Satya Nadella, o CEO da Microsoft, fez um alerta contundente sobre um custo que muitas empresas ainda não computaram na adoção de inteligência artificial. Segundo o executivo, o pagamento por essa tecnologia é feito duas vezes: a primeira, com dinheiro, na forma de licenças e consumo de tokens. A segunda, com um ativo muito mais valioso: os dados estratégicos da própria companhia.

A cada consulta, documento enviado ou correção feita em um modelo de IA, as empresas entregam informações sobre seus processos, clientes e decisões. Esse fluxo constante, que serve para refinar as respostas da ferramenta, também transforma o conhecimento institucional em um ativo que passa a ser de posse do provedor de tecnologia. A tese de Nadella, detalhada em uma publicação e reportada pelo site El Confidencial, é que as organizações estão, inadvertidamente, treinando os modelos de terceiros com sua inteligência de negócio mais proprietária.

O 'resíduo' que vale ouro

Nadella chama de “resíduos” (exhaust) o rastro de dados deixado pelas interações dos funcionários com a IA: os prompts, as ferramentas conectadas e, principalmente, as correções feitas quando o modelo erra. É nessas correções que reside o ouro. Elas revelam como uma empresa opera na prática, quais são as exceções às regras e os critérios para tomar decisões. Nas palavras do executivo, é “o tipo de conhecimento que um competidor nunca poderia comprar”.

O paradoxo é que o alerta vem do líder de uma das maiores fornecedoras de IA do mundo. A leitura aqui é estratégica: ao levantar a bandeira da soberania de dados, Nadella posiciona a Microsoft não apenas como provedora de modelos, mas como parceira na construção de uma arquitetura que protege esse ativo. A crítica mira modelos proprietários que, segundo ele, se beneficiam de dados públicos para treinar, mas restringem o estudo de suas respostas por terceiros — uma prática conhecida como destilação.

A arquitetura da soberania

Como alternativa, Nadella propõe que as empresas mantenham a propriedade de seus prompts, respostas e dados de uso. A solução passa por criar ambientes de aprendizado próprios na nuvem e usar camadas de orquestração que permitam trocar de provedor ou modelo de IA sem reconstruir toda a infraestrutura. O objetivo é claro: reduzir a dependência e evitar o vendor lock-in.

Este movimento encontra eco na crescente adoção de modelos de código aberto, que podem ser instalados em infraestruturas próprias. Segundo Idit Levine, CEO da Solo.io, citada na reportagem, essas alternativas já oferecem cerca de 90% da capacidade dos grandes modelos, com custo menor e controle superior. A plataforma Vercel, por exemplo, registrou que 29% do tráfego de seu gateway de IA no último mês foi direcionado a modelos abertos, sinalizando uma tendência de mercado.

O recado final de Nadella encapsula a questão central para qualquer gestor: “Ao consumir inteligência, você está criando inteligência. E o que você cria deveria pertencer a você”. Para as empresas, a decisão de como usar IA se torna, portanto, uma escolha sobre a quem pertencerá seu futuro conhecimento institucional.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · El Confidencial — Tech