A “guerra dos cem modelos” da China pode ter chegado ao fim com a ascensão do DeepSeek. À medida que a competição global pela supremacia em IA se desloca do desenvolvimento de grandes modelos de linguagem para aplicações práticas, os produtos outrora populares e efêmeros da Baidu, por exemplo – como Wenxin Yiyan e AI Six Little Tigers –, viram sua influência diminuir. Os desenvolvedores agora priorizam cada vez mais o aumento do valor agregado derivado de suas aplicações. Com os modelos de IA sendo cada vez mais vistos como recursos abertos e “bens públicos” digitais, a verdadeira inovação reside em como eles são aplicados.
Diante disso, torna-se crucial uma abordagem orientada para valores no desenvolvimento de aplicações de IA – que enfatize a inclusão, o bem social e os princípios éticos –, não só para valor. Uma que consiga guiar a evolução responsável da IA dentro do ecossistema empresarial global. Isso porque o futuro da IA dependerá não apenas de avanços tecnológicos, mas também de quão bem ela equilibra o valor comercial com o impacto social.
Será que a “igualdade de modelos” pode desbloquear a próxima onda de demanda?
O conceito “equidade em modelos” – tornar os modelos de IA mais acessíveis e econômicos – tem o potencial de expandir significativamente a demanda. Quando o DeepSeek impactou os mercados de tecnologia dos EUA e da Europa, o CEO da Microsoft, Satya Nadella, citou o “paradoxo de Jevons”, um princípio econômico segundo o qual os ganhos de eficiência geralmente levam a um maior consumo total, à medida que os custos diminuem e novos casos de uso surgem. Ao reduzir custos e aumentar a aplicabilidade, as novas tecnologias tendem a estimular a demanda. Nadella previu que as crescentes conveniência e eficiência da IA impulsionarão sua rápida disseminação, transformando-a em uma “mercadoria” onipresente.
Nesse contexto, a IA atua como um “motor de eficiência”. O aumento do uso impulsionará a demanda por data centers, chips da Nvidia, profissionais de IA e até mesmo novas fontes de energia, como a nuclear. Da mesma forma, chatbots mais eficientes podem descobrir novas aplicações e expandir o uso além das expectativas atuais. O desempenho dos modelos da DeepSeek – comparável a modelos americanos de maior porte, apesar de operarem com menos recursos – sugere que os data centers podem se tornar mais, e não menos, produtivos.
Essa perspectiva é otimista em relação à IA, enfatizando não apenas a eficiência, mas também a crescente demanda. Onde os altos custos dificultam a adoção, os ganhos de eficiência – alcançados por meio de modelos mais baratos e abertos – reduzem as barreiras. Onde a inovação aumenta as expectativas – como na área da saúde ou farmacêutica – a IA generativa poderia absorver uma parcela maior dos gastos sociais.
Embora as primeiras aplicações – como textos de marketing, geração de imagens, bases de conhecimento e assistentes de código – aumentem a eficiência, elas têm dificuldade em demonstrar ganhos quantificáveis em termos de crescimento de receita, participação de mercado ou satisfação do cliente. Consequentemente, as empresas estão analisando criteriosamente o retorno real sobre o investimento (ROI) de suas iniciativas de IA.
A camada de aplicação: o verdadeiro motor econômico da IA
O foco está se voltando para aplicações práticas que geram benefícios tangíveis, como a automatização de tarefas governamentais, o aprimoramento da segurança pública e o aumento da produtividade empresarial. A integração da IA em sistemas sociais e econômicos é cada vez mais vista como essencial para gerar um impacto significativo no longo prazo.
Embora o DeepSeek ainda não tenha alcançado avanços significativos em termos de capacidade de modelagem, espera-se que seu baixo custo e sua natureza de código aberto promovam economias de escala no nível da aplicação. Isso, por sua vez, poderá impulsionar a produtividade geral e expandir os limites da produção econômica, posicionando a IA como um fator-chave para o crescimento econômico.
