À medida que os modelos de linguagem se tornam parte da arquitetura digital das empresas, a atenção se volta menos para escolher a melhor tecnologia, e mais para saber como operá-la com segurança, relevância e resultado.
A escolha do modelo é só o começo
OpenAI domina com folga o cenário atual de uso de LLMs, com 33% dos respondentes indicando adoção. Google aparece em segundo lugar com 22%, seguido por ferramentas como Anthropic (10%), LLaMA Meta (10%) e soluções brasileiras como Maritaca (6%). Apenas 3% mencionaram o uso de Grok (XAI), enquanto 1% disseram não usar nenhuma LLM ainda.
Esse panorama confirma que as organizações já têm opções de base. O desafio agora não está mais em selecionar o modelo ideal, mas em integrá-lo, personalizá-lo e explorá-lo com excelência operacional. E é aí que as principais barreiras começam a surgir.
Personalização, curadoria e governança como barreiras reais
A personalização dos modelos de IA generativa, o que chamamos de “customizer”, é hoje o maior desafio identificado por empresas usuárias, com quase 40% dos respondentes apontando dificuldades. Isso envolve ajustar o modelo para contextos específicos, incluir vocabulários internos e criar prompts contextuais eficientes.
Na sequência, surgem desafios ligados à curadoria (organização e seleção de dados para treinamento), recuperação eficiente de informações via RAG (Retrieval-Augmented Generation) e medição do desempenho dos modelos. Guardrails, que envolvem a criação de limites, regras de segurança e conformidade, completam o conjunto de entraves mais críticos.
Essas barreiras tên um ponto em comum: não são puramente técnicas. Elas exigem integração entre times de dados, segurança, operação e produto. Implementar LLMs de forma madura não é apenas um desafio de engenharia, mas de gestão e orquestração organizacional.
O que diferencia quem escala de quem estagna
As empresas que estão conseguindo tirar mais valor das LLMs são aquelas que:
- Criaram times multidisciplinares para integrar IA com dados proprietários.
- Possuem pipelines bem definidos para curadoria e avaliação de performance.
- Estabeleceram camadas de controle (guardrails) desde os primeiros pilotos.
- Tratam a customização como uma esteira contínua, e não um projeto pontual.
Esses pilares têm se mostrado decisivos para operacionalizar IA com segurança, eficiência e impacto mensurável.
Como começar com o pé direito
- Avalie o uso atual de LLMs na sua empresa: quem usa, como e com que objetivo?
- Identifique os gaps de integração com sistemas e fontes de dados internas.
- Implemente um MVP com foco em personalização e medição.
- Inclua segurança e conformidade desde o primeiro dia.
A maturidade em IA está nos bastidores, não na interface
O sucesso com LLMs não está em usar a tecnologia mais popular, mas em como sua empresa estrutura os processos, dados e pessoas ao redor dela. Em um cenário em que a escolha do modelo se torna comoditizada, o diferencial competitivo está na orquestração.
Na AI Brasil, apoiamos organizações na jornada de adoção estruturada e personalizada de LLMs. Compartilhe este conteúdo com sua liderança e explore conosco como superar os desafios que travam o valor da IA generativa.
Siga nossas Redes Sociais e veja mais Conteúdos como Este!
