A inteligência artificial deixou o campo das promessas e passou a ocupar espaço central nas estratégias empresariais. Atualmente, a tecnologia influencia decisões, processos e investimentos. Ao mesmo tempo, o avanço acelerado também levanta dúvidas sobre custos, dependência e impactos estruturais, especialmente em países em desenvolvimento como o Brasil.

Integração avança nas empresas

Nos últimos anos, organizações passaram a integrar grandes modelos de linguagem (LLMs) em áreas como atendimento, marketing, jurídico e finanças. Por um lado, a narrativa dominante destaca a democratização do acesso. Por outro, dados recentes mostram que a infraestrutura global continua concentrada.

Em 2025, por exemplo, os gastos com computação em nuvem chegaram a US$ 102,6 bilhões em apenas um trimestre. Além disso, três grandes provedores concentraram cerca de 66% desse mercado, o que reforça a dependência tecnológica em escala global.

Custos ocultos e impacto dos idiomas

Outro fator relevante envolve a forma como os modelos processam textos. Em vez de palavras, eles utilizam tokens, unidades que determinam o volume de processamento. Assim, idiomas que exigem mais tokens para transmitir o mesmo conteúdo podem gerar custos maiores.

Consequentemente, o treinamento de sistemas pode se tornar mais caro e demorado. Além disso, o aumento da demanda por computação eleva o consumo de energia e a necessidade de infraestrutura. Nesse contexto, empresas podem registrar ganhos de produtividade imediatos, mas também ampliar a dependência tecnológica no médio prazo.

Qualidade dos dados e riscos futuros

Além dos custos, pesquisadores alertam para possíveis impactos na qualidade dos modelos. O uso crescente de dados sintéticos nos treinamentos pode reduzir a diversidade informacional ao longo do tempo. Por isso, estudos internacionais passaram a utilizar o termo model collapse para descrever esse processo de degradação gradual.

No caso brasileiro, o risco pode ser ainda maior. Afinal, o país reúne diversidade cultural, regionalismos e contextos que nem sempre aparecem em bases de dados globais. Dessa forma, soluções importadas tendem a apresentar lacunas de compreensão.

Decisões automatizadas e responsabilidade

Outro ponto sensível envolve o uso da inteligência artificial em decisões relacionadas a crédito, contratação e seguros. Quando alimentados por dados históricos marcados por desigualdade, sistemas automatizados podem ampliar distorções.

Por isso, especialistas defendem que a governança da IA deve ir além de protocolos formais. Na prática, ela passa a atuar como mecanismo de proteção institucional, reduzindo riscos jurídicos e impactos reputacionais.

Infraestrutura e soberania digital

A expansão da inteligência artificial também exige grande capacidade energética e tecnológica. Estimativas apontam que data centers voltados à IA nos Estados Unidos consumiram cerca de 4 gigawatts em 2024. Entretanto, projeções indicam que esse consumo pode chegar a 123 gigawatts até 2035.

Além disso, os investimentos globais em infraestrutura de computação podem alcançar US$ 371 bilhões já em 2025. Portanto, países que dependem exclusivamente de soluções externas podem enfrentar limitações estratégicas e econômicas.

Caminhos possíveis para o Brasil

Diante desse cenário, especialistas defendem que o Brasil pode adotar estratégias para reduzir a dependência tecnológica. Entre elas, destacam-se o investimento em modelos abertos, a criação de bases de dados nacionais de qualidade e a implementação de estruturas robustas de governança.

Assim, ao desenvolver soluções adaptadas à própria realidade, o país pode ampliar a competitividade e preservar autonomia. Em síntese, a inteligência artificial tende a se consolidar como infraestrutura essencial. Logo, o desafio passa a ser equilibrar ganhos de produtividade com soberania digital e capacidade de decisão.