A adoção generalizada do DeepSeek é ativamente promovida pelo governo chinês. Por exemplo, o distrito de Futian, em Shenzhen, emprega 70 funcionários públicos com inteligência artificial para automatizar tarefas tradicionalmente dependentes de trabalho manual, como a elaboração de atas de reuniões e documentos. Autoridades de Shenzhen utilizaram o DeepSeek para analisar imagens de vigilância, localizando com sucesso 300 pessoas desaparecidas. Da mesma forma, em Meizhou e Guangzhou, as autoridades locais estão implementando o DeepSeek em linhas diretas para cidadãos, demonstrando seus benefícios práticos para a sociedade.
Da capacitação tecnológica à reformulação dos negócios
A IA está passando de uma ferramenta de uso geral para oferecer soluções especializadas, como agentes de IA autônomos capazes de executar tarefas complexas de maneira independente. Essa evolução está remodelando fundamentalmente os fluxos de trabalho organizacionais e os processos de tomada de decisão. Inovações como a Geração Aumentada por Recuperação (RAG, na sigla em inglês) estão impulsionando aplicações empresariais e sistemas de gestão do conhecimento mais inteligentes.
Os agentes de IA estão se tornando rapidamente “aplicativos revolucionários”. Plataformas como Adept e MultiOn estão explorando maneiras de a IA operar diretamente sistemas de software para automatizar tarefas complexas. Os futuros agentes de IA – dotados de compreensão genuína, planejamento e capacidade de execução – estão prestes a se tornarem “funcionários digitais” atuando em marketing, atendimento ao cliente, P&D, programação, gestão da cadeia de fornecimento e tomada de decisões estratégicas. Isso promete ganhos de eficiência e transformação estrutural dos negócios.
Os grandes modelos existentes estão cada vez mais direcionados para aplicações específicas da indústria, auxiliando especialistas em áreas como análise de imagens médicas, descoberta de medicamentos e gestão de riscos financeiros. No entanto, as empresas devem permanecer atentas às limitações dos agentes de IA e evitar a dependência excessiva. Fortalecer a colaboração entre humanos e máquinas e cultivar relações resilientes entre os agentes de IA e a equipe humana é vital. A IA possui um imenso potencial tanto para a colaboração interna quanto para a comunicação externa. Internamente, ela pode acelerar o processamento de documentos, aprimorar a gestão do conhecimento, otimizar a comunicação e facilitar o trabalho em equipe multilíngue.
IA para o bem social: a verdadeira inovação
A IA já alcançou resultados notáveis no avanço da pesquisa, saúde, educação, proteção ambiental, energia e serviços públicos. Assim como a internet evoluiu de ferramenta de informação para economia de plataforma, a verdadeira transformação da IA generativa dependerá de sua capacidade de gerar valor social generalizado e fomentar a confiança social.
Priorizar as necessidades da sociedade por meio de aplicações de IA na saúde, educação, proteção ambiental e desenvolvimento rural pode fomentar maior confiança social e inclusão. Esses esforços tendem a levar a uma aceitação mais ampla e à implementação responsável da IA, garantindo que seus benefícios sejam acessíveis a diversas comunidades.
Promover a “inclusão em IA” pode, por isso, revelar os “oceanos azuis” inexplorados em mercados que até agora foram negligenciados pela lógica empresarial convencional. A IA pode ser utilizada para solucionar problemas que uma sociedade em envelhecimento enfrentará ou para encontrar soluções para projetos de revitalização rural. Isso ampliará nossa compreensão do valor da IA para o bem social.
Desafios críticos da IA generativa
O surgimento de modelos de código aberto eficientes, como o DeepSeek, remodelou o setor de IA generativa, oferecendo oportunidades significativas para inovação em todo o mundo – particularmente na China. No entanto, o progresso tecnológico por si só não garante o sucesso comercial. Superar obstáculos como prontidão tecnológica, custos, aceitação do usuário, escalabilidade do modelo e sustentabilidade são desafios que precisam ser vencidos.
Uma estratégia que priorize o valor social pode nos guiar no desenvolvimento de agentes de IA capazes de gerar mudanças qualitativas e remodelar o ecossistema empresarial global de modo responsável, liderando a nova geração em sua revolução industrial. Para que isso funcione, a indústria precisa adotar uma visão de longo prazo que vá além dos lucros imediatos e se comprometer com a tecnologia para o bem.
Este artigo foi originalmente publicado em chinês no Financial Times Chinese.
