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.
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.
| Finalidade | Ferramenta |
|---|---|
| Texto | ChatGPT |
| Imagem | Dall-E, MidJourney |
| Vídeo | Sora |
| Código | GitHub Copilot |
| Arte Digital | Stable Diffusion |
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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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.
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!
Chief Technology Officer
Marcelo Assahina é Chief Technology Officer na iPremi e no Grupo Clínica Senhor do Bonfim, com sólida trajetória em inovação, tecnologia e liderança estratégica. Atuou em empresas como IBM, Avanade/Accenture, Microsoft e Instituto de Pesquisas Eldorado (Apple) liderando iniciativas de transformação digital, cloud computing e desenvolvimento de soluções para grandes corporações. Bacharel em Ciências da Computação pela Unicamp e com MBA pela Fundação Dom Cabral, Marcelo combina visão de negócios com profundo conhecimento técnico, tendo contribuído com projetos no Brasil e no exterior. Atualmente, dedica-se à aplicação da tecnologia para impulsionar resultados sustentáveis e experiências mais humanas no ambiente corporativo.
