A bolha da inteligência artificial vai estourar, mas a inteligência não

A alta de 43% nas ações da Oracle em um único dia deveria deixar os investidores apreensivos. Não se trata de uma “meme stock” ou de uma startup especulativa; é uma das maiores empresas de tecnologia dos Estados Unidos, negociando subitamente com valorizações da “bolha”. O boom da IA inflacionou o S&P 500 e a Nasdaq a máximas recordes. Este aumento é o mais recente desenvolvimento que levou os investidores a se perguntarem: A bolha da IA vai estourar?

Sim, vai.

Mas o que não vai estourar é a inteligência em si. Enquanto Wall Street inflaciona o preço de megamodelos (LLMs – Large Language Models, como o ChatGPT e o Gemini), com taxas de consumo de capital de bilhões de dólares, a IA está gerando retornos mensuráveis em outros lugares de maneiras transformadoras, embora menos chamativas.

Peguemos como exemplo Austin, Texas, onde um sistema de IA local (on-premise) ajudou o governo municipal a processar licenças de construção em dias, em vez de meses. Sem espetáculo. Sem manchetes. Apenas ganhos de eficiência que durarão mais do que o ciclo de mercado.

É este o ponto muitas vezes perdido no frenesi. Megamodelos atraem manchetes, consomem bilhões em capital e lutam para demonstrar economia sustentável. Enquanto isso, sistemas menores e específicos para um domínio já estão entregando ganhos de eficiência, economia de custos e melhorias de produtividade. A jogada inteligente não é abandonar a IA, mas sim focar em modelos e implementações que perdurarão.

Já vimos este filme antes. A Netscape já simbolizou a revolução da internet. Seu IPO espetacular gerou manchetes; seu declínio, fez história. Mas o colapso dos primeiros darlings da web não matou a internet; revelou que o valor real não estava nos navegadores, mas na infraestrutura subjacente.

A IA está na mesma encruzilhada hoje. As plataformas que os consumidores conhecem melhor — ChatGPT, Gemini, Claude — são feitos extraordinários de engenharia, mas não representam uma IA sustentável. São custosas de rodar de forma impressionante, mas gratuitas ou baratas de usar. Entregam mais entretenimento e conveniência do que valor corporativo. É divertido ter o ChatGPT criando um poema, útil quando ajuda a refinar um e-mail — mas não é essencial para a missão da empresa.

Economicamente, o modelo de hiperescala não se sustenta. Treinar e manter sistemas cada vez maiores gera retornos decrescentes, enquanto os custos aumentam para a casa dos bilhões. É por isso que o lançamento do GPT-5 foi recebido com indiferença. A escala, por si só, não é mais impressionante.

Então, o que é?

A resposta reside em implementações focadas. O escritório de licenciamento de Austin alcançou em semanas o que a burocracia havia atrasado por anos. Sistemas de saúde estão rodando modelos de diagnóstico ajustados para suas especialidades que superam LLMs (Grandes Modelos de Linguagem) de propósito geral.

Empresas financeiras já confiam no BloombergGPT, treinado em dados de mercado, que entrega melhores resultados em seu domínio do que plataformas maiores para o consumidor. Estas aplicações geram ROI (Retorno sobre o Investimento) tangível e o fazem de forma sustentável.

O princípio é simples: um modelo massivo de propósito geral pode fazer muitas coisas em um nível aceitável, mas raramente se destaca. Um sistema mais enxuto, construído para uma função específica e implementado de forma inteligente, pode entregar velocidade e precisão onde é mais importante e a uma fração do custo. Este é o caminho estratégico e econômico a seguir: integrar a IA de formas táticas que sirvam diretamente ao negócio, em vez de perseguir a ilusão de uma tecnologia de IA nova, brilhante e de balcão único.

Pense nisso como a alocação de pessoal para um projeto: 100 consultores medianos não superarão cinco especialistas.

Onde os dados residem é igualmente importante. Modelos mais leves podem ser otimizados para rodar localmente em dispositivos edge ou dentro de instalações corporativas seguras, em vez de depender de uma infraestrutura centralizada e custosa. Na webAI, por exemplo, conseguimos reduzir o tamanho dos modelos em quase um terço, preservando a precisão. Isso muda completamente a economia.

Em vez de rotear cada consulta através de um data center de nuvem caro, a inteligência fica mais próxima dos dados que serve, tornando-a mais barata, mais rápida, mais resiliente e mais segura. Igualmente importante, as empresas retêm a propriedade de seus dados e dos insights construídos sobre eles, o que não é possível ao depender unicamente de provedores de hiperescala.

Empresas ligadas exclusivamente a megamodelos estão expostas a custos crescentes, escrutínio energético e vulnerabilidades de segurança. A IA descentralizada e especializada evita essas armadilhas. Também oferece resiliência e coloca as empresas em terreno mais firme para o escrutínio regulatório que certamente virá.

Com isso em mente, tecnopessimistas inteligentes e investidores em IA não precisam entrar em pânico quando as manchetes alertam sobre um “inverno da IA”. Sim, algumas empresas entrarão em colapso sob o peso de uma economia insustentável, assim como muitas o fizeram após a quebra do dot-com. Mas a IA em si não vai desaparecer. Está evoluindo para redes de sistemas especializados que funcionam mais como uma rede urbana do que como um arranha-céu.

Para os executivos, a lição é clara: evitem buscar a escala apenas por ela. Em vez disso, invistam em sistemas de IA que sejam eficientes, próximos aos seus dados e adaptados a necessidades empresariais específicas. Construam para a sustentabilidade, não para o espetáculo.

Quando o próximo ciclo de lucros da IA levar os mercados a outro frenesi, lembrem-se das licenças de construção de Austin. As empresas que estão construindo inteligência enxuta e específica para o domínio não estarão observando suas valorizações com a mesma ansiedade. A IA não voltará para a caixa. Mas o futuro não será maior a qualquer custo — será mais inteligente, mais enxuto e construído para ter poder de permanência.

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