Essa imagem a seguir, já conhecida, mostra o Hype Cycle for Generative AI, 2025, da Gartner. No topo do “Peak of Inflated Expectations” aparecem termos como Agentic AI, Multimodal Generative AI, Open-Source LLMs, AI-Augmented Software Engineering, GraphRAG e até Artificial General Intelligence. Ou seja, praticamente todo o vocabulário da moda está concentrado na região de maior expectativa e menor maturidade real.
E esse é o ponto que deveria preocupar qualquer executivo responsável. O ciclo do hype não mede capacidade técnica, mede expectativa de mercado. Quando uma tecnologia está no pico, significa que as narrativas estão mais fortes que os resultados. E é exatamente aí que muitas empresas tomam decisões estratégicas baseadas em pressão competitiva, medo de ficar para trás e promessas de eficiência exponencial.
O problema é que IA corporativa não é demo de conferência. Não é PPT chamativo e bombástico. Não é POC que funciona com dados limpos. No ambiente real, IA depende de governança de dados, arquitetura consistente, segurança, integração com legados, gestão de mudança e, principalmente, clareza de problema de negócio. Sem isso, vira um experimento caro embalado como transformação.
IA corporativa no pico do hype: risco estratégico para empresas
Chama atenção também que vários elementos listados no gráfico são “camadas sobre camadas”: frameworks de agentes, orquestração, RAG, model ops, aceleradores de workload. Isso revela um ecossistema ainda em formação, com alta complexidade e baixa padronização. Em outras palavras, risco tecnológico e risco de lock-in são maiores do que muitos boards estão dispostos a admitir.
Outro ponto crítico é a confusão entre produtividade individual e vantagem competitiva sustentável. Ferramentas de AI-Augmented Software Engineering podem acelerar desenvolvedores, mas se todos têm acesso às mesmas ferramentas, onde está o diferencial estratégico? A resposta não está no modelo, está no uso. E uso depende de dados proprietários, processos redesenhados e capacidade organizacional.
Empresas que tratam IA como projeto isolado tendem a cair no “Trough of Disillusionment” rapidamente. As que tratam como disciplina, com governança, métricas claras de ROI, priorização de casos de uso e controle de riscos, têm mais chance de chegar ao “Plateau of Productivity”.
O hype não é o problema. Ele até ajuda a mobilizar orçamento e atenção executiva. O erro é confundir visibilidade com maturidade. Quem investir movido por ansiedade competitiva provavelmente financiará aprendizado caro.
O ciclo não é sobre tecnologia. É sobre comportamento corporativo diante da incerteza. E isso, historicamente, é onde mais as empresas erram.
