A Inteligência Artificial (IA) tem demonstrado avanços notáveis, com sistemas capazes de processar vastos volumes de dados, identificar padrões e apoiar análises complexas. Essa evolução ampliou o leque de aplicações empresariais, mas também evidenciou uma lacuna significativa: a diferença entre demonstrar a capacidade de uma IA e integrá-la efetivamente em operações reais. É na transição de usos generalistas para aplicações especializadas que essa distinção se torna mais proeminente.

Para uma instituição financeira, por exemplo, uma IA especializada precisa navegar por um emaranhado de normas setoriais, terminologias específicas e procedimentos internos. Na indústria, o cenário muda drasticamente, exigindo o domínio de sistemas, documentação técnica e conhecimentos operacionais singulares. Embora a base tecnológica possa ser a mesma, o ambiente de aplicação impõe condições radicalmente distintas.

No Brasil, essa complexidade é acentuada por particularidades regulatórias, jurídicas, tributárias e operacionais. Uma IA pode até dominar o português, mas isso não garante a interpretação correta de uma norma brasileira ou a compreensão de um termo específico dentro de um setor. A discussão sobre IA nas empresas, portanto, deve transcender a simples escolha do modelo mais avançado. A pergunta crucial para os gestores é: "O que essa tecnologia precisa conhecer para funcionar na minha operação?"

A resposta a essa pergunta envolve a compreensão de múltiplas camadas de conhecimento. Primeiramente, as características intrínsecas do país. Em seguida, as especificidades de cada segmento de mercado. Por fim, a realidade particular de cada organização, com seus dados, sistemas, regras e objetivos. Quanto mais específica for a finalidade da IA, maior a importância de integrar essas diversas camadas de informação.

Isso também remodela a forma como os projetos de IA são estruturados. A seleção de uma tecnologia de alto desempenho é apenas o ponto de partida. É fundamental definir o acesso a informações, a integração com sistemas legados, os parâmetros de operação e os limites de atuação da IA. Aspectos como segurança, governança e supervisão deixam de ser complementos e tornam-se pilares na construção da solução.

Na prática, duas empresas com objetivos de IA semelhantes podem convergir em soluções distintas. Uma análise de documentos, por exemplo, pode requerer fontes, terminologias, critérios e níveis de supervisão variados, dependendo do setor e da função da informação na operação. Essa percepção redefine a avaliação do potencial da IA: o valor reside não apenas na quantidade de tarefas executadas, mas na capacidade de aplicar o conhecimento necessário para resolver problemas específicos.

Para o mercado brasileiro, essa discussão ganha contornos ainda mais relevantes. À medida que a IA assume funções cada vez mais especializadas, as particularidades do país deixam de ser meros obstáculos de adaptação tecnológica e passam a ser elementos centrais no desenvolvimento das soluções. Em um contexto de alta complexidade como o brasileiro, entender o ambiente de aplicação da IA é uma condição indispensável para converter capacidade técnica em valor de negócio.

Alessandro Quattrini é Head de Gestão e Negócios da MeetKai Brasil.

Com reportagem de Brazil Valley

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