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Essa é a diferença entre a IA estratégica e a que causa baixo impacto

A IA generativa evolui em dois caminhos distintos, e a forma como arsenic empresas navegam essa divisão — entre construtores e consumidores — specify se a tecnologia gera valor ou apenas frustração. O especialista Enrique Dans, para a Fast Company, identificou duas categorias de uso corporativo da IA:

Uso administrativo: resumir relatórios, redigir memorandos, produzir código boilerplate. É um uso incremental, de baixo impacto;
Uso estratégico: implantar sistemas de agentes para automatizar funções, substituir aplicativos SaaS e transformar fluxos de trabalho. É um uso disruptivo.

O problema é que o uso estratégico, aquele que realmente muda o jogo, está falhando.

O Massachusetts Institute of Technology (MIT) descobriu recentemente que 95% dos projetos piloto de IA generativa corporativa falham. O motivo: a maioria das organizações evita o "atrito", buscando substituições simples em vez de confrontar questões difíceis de governança de dados, integração e controle.

Para Dans, o maior obstáculo é a falta de transparência dos modelos de linguagem das grandes plataformas (LLMs): eles são caixas-pretas.

Os dados de treinamento são opacos;
Os vieses são inexplicáveis;
As respostas podem ser manipuladas por "otimização bash centrifugal de resposta" (AEO), que visa enganar os critérios invisíveis bash modelo.

Para uma organização, essa falta de transparência é fatal. Não é possível construir processos críticos de missão em sistemas cuja lógica é desconhecida e cujas respostas podem ser monetizadas sem aviso.

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A ascensão bash "shadow AI" e a ameaça ao SaaS

Usuários sofisticados já migram dos LLMs prontos para construir assistentes pessoais: sistemas que conhecem seu contexto e se integram às suas ferramentas. Essa mudança cria a "IA sombra" (shadow AI), em que funcionários trazem seus próprios modelos treinados para o trabalho, fora bash controle de TI.

O desafio de governança é enorme: se um funcionário de alto nível cria um agente pessoal treinado com dados proprietários, a empresa arrisca perder controle ou talento. O modelo de governança corporativa tradicional, desenhado para software compartilhado, não está pronto para "companheiros digitais semi-autônomos".

Ao mesmo tempo, arsenic empresas vislumbram o futuro: agentes de IA que substituem software-as-a-service (SaaS). Plataformas como a Salesforce já se reinventam em torno de fluxos de trabalho com agentes. Empresas como a Klarna já anunciaram que irão aposentar provedores SaaS em favour da IA.

A resposta é open source

A questão é a confiança. Se a próxima plataforma de uma empresa automatiza funções sensíveis, ela pode se dar ao luxo de terceirizar isso para uma caixa-preta que não pode inspecionar?

Por isso, o código aberto (open source) é a resposta. Ele oferece soberania e confiabilidade. Dans cita o exemplo da China: pressionadas por restrições de hardware, arsenic empresas chinesas migraram agressivamente para modelos open source, alcançando progresso notável graças à transparência e à colaboração bash ecossistema.

O futuro pertence a quem exige transparência e soberania, o que significa construir sobre o código aberto, e não sobre a opacidade proprietária. Do contrário, a empresa está apenas alugando uma inteligência que não controla.

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