Inteligência Artificial: chegou a hora de ir além
Por Fabrício Nicoletti, gerente de Soluções da AMcom
A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser promessa para se consolidar como parte invisível da vida contemporânea. Hoje, ela já está presente em interações cotidianas (das rotas sugeridas por aplicativos de mobilidade à personalização de conteúdos em plataformas de streaming), passando pela segurança de transações bancárias. Trata-se de uma infraestrutura silenciosa, mas essencial, que redefine a forma como vivemos, consumimos e nos relacionamos com serviços digitais.
Nesse cenário, a questão central já não é se devemos adotar a IA, mas sim como utilizá-la de maneira estratégica para transformar negócios, gerar eficiência e criar possibilidades. Para isso, é preciso conhecer de forma mais estratégica essa inovação.
Em termos gerais, a IA é o campo científico e tecnológico dedicado ao desenvolvimento de sistemas capazes de executar tarefas que, em condições normais, dependeriam de inteligência humana. Isso inclui aprender com dados, identificar padrões, compreender linguagem, raciocinar sobre diferentes cenários e até produzir conteúdo original. Embora tenha ganhado protagonismo nos últimos anos, a IA é estudada desde os anos 1950, com momentos fundamentais que impulsionaram a área.
Um destes momentos ocorreu em 2017, com a publicação do artigo "Attention Is All You Need" do Google, que introduziu a arquitetura Transformer. Já a partir de 2020, houve a explosão na produção de dados, a ampliação do poder computacional, o surgimento de modelos fundacionais e a simplificação das interfaces de acesso. O resultado foi a democratização da tecnologia em escala inédita. Porém, verdadeiro ponto de inflexão na percepção pública e na democratização do uso da IA ocorreu no final de 2022, com o lançamento do ChatGPT.
A evolução recente da IA pode ser compreendida por meio de três conceitos-chave que se sobrepõem. Primeiro, o Machine Learning (ML), princípio fundamental onde algoritmos aprendem a partir de dados. Segundo o Deep Learning (DL), uma subárea do ML que utiliza redes neurais profundas (com muitas camadas) para ampliar a capacidade de resolução de problemas complexos. Terceiro, a IA Generativa, uma categoria de aplicação focada em criar conteúdo novo, e que hoje utiliza majoritariamente as técnicas avançadas de Deep Learning (como nos LLMs e no GPT-5).
A ideia de que a IA substitui pessoas, no entanto, é um equívoco. O que ela substitui são tarefas repetitivas e operacionais, liberando os profissionais para atividades de maior valor agregado. Enquanto a IA toma decisões táticas e operacionais, baseadas em dados, muitas vezes com mais precisão e velocidade que um humano; cabe ao ser humano a tarefa insubstituível de tomar decisões estratégicas complexas, trazer um julgamento ético e em cenários com dados ambíguos ou incompletos, que exigem o "feeling". A analogia mais adequada é a de um copiloto: ele não assume o comando, mas amplia a segurança, a precisão e a performance do voo.
No passado, empresas baseavam-se em intuição e experiência acumulada. Hoje, em um mercado dinâmico e altamente competitivo, essa prática é insuficiente. A combinação de dados e IA inaugura um novo paradigma: dados como matéria-prima, IA como engrenagem analítica e o ser humano como responsável pela decisão estratégica. Trata-se de uma tríade capaz de gerar vantagens competitivas reais.
A história recente mostra que subestimar transformações tecnológicas tem um custo elevado. O comércio eletrônico e a mobilidade digital são exemplos claros. Com a IA, a velocidade de adoção é ainda mais acelerada. Empresas que resistem à sua utilização já estão em desvantagem frente às que adotam copilotos inteligentes, automatizam processos e tomam decisões baseadas em previsões em tempo real.
O caminho para incorporar a IA não exige investimentos desproporcionais ou planos complexos inspirados em grandes empresas de tecnologia. O início pode ser feito com projetos-piloto em processos específicos, que tragam ganhos mensuráveis e aprendizado rápido. Paralelamente, é indispensável fortalecer a cultura de dados e adotar uma mentalidade de jornada contínua, em que experimentação e evolução são permanentes.
A IA não representa o fim dos empregos, mas certamente desafia profissionais e organizações a evoluírem. Assim como ocorreu com a internet e os dispositivos móveis, trata-se de uma mudança inevitável e irreversível. A diferença é que, desta vez, a curva de adoção é significativamente mais rápida.
Empresas que investem em IA já colhem resultados concretos em eficiência, inovação e competitividade. As que resistem, correm o risco de perder relevância em um mercado cada vez mais orientado por dados e tecnologia.
O recado é direto: quem domina, lidera; quem ignora, fica para trás.
