A Grande Onda

Se analisarmos os oito últimos anos de relacionamento da IA, os usuários parecem menos uma linha do tempo e mais A Grande Onda, uma compressão de eras. O que começou como um exercício acadêmico alimentado por benchmarks e curiosidade técnica converteu-se em infraestrutura cultural, econômica e informacional. A arquitetura Transformer, em 2017, deu a fagulha. O ponto de inflexão, porém, não foi o estudo acadêmico: foi a utilidade pública. Em 2020, com GPT-3, a linguagem passou de demo a ferramenta. O resto é um efeito cascata previsível (capital, dados, distribuição), mas com implicações que o mercado ainda subestima: a disputa real não é por “modelo mais inteligente”, é por quem controla as condições de possibilidade do raciocínio aplicado no cotidiano.

A narrativa dominante foca em parâmetros, benchmarks e “razão emergente”. O que não está dito, porém, é que a utilidade que conquista o consumidor nasce da fricção removida nos fluxos de trabalho. A IA deixa de ser “um produto” e torna-se um protocolo de interação presente em tudo, do e-mail às planilhas, das buscas à câmera. Isso explica por que a espiral de lançamentos se adensa após 2020: quando a utilidade encontra a distribuição, a inovação vira competição de velocidade, não de originalidade. O ciclo se autoalimenta porque cada pequeno ganho em UX desloca hábito, e hábito desloca valor de mercado. É aqui que a metáfora de “escala para raciocinar” se revela perigosa: escalar sem acoplar o raciocínio a dados verificados e a uma economia de confiança cria conveniência de curto prazo e passivos invisíveis de médio prazo.

A disputa entre plataformas fechadas e ecossistemas abertos não é um debate técnico; é negociação de poder sobre dados e sobre padrões de segurança. “Segurança” virou palavra-código para defender “moats” de computação, enquanto “abertura” tornou-se alavanca geopolítica e tática de aquisição de talento. Na prática, vemos um equilíbrio dinâmico: modelos abertos como LLaMA e Mistral democratizam prototipagem e regionalizam aplicações; modelos proprietários oferecem integração profunda, latência competitiva e acordos de conformidade. O usuário final raramente escolhe “modelo”; escolhe conveniência, preço e confiança. O que sustenta essa confiança? Três fatores discretos e cumulativos: governança de dados, explicabilidade suficiente para o contexto, e consistência de resultados sob pressão. O resto é narrativa.

No Brasil, essa corrida tem particularidades. A escassez relativa de dados de alta qualidade em português, as exigências da LGPD e as particularidades da mídia criam um ambiente onde a vantagem não está em treinar um modelo do zero, mas em orquestrar bem o conjunto: curadoria, avaliação orientada a tarefa e RAG disciplinado. É um terreno fértil para empresas que dominam sinais públicos, como clipping e monitoramento de informações, que sabem transformá-los em evidência acionável. A habilidade de rotular, desambiguar e conectar menções com entidades, contextos e consequências pesa mais do que ganhar alguns pontos em um ranking genérico. Em outras palavras, a utilidade real nasce no encontro entre memória humana e memória de máquina: disponibilidade mental de marcas e disponibilidade computacional de fatos.

Oito anos comprimiram a distância entre “buscar” e “saber”. O motor de busca nos ensinou a formular perguntas; os LLMs estão nos ensinando a delegar intenções. A próxima fronteira é menos “chat” e mais “agentes” que atuam sobre sistemas, executam tarefas, assumem responsabilidades e cobram de nós padrões de supervisão. Parece trivial, mas muda o contrato social da informação. Antes, atenção era a moeda principal; agora, confiança operacional entra no balanço. Se uma IA agenda uma entrevista, envia um release, ajusta um orçamento de mídia e redige uma resposta de crise, de quem é o erro quando o contexto foi perdido ou a fonte foi ambígua? Sem trilhas de auditoria, o custo de uma decisão barata pode ser um rombo reputacional. Esse é o imposto invisível da automação sem governança.

Para quem vive de monitorar, interpretar e antecipar fatos, e aqui falo do ângulo da inteligência de mídia, a oportunidade é dupla. Primeiro, há uma arbitragem de eficiência: encadear modelos diferentes para tarefas específicas reduz custo e melhora precisão. Um modelo compacto e privado para extrair entidades, outro instruído para sumarização factual, um verificador de citações para confrontar trechos com a fonte original, e um orquestrador que impõe regras de citação, confidencialidade e contexto. Segundo, há uma arbitragem de valor: transformar clipping e análises em “provas acionáveis” que alimentam produtos informacionais, não relatórios que caducam em 24 horas. Isso exige uma gramática comum de evidência, de preferência, com metadados, score de confiança, e links ao material bruto. Uma camada de memória corporativa que aprende com as decisões tomadas, não apenas com as menções coletadas.

