação e manufatura, a GenAI promete aumentar a eficiência, melhorar a experiência dos clientes e abrir novos caminhos para inovação. No entanto, a adoção dessa tecnologia não é simples, e as empresas brasileiras precisam estar atentas aos desafios e oportunidades que ela apresenta.
Uma das primeiras decisões estratégicas para as empresas que desejam adotar GenAI é a escolha de como integrar a tecnologia: construir aplicações em cima de modelos prontos, como os oferecidos por grandes provedores de IA (OpenAI e Google, por exemplo), personalizar modelos de código aberto, ou desenvolver modelos próprios a partir do zero. Cada abordagem tem suas vantagens e desvantagens, e a escolha depende do perfil da empresa, dos recursos disponíveis e do setor em que atua.
Três opções para implementar a IA GenAI – soluções para diferentes tamanhos de empresas
Empresas de pequeno e médio porte, como startups, podem se beneficiar ao usar modelos prontos de grandes provedores. Com uma barreira de entrada menor, essa estratégia permite que negócios experimentem IA sem grandes investimentos em infraestrutura ou equipes especializadas. Além disso, o tempo de implementação é rápido, ideal para empresas que buscam agilidade. Contudo, essa dependência de terceiros pode representar riscos, especialmente em termos de controle sobre os dados e privacidade, uma vez que a GenAI exige grandes volumes de informações para melhorar seus modelos.
Já as empresas maiores e estabelecidas, que possuem recursos internos e dados proprietários, podem optar por personalizar modelos de código aberto, como o LLaMA 2, da Meta, ou o Falcon. Esses modelos oferecem mais flexibilidade e podem ser ajustados para tarefas específicas de um setor, como saúde ou educação. Embora essa abordagem exija mais expertise técnica e infraestrutura de tecnologia, ela permite mais controle e customização, além de ser mais adequada para empresas que buscam diferenciar seus produtos ou serviços com IA sob medida.
Por fim, grandes organizações que operam em setores fortemente regulados ou com dados altamente sensíveis — como finanças ou saúde — podem preferir desenvolver seus próprios modelos do zero. Embora essa opção seja a mais complexa e custosa, ela oferece o máximo controle sobre a tecnologia, segurança e uso de dados. No entanto, as empresas que optarem por esse caminho devem estar preparadas para altos investimentos contínuos em tecnologia, manutenção e segurança.
Desafios no mercado brasileiro
No contexto brasileiro, a adoção da IA GenAI enfrenta desafios adicionais. A infraestrutura tecnológica do país, embora em desenvolvimento, ainda é limitada em comparação com grandes mercados globais. O alto custo de GPUs (do inglês Graphics Processing Unit, ou Unidade de Processamento Gráfico, necessárias para o treinamento de modelos de IA) e a demanda crescente por energia computacional são barreiras para empresas que desejam competir no desenvolvimento de suas próprias soluções de IA. Além disso, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) impõe restrições e obrigações rigorosas quanto ao uso e armazenamento de dados pessoais, especialmente para setores como saúde e finanças.
Para empresas brasileiras que desejam aproveitar o potencial da GenAI, o segredo está em encontrar o equilíbrio entre inovação e conformidade regulatória. Setores como saúde, por exemplo, podem usar a IA para melhorar diagnósticos e tratamentos personalizados, mas precisam garantir que a privacidade dos dados dos pacientes seja respeitada. Na educação, a GenAI pode personalizar a experiência de aprendizagem, adaptando conteúdos a cada estudante, mas deve-se cuidar para evitar a ampliação de desigualdades no acesso à tecnologia.
Impactos positivos e negativos
Embora a IA GenAI ofereça uma vasta gama de oportunidades, seus impactos não são unicamente positivos. Em termos de benefícios, as empresas podem se tornar mais eficientes, otimizar processos e criar produtos e serviços inovadores. Na área da saúde, por exemplo, a IA pode acelerar diagnósticos, reduzir custos operacionais e aumentar a precisão de tratamentos. No setor de serviços, chatbots baseados em IA podem melhorar o atendimento ao cliente, tornando-o mais rápido e personalizado.
Por outro lado, os riscos incluem a possibilidade de erros — como situações nas quais o sistema cria informações incorretas ou imprecisas —, além de preocupações éticas e de privacidade. Empresas que dependem de modelos externos precisam estar atentas aos riscos de vazamento de dados e à conformidade com as legislações vigentes, como a LGPD.
Outro desafio é o impacto no mercado de trabalho. A automação de processos baseada em IA pode substituir funções repetitivas, o que, a curto prazo, pode gerar desemprego em alguns setores. Para mitigar esse impacto, as empresas precisam investir em programas de requalificação e treinamento de seus colaboradores, preparando-os para trabalhar em sinergia com a tecnologia.
Seja adotando soluções prontas ou desenvolvendo modelos internos, o foco deve estar em como a GenAI pode agregar valor de maneira estratégica e responsável. As empresas que conseguirem equilibrar inovação tecnológica com privacidade, segurança e inclusão estarão mais bem posicionadas para desfrutar dessa nova era digital.
Gabrielle Ribon, advogada e entusiasta de inovação. Mestranda em Inovação e Empreendedorismo pela Universidade de Edimburgo, atua no mercado financeiro com foco em novos produtos e tecnologias. É especialista em Creative Technologies pela Miami Ad School e LL.M em Direito Tributário pelo Insper.
