O melhor modelo de IA já não faz diferença para as empresas

*Por Victor Ramos

Enquanto a indústria investe bilhões para tornar modelos de inteligência artificial cada vez mais capazes, as empresas começam a descobrir uma realidade menos glamourosa: o próximo ganho relevante não virá de uma IA mais inteligente, mas de negócios melhor desenhados para usar a inteligência que já existe.

Durante os últimos anos, acompanhamos uma corrida quase semanal pela inteligência artificial mais poderosa.

Um novo modelo é lançado. Dias depois, surgem comparações mostrando que ele programa melhor, raciocina melhor, responde melhor a perguntas complexas ou supera o concorrente em algum benchmark. Pouco depois, outro laboratório anuncia uma nova versão e o ciclo recomeça.

Essa corrida ainda está acontecendo e provavelmente continuará por bastante tempo.

Mas, para as empresas, ela está deixando de importar.

O melhor modelo de inteligência artificial já não faz diferença.

Não porque os modelos tenham parado de evoluir. Muito pelo contrário. O AI Index 2026, de Stanford, mostra avanços expressivos em raciocínio, programação, matemática e outras capacidades. O mesmo relatório, porém, revela algo talvez mais importante para quem está construindo empresas: a diferença entre os principais modelos está diminuindo.

Em março de 2026, modelos de Anthropic, xAI, Google e OpenAI estavam separados por apenas 25 pontos no ranking Elo utilizado pelo Chatbot Arena. A conclusão do próprio relatório é que, com a redução da diferença de capacidade, a competição começa a migrar para custo, confiabilidade e utilidade no mundo real.

Esse é o ponto que deveria interessar aos empresários. A fronteira da pesquisa continua avançando. A fronteira econômica das empresas é outra história.

O custo da inteligência já mudou

Existe uma diferença enorme entre perguntar se um novo modelo é melhor e perguntar se essa melhoria possui valor econômico. A indústria de IA continua investindo bilhões para avançar essa fronteira: segundo o AI Index 2026, o investimento corporativo global em inteligência artificial mais que dobrou em 2025, enquanto a capacidade computacional destinada à IA cresce em ritmo acelerado. O problema é que as empresas não recebem retorno por benchmark. Elas recebem retorno quando vendem mais, reduzem custos, aumentam margem ou operam melhor.

Essa diferença fica clara no custo. Em uma operação com um milhão de interações por mês, uma mesma carga de uso pode custar cerca de US$ 800 com um modelo mais barato ou US$ 35 mil com um modelo de fronteira. É uma diferença superior a 40 vezes para executar, em essência, o mesmo volume de trabalho. A pergunta relevante, portanto, não é se o modelo de US$ 35 mil é melhor. Provavelmente é. A pergunta é: ele gera mais de US$ 34 mil adicionais de valor naquele processo?

Na maioria das operações empresariais, provavelmente não. Esse é o custo da inteligência marginal: chega um ponto em que cada ganho adicional de capacidade custa muito mais do que o valor que consegue produzir.

Ao mesmo tempo, a inteligência necessária para grande parte das aplicações empresariais ficou dramaticamente mais barata. Stanford calculou que o custo para acessar um nível de desempenho equivalente ao GPT-3.5 caiu mais de 280 vezes em menos de dois anos. Modelos menores também passaram a atingir resultados que anteriormente exigiam sistemas dezenas de vezes maiores. Capacidades que há pouco tempo estavam restritas aos modelos mais pesados e caros estão rapidamente chegando a alternativas menores, mais rápidas e mais baratas.

Isso ajuda a explicar por que o principal gargalo das empresas já não está no modelo. Uma pesquisa da McKinsey mostra que 80% dos entrevistados afirmam que a IA já melhorou sua produtividade individual, mas apenas 37% identificam algum impacto no EBIT da organização, e somente 6% aparecem entre as empresas de alto desempenho em IA. Se a tecnologia funciona, por que o resultado financeiro ainda é tão limitado?

Porque colocar inteligência artificial dentro de um processo ruim continua produzindo um processo ruim. O verdadeiro desafio está em redesenhar o workflow. Não adianta ter a melhor IA do mercado se o atendimento está fragmentado entre sistemas que não conversam entre si, se ela analisa um pedido mas não consegue consultar estoque ou criar a venda, ou se sua recomendação ainda precisa ser copiada manualmente para uma planilha. A inteligência isolada tem pouco valor. O valor está no que acontece antes e depois dela.

O modelo precisa deixar de ser o diferencial

Essa mudança deveria alterar profundamente a maneira como novas empresas são construídas. Durante a primeira onda de IA generativa, muitas startups praticamente construíram seus produtos ao redor de um determinado modelo, mas isso é uma fragilidade estratégica. Modelos continuarão mudando, preços continuarão caindo, novos fornecedores continuarão surgindo e capacidades que hoje estão restritas aos modelos mais avançados inevitavelmente chegarão a alternativas menores e mais baratas.

Por isso, empresas deveriam ser construídas assumindo desde o início que o modelo é substituível. O verdadeiro ativo precisa estar no workflow, nas integrações, nos dados, no conhecimento específico daquele mercado, na experiência do usuário e na distribuição. Na Zavii, construindo e operando diferentes negócios, temos visto isso de forma bastante clara: os maiores ganhos não vêm necessariamente de trocar um modelo por outro mais poderoso, mas de melhorar o processo ao redor dele.

Quanto melhor estruturamos contexto, regras, ferramentas, integrações, validações e etapas de execução, menos dependemos da capacidade bruta da IA. Isso produz um efeito importante: conseguimos utilizar modelos progressivamente mais baratos sem necessariamente reduzir a qualidade da operação. Em alguns casos, um modelo mais simples dentro de um workflow bem desenhado pode ser mais confiável do que um modelo de ponta tentando resolver sozinho um processo mal estruturado.

A pergunta, portanto, deixa de ser “qual é a melhor IA?” e passa a ser qual é o nível mínimo de inteligência necessário para executar cada tarefa com qualidade? Algumas atividades sequer precisam de um LLM, outras podem ser resolvidas por modelos baratos e apenas uma pequena parcela realmente exige os modelos mais sofisticados disponíveis.

Essa lógica também muda onde estará a vantagem competitiva. Muito em breve, simplesmente “usar IA” será tão pouco diferenciador quanto dizer que uma empresa utiliza cloud computing ou banco de dados. Todos já podem contratar inteligência por API. O diferencial estará na forma como essa inteligência é transformada em produto, processo e resultado.

Por isso, enquanto a indústria continuar acompanhando quem lidera o próximo benchmark, empresários deveriam acompanhar outra métrica: quanto valor cada dólar gasto em inteligência consegue produzir dentro de um workflow? Os laboratórios continuarão gastando bilhões para construir modelos mais poderosos, e devem continuar. Mas as empresas não precisam participar dessa corrida. Precisam aprender a consumir seus resultados da maneira mais eficiente possível.

Porque as empresas vencedoras da era da inteligência artificial não serão aquelas que usam os melhores modelos. Serão aquelas que conseguem operar sem depender deles.

*Victor Ramos é CPTO da Zavii venture Builder