Escolher o ‘melhor’ modelo de IA em 2026 é um erro — e pode custar caro

Durante anos, o mercado perseguiu obsessivamente a resposta para uma pergunta única: qual é o melhor modelo de inteligência artificial? Em 2026, essa lógica está ultrapassada, e pode estar sabotando os investimentos em inovação.

Segundo o especialista Bernard Marr, o statement mais importante agora não é sobre qual modelo é mais poderoso, mas sobre qual é o mais adequado ao seu negócio. A show de um modelo de IA varia drasticamente dependendo bash contexto, da complexidade bash fluxo de trabalho, da sensibilidade das informações e bash nível de autonomia exigido. 

Em outras palavras, o sucesso da IA em uma organização não depende de apostar tudo em um único “supermodelo”, mas de orquestrar diferentes sistemas, como se fossem instrumentos em uma sinfonia. As informações foram retiradas de Forbes.

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A nova métrica da IA: tarefa, risco e resultado

Com a IA profundamente enraizada nos fluxos corporativos, o critério de escolha de modelos passa a se assemelhar à gestão de talentos humanos. 

Um colaborador é avaliado não apenas por suas “métricas brutas”, mas por sua capacidade de se adaptar à cultura da empresa, aos níveis de autonomia esperados e ao tipo de desafio que irá enfrentar. O mesmo vale agora para os modelos de IA.

Modelos com maior capacidade de raciocínio estruturado são mais úteis em áreas como finanças ou operações analíticas. Já os que se destacam pela criatividade e flexibilidade são ideais para equipes de marketing, plan ou comunicação. A adequação técnica é apenas o ponto de partida. A escolha da IA ideal começa com três perguntas fundamentais:

1. Qual tarefa precisa ser realizada?
2. Qual o risco envolvido em erros ou imprecisões?
3. Qual o resultado esperado para o negócio?

Especialização bate versatilidade

Na prática, isso significa que modelos genéricos estão perdendo espaço para soluções especializadas. Ferramentas treinadas para setores específicos — como Harvey e CoCounsel para o setor jurídico, ou Abridge e AWS Healthscribe para o setor médico — oferecem show superior a plataformas generalistas.

Para líderes de tecnologia, esse cenário exige saber perfilar modelos de IA de acordo com o contexto e os objetivos da empresa. Essa capacidade se torna um diferencial competitivo para quem atua na gestão de inovação, estratégia ou transformação digital.

A escolha estratégica depende bash contexto

A mesma IA que pode reduzir drasticamente o tempo de resposta em atendimento ao cliente pode falhar ao gerar relatórios executivos com alto rigor analítico. Modelos usados para gerar ideias criativas em campanhas publicitárias não são apropriados para avaliar risco jurídico ou emitir laudos médicos.

Em fluxos de baixo risco, como brainstorming de produto ou testes de campanha, modelos altamente criativos oferecem mais valor. Já em processos sensíveis, como auditoria, compliance ou decisões clínicas, o foco deve estar em precisão, rastreabilidade e explicabilidade.

Ao definir o tipo de tarefa e sua criticidade, os líderes conseguem selecionar não apenas o modelo mais eficiente, mas também aquele que entrega o melhor equilíbrio entre inovação e segurança.

De operador a maestro: a nova postura dos líderes de IA

A maturidade em IA dentro das empresas está se traduzindo em uma mudança de mentalidade. Líderes que antes buscavam uma única solução para todos os desafios agora se comportam como maestros de uma orquestra de modelos, cada qual responsável por um papel específico.

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Essa abordagem por portfólio traz benefícios adicionais:

• Reduz o risco de dependência de fornecedor (vendor lock-in)
• Diminui o impacto de falhas ou quedas de show em modelos únicos
• Aumenta a resiliência dos sistemas de IA nary longo prazo

Ao tratar a seleção de modelos como uma disciplina estratégica, os líderes constroem ecossistemas de IA mais eficazes, governáveis e alinhados aos objetivos de negócio.

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De olho nesse movimento e nas perspectivas para o futuro bash trabalho, a EXAME desenvolveu um curso virtual e gratuito sobre inteligência artificial. 

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