PORTFÓLIO
Ter apenas um modelo de IA na empresa pode ser arriscado, alerta especialista
Escolha de tecnologia deve ser consequência da estratégia, e não o ponto de partida
Imagem: Magnific/Reprodução
Segundo um estudo do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) divulgado em setembro de 2025, mais de 41% de todas as empresas industriais registradas no país utilizavam Inteligência Artificial no dia a dia, um crescimento de 25 pontos percentuais em relação a 2022.
Com esse aumento na adoção de tecnologias, se torna cada vez mais necessário um cuidado com o lado oposto da moeda, principalmente segurança e estabilidade.
“O recente endurecimento das regras de exportação de modelos avançados pelos Estados Unidos mostrou que interrupções podem ocorrer não apenas por questões técnicas, mas também por decisões regulatórias ou geopolíticas”, alertou André Franco, sócio da consultoria EloGroup em entrevista à Esfera Brasil.
Para ele, empresas que lidam com assuntos sensíveis e que têm parte considerável do seu funcionamento atrelados a uma Inteligência Artificial ou uma tecnologia estrangeira devem se preocupar em construir garantias de funcionamento em caso de mudança nas leis ou conflitos geopolíticos.
“O principal risco é criar uma dependência difícil de substituir quando o contexto mudar. Mudanças de preço, disponibilidade, políticas de uso ou regulamentações podem afetar diretamente processos críticos quando existe uma dependência excessiva de um único fornecedor”, explicou.
“Também existem riscos relacionados à segurança, conformidade e fragmentação tecnológica, especialmente quando diferentes áreas passam a adotar ferramentas sem coordenação”, disse ele.
Esse comportamento é conhecido como “Shadow AI” (A IA das sombras, em tradução livre) e é caracterizado pelo movimento de funcionários que passam a usar alguma tecnologia por conta própria, mesmo sem conhecimento formal da área de tecnologia e sem recomendação da empresa.
De acordo com uma pesquisa da OpenAI (criadora do ChatGPT) divulgada em dezembro de 2025, 75% das pessoas entrevistadas durante o estudo afirmaram que passaram a usar Inteligências Artificiais no trabalho e tiveram uma melhora significativa na velocidade e fluidez do trabalho.
Como encontrar a tecnologia correta para o que preciso?
Para André, a escolha da IA deveria ser consequência da estratégia, e não o ponto de partida. Ele afirma que não existe um modelo “bala de prata”, mas modelos mais adequados para diferentes contextos.
“O erro mais comum é começar pela ferramenta. Na prática, as organizações que têm obtido melhores resultados deixam de perguntar ‘qual é a melhor IA?’ e passam a responder três perguntas: qual problema queremos resolver?; Qual capacidade queremos construir? E, só então, qual tecnologia faz mais sentido para esse cenário?”, recomendou.
De acordo com ele, modelos proprietários oferecem melhor desempenho, escala e velocidade de evolução. Enquanto em outros cenários, modelos abertos ou especializados podem trazer vantagens de custo, flexibilidade ou atendimento a requisitos específicos.
“A decisão deixou de ser apenas tecnológica e passou a ser arquitetural. Empresas que desenvolvem essa capacidade de avaliação ganham autonomia para combinar tecnologias, evoluir suas soluções e reduzir dependências desnecessárias à medida que o mercado muda”, concluiu André.