A ciência da memória dá a pista do que realmente importa. O que fixa na cabeça não é o que está mais certo; é o que é mais distinto, repetido e emocionalmente relevante. Marcas e autoridades que entendem isso usam IA para amplificar ativos distintivos com ritmo e contexto, não para produzir qualquer coisa em escala. A interseção entre disponibilidade mental e RAG abre um terreno fértil: em vez de “conteúdo genérico com dado”, passamos na Boxnet a produzir “conteúdo inevitável porque é ancorado em evidências únicas e em linguagem da audiência”. O Índice de Conexão Humana das Marcas ganha uma dimensão operacional: não apenas medimos calor humano em menções, mas calibramos o quanto essa conexão é sustentada por fatos verificáveis e pelas histórias que o público realmente retém e repete. Se a lembrança é a unidade de valor de uma marca, a prova é a unidade de valor de sua narrativa.

Há, também, motivos menos nobres por trás da velocidade. Big Tech disputa não apenas modelo, mas padrão de interface. Quem conquistar o “teclado emocional” do usuário, ou seja, a forma como ele pede, delega e confere, captura vínculos mais profundo que qualquer API. Por isso vemos agentes sendo empurrados para dentro do e-mail, do navegador, do escritório e do telefone. O discurso de “assistência” mascara uma realidade: a IA quer morar no seu workflow, não na sua aba. Isso explica a corrida por integrações nativas, acordos com provedores de nuvem, e pacotes empresariais com compliance como argumento. O lado B é o risco de privatização silenciosa de dados públicos via abstrações técnicas. Quando o acesso à fonte é mediado por uma camada proprietária, o que é público torna-se, na prática, “público sob assinatura”. A resposta estratégica passa por construir ambientes especiais de coleta, armazenamento, rotulagem e verificação, com portabilidade garantida e contratos de dados que resistem ao tempo.

O capítulo aberto em 2025, batizado de “escala para raciocinar”, tem menos a ver com empilhar parâmetros e mais com orquestrar contextos. A capacidade de manter cadeias de pensamento úteis, usar ferramentas externas, consultar bases privadas e auditar os próprios passos define valor de negócio. Em setores regulados, raciocínio sem trilha é ruído. Por isso, veremos avaliação sair dos benchmarks e ir para “tribunais de tarefa”: coleções de casos reais, com critérios de aceitabilidade por domínio, limites de risco e custo por erro explícito. Em reputação e crise, por exemplo, vale menos “resolver 90% dos casos” e mais “nunca inventar um fato, especialmente sob pressão”. Métricas de alucinação genéricas pouco ajudam; precisamos de “alucinação material” definida pelo impacto de negócio, e de “verificação de causação” para separar correlação de narrativa conveniente.

No Brasil, a maturidade vai depender de três pontos. O primeiro é aceitar que modelos abertos, bem afinados com ontologias proprietárias e pipelines robustos de RAG, podem entregar melhor custo-benefício que uma dependência exclusiva de modelos premium. O segundo é reconhecer que dados públicos não são sinônimo de dados prontos: normalização, desambiguação e enriquecimento são os verdadeiros multiplicadores de valor. O terceiro é entender que governança não é entrave; é acelerador. Quem estrutura consentimento, trilha de auditoria e políticas de retenção hoje, negocia melhor amanhã com clientes, reguladores e parceiros de mídia. Sem isso, a IA vira mais um risco terceirizado para o jurídico.

Se eu tivesse que condensar a estratégia prática desses oito anos para os próximos oito, diria que o jogo é transformar evidência em vantagem composta. Isso significa construir uma memória institucional de alta fidelidade para que cada resposta do sistema não seja um improviso eloquente, mas um ato de lembrança com origem, data, fonte e intenção. Significa também abraçar a ideia de que agentes não substituem analistas; eles expandem seu raio de ação. As equipes que prosperarem não serão as que “pedem um resumo ao chat”, mas as que desenham prompts de missão, definem critérios de aceitação, e ensinam máquinas a citar, contrastar, contradizer e suportar contradições com elegância. No fim, a vantagem competitiva será a capacidade de mudar de ideia rapidamente sem perder o fio das provas.

Oito anos nos trouxeram até aqui com um paradoxo produtivo: a IA parece onisciente, mas precisa mais do que nunca de bons dados, boas perguntas e bons limites. A espiral de lançamentos que impressiona o olhar é, por dentro, uma espiral de dependências. A empresa que reconhece isso cedo e investe em sua infraestrutura de verdade, não apenas em demos brilhantes, e se posiciona para um cenário em que o valor desloca do “modelo que responde” para o “sistema que comprova”. A comunicação precisa encontrar a ciência com memória, e o conteúdo deixar de ser volume para tornar-se ativos que movem comportamentos, com ética, precisão e escala.