Os Desafios dos CTOs na Era da Inteligência Artificial Generativa

Marcelo Assahina

13 de August de 2025

Minha primeira experiência com Inteligência Artificial foi movida pela curiosidade: queria colocá-la para rodar em um iPhone, mesmo sem entender direito como funcionava. Na época, soluções como a OpenAI ainda nem existiam. Hoje, a IA deixou de ser curiosidade técnica e se tornou um tema central nas decisões estratégicas das empresas, especialmente com a chegada da Inteligência Artificial Generativa. E para CTOs, esse avanço traz uma nova camada de complexidade.

O que é IA Generativa?

Pedi para uma IA me explicar. Eis a resposta:

“IA generativa é um tipo de inteligência artificial projetada para criar conteúdo novo — textos, imagens, músicas, vídeos, códigos de programação — com base em padrões aprendidos de grandes volumes de dados.”

Ou seja, trata-se de uma tecnologia que simula criatividade a partir de grandes modelos de linguagem (LLMs) e redes neurais profundas.

Exemplos práticos de uso

• Texto: ferramentas como o ChatGPT redigem conteúdos, e-mails, scripts e FAQs.
• Imagem: DALL·E ou Midjourney criam imagens a partir de descrições textuais.
• Música: algoritmos geram melodias com base em estilos já existentes.
• Código: o GitHub Copilot sugere trechos de código e automatiza tarefas.
• Vídeo/voz: soluções como Sora e sintetizadores de voz geram vídeos e falas realistas.

Principais ferramentas de IA Generativa

O Papel do CTO nesse cenário

O mercado exige inovação com IA e isso gera uma pressão, os executivos querem adotar rápido e os clientes esperam soluções inteligentes. Mas a pergunta central continua sendo: IA para resolver qual problema?

Não se trata apenas de adotar uma tecnologia de ponta, mas de entender como ela contribui para os objetivos do negócio. O risco? Implementar IA generativa sem propósito pode gerar mais ruído do que resultado.

Fica aqui minha dica prática para CTOs: antes de escolher a tecnologia, entenda profundamente o desafio de negócio. Só então avalie se a IA generativa é a melhor resposta — e não uma solução à procura de um problema.

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Casos reais: quando a IA ajuda (e quando atrapalha)

Participei de um projeto inicial com um bot de vendas usando IA generativa. A missão era simples: responder com precisão sobre os produtos da empresa. Mas o resultado foi o oposto. A IA “alucinava” respostas, criando informações erradas.

Esse é um dos principais desafios da IA generativa: ela cria com base em padrões, mas não necessariamente responde com exatidão aos dados reais da empresa.

Outro exemplo interessante: uma grande empresa de CRM decidiu apostar na própria IA nativa do sistema. Ela já vinha com prompts otimizados, usava os dados carregados no CRM e operava com guardrails (ou limites) bem definidos.

Após testar outras opções no mercado, o melhor desempenho veio justamente dessa IA customizada, pronta para o contexto específico da empresa.

Conclusão: nem toda IA precisa ser generativa

Se o seu negócio exige IA, comece pela pergunta certa:

“Qual dor estou tentando resolver?”

Se a IA generativa for a melhor abordagem, ótimo. Invista em conhecimento, testes e bons parceiros. Caso contrário, uma IA pré-configurada ou mesmo uma automação tradicional pode trazer mais retorno com menor risco e custo.

E se quiser conversar sobre isso, me chama para um café!