Empresas que buscam escalar o uso de GenAI precisam escolher entre consumo imediato, personalização progressiva ou construção do zero. Cada abordagem exige níveis diferentes de maturidade técnica, capacidade de governança e ambição estratégica. A escolha define não só o custo da implantação, mas também o grau de controle, diferenciação e risco.
Consumo e incorporação: velocidade para começar, com dependência de terceiros
As primeiras abordagens do modelo estão na extremidade “comprar”: consumo de GenAI por meio de aplicativos prontos e incorporação de APIs em estruturas já existentes. Nesses casos, o gerenciamento é majoritariamente feito pelos provedores, e a responsabilidade da empresa é principalmente sobre a engenharia de prompts e a curadoria dos dados de entrada.
Essa opção faz sentido para organizações em estágios iniciais de adoção, que precisam ganhar tração rápida com casos de uso padronizados, como atendimento automatizado, criação de conteúdo ou apoio à análise documental. A escalabilidade é limitada, mas o custo de entrada é mais baixo.
Segundo a Deloitte, 63% das empresas que começaram com soluções de consumo conseguiram lançar casos de uso em menos de três meses. No entanto, apenas 27% conseguiram escalar para múltiplas áreas sem rever sua arquitetura de dados e governança.
Ampliação: onde começa a personalização e a complexidade aumenta
A zona intermediária do modelo é chamada de ampliação: empresas utilizam modelos de IA generativa prontos, mas ampliam sua eficácia por meio de recuperação de dados e/ou ajuste fino. Aqui, a empresa começa a assumir responsabilidades técnicas e operacionais mais críticas, incluindo personalização, curadoria contínua e monitoramento de viés.
Esse estágio já requer equipes dedicadas, integração com bases internas e avaliação contínua da qualidade das respostas. A recompensa é maior precisão, mais alinhamento com os processos da empresa e, principalmente, mais controle sobre o comportamento da IA.
A McKinsey aponta que empresas que chegam a esse estágio conseguem gerar até 20% mais retorno sobre iniciativas de IA em comparação com aquelas que utilizam apenas soluções prontas, justamente por adaptar a tecnologia ao contexto real da operação.
Criação do zero: para quem quer controle total e diferencial estratégico real
Na extremidade “criar”, está a abordagem mais avançada, e mais exigente: construir modelos personalizados de GenAI desde a base. Essa opção é viável apenas para organizações com alta maturidade analítica, volume massivo de dados proprietários e casos de uso que exigem precisão, segurança ou diferenciação extrema.
A criação do zero permite controle total sobre comportamento, linguagem, domínio e aprendizado contínuo. Também impõe um desafio robusto em governança, infraestrutura e custos. É onde empresas líderes constroem ativos estratégicos de longo prazo, mas com risco proporcional ao ganho.
Estudo da Stanford HAI mostra que apenas 9% das empresas no mundo possuem capacidade de criar modelos proprietários de GenAI em escala. Para essas, a IA deixa de ser uma ferramenta e passa a ser parte da própria arquitetura de valor.
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