Após dois anos de intensa experimentação com inteligência
artificial generativa, o mercado começa a dar sinais claros de amadurecimento.
Empresas de marketing, tecnologia e comunicação estão alterando seus critérios
de escolha de modelos de IA: o foco exclusivo em desempenho e criatividade cede
espaço à busca por previsibilidade operacional.
Segundo projeções da Gartner, mais de 80% das empresas globais devem
utilizar algum tipo de IA generativa até o fim de 2026. Já levantamento da McKinsey aponta que 55% das
organizações usam IA em pelo menos uma função de negócios, mas apenas uma
parcela relata retorno consistente sobre o investimento.
O desafio central, segundo especialistas, é menos técnico
do que operacional: retrabalho e inconsistência.
Da experimentação ao impacto financeiro
Nos primeiros ciclos de adoção, as empresas priorizavam
modelos com maior capacidade criativa e melhores resultados em benchmarks
técnicos. À medida que a IA passou a integrar processos críticos, como
atendimento automatizado, geração de relatórios, produção de conteúdo em escala
e apoio a decisões estratégicas, surgiram novos obstáculos.
“A fase do encantamento já passou. Hoje a
discussão é operacional”, afirma Ulisses Dalcól, desenvolvedor
de sistemas e diretor da Descomplica Comunicação, especializada em integração
de inteligência artificial aplicada à comunicação e negócios digitais.
“Quando um modelo exige revisão constante ou altera
comportamento em tarefas complexas, aparece um custo invisível. Não se trata
apenas de performance técnica, é impacto financeiro direto.”
De acordo com a IDC, os investimentos globais em IA devem
ultrapassar US$ 500 bilhões até 2027. No entanto, o retorno, segundo analistas,
depende menos da escolha do modelo mais avançado e mais da capacidade de garantir
estabilidade em ambiente real de trabalho.
Marketing e comunicação: onde a mudança é mais
visível
No setor de marketing e comunicação, a IA deixou de ser
ferramenta experimental e passou a operar como infraestrutura de produção.
Entre as aplicações mais comuns estão:
· Geração de conteúdo
em larga escala
· Automação de
campanhas
· Personalização de
mensagens
· Análise de dados de
audiência
· Monitoramento de
mídia
“Nesse contexto, previsibilidade vale mais que genialidade”,
destaca Dalcól. “Modelos muito criativos podem impressionar em demonstrações,
mas em escala o que pesa é consistência.”
Segundo ele, empresas começam a adotar critérios mais
técnicos na avaliação de modelos, como aderência a instruções complexas, baixa
taxa de alucinação, estabilidade em tarefas multietapas, governança via API e
rastreabilidade.
A nova métrica: redução de retrabalho
Análise recente da Deloitte indica que uma das principais
barreiras para consolidação da IA corporativa é a falta de governança e
controle sobre os resultados gerados.
Para o especialista, a maturidade do mercado trouxe uma
mudança decisiva de mentalidade:
“Em 2024, a pergunta era ‘qual é o modelo mais
inteligente?’. Em 2026, a pergunta passou a ser ‘em qual modelo posso confiar
para operar meu negócio sem gerar instabilidade?’.”
Empresas que tratam a IA como infraestrutura estratégica,
e não como ferramenta isolada, tendem a alcançar ganhos mais sustentáveis e
previsíveis.
Menos espetáculo, mais estratégia
Analistas avaliam que a próxima fase da inteligência
artificial será marcada por consolidação, padronização e maior exigência por
estabilidade operacional.
O movimento sugere que a IA caminha para um papel
semelhante ao da computação em nuvem na década passada: de inovação disruptiva
para componente estrutural dos negócios.
“IA deixou de ser diferencial de marketing. Virou
infraestrutura. E infraestrutura precisa funcionar todos os dias, não apenas
impressionar em apresentações”, conclui o profissional.
Descomplica Comunicação
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