By Marina Sousa 
A Inteligência Artificial (IA) é amplamente considerada uma revolução tecnológica com potencial para redefinir o cenário socioeconômico global, assim como a Revolução Industrial e o surgimento da Internet. Diante de sua prioridade estratégica em âmbitos nacional e organizacional, torna-se crucial compreender como essa tecnologia pode ser empregada para gerar valor através da inovação em modelos de negócio.
Pesquisas recentes, incluindo trabalhos de Jeffrey Shay e Thomas Davenport da Babson College, e publicações da McKinsey sobre a cadeia de valor da IA generativa, destacam a importância de categorizar e analisar esses modelos. A partir dessas análises e aplicações práticas, identificam-se sete tipos de modelos de negócio baseados em IA, que representam um subgrupo dos modelos orientados por ciência e tecnologia.
A Base da Inovação: Modelos Fundacionais e Intensificadores
No coração dos modelos de negócio baseados em IA estão os Modelos Fundacionais (ou foundation models). Estes são modelos de base que utilizam inteligência artificial generativa, treinados com vastos volumes de dados via machine learning e deep learning. Essa capacidade permite que computadores aprendam com diversos tipos de dados (texto, imagem, áudio, vídeo, estruturas biológicas) para criar conteúdos específicos, adaptáveis a uma ampla gama de tarefas. Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), como ChatGPT da OpenAI e Claude da Anthropic, são exemplos proeminentes.
Os Intensificadores de IA (AI Enhancers) funcionam como aplicativos que aprimoram modelos de propósito geral (como os fundacionais) para resolver problemas específicos em funções ou setores. Conhecidos também como “IA segmentada por indústria” ou “IA vertical”, eles monetizam diretamente a solução de IA. Exemplos incluem o apoio ao diagnóstico em medicina e o suporte em análises jurídicas, como due diligence e contratos.
Otimização e Fronteira: Exploradores e Otimizadores de IA
Em contraste, os Otimizadores de IA utilizam a tecnologia nos bastidores para melhorar a eficiência interna de processos ou o desempenho de produtos e serviços, sem gerar receita direta da IA. A inteligência artificial aqui é um meio para otimização. Um exemplo é o modelo “serviços como software” (Service as a Software), onde uma empresa rentabiliza seus recursos de IA entregando resultados completos, como uma consulta médica apoiada por IA.
Os Exploradores de IA (AI Explorers) atuam na fronteira do conhecimento, desenvolvendo soluções que combinam infraestrutura, aplicativos e algoritmos específicos para problemas complexos. Este grupo abrange organizações que utilizam agentes de IA (Agentic AI), IA quântica (Quantum AI) e inteligência artificial geral (AGI), como o desenvolvimento de Grandes Modelos Quantitativos (LQMs) para tarefas que exigem análises quantitativas complexas.
Os Pilares da IA: Hardware, Nuvem e Ferramentas de Desenvolvimento
Para sustentar os modelos de IA, uma infraestrutura robusta é indispensável, desdobrada em três níveis:
O Hardware para IA é o alicerce físico, incluindo grandes clusters de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), Unidades de Processamento Tensorial (TPUs) e chips aceleradores de IA, capazes de processar bilhões de parâmetros em paralelo. Empresas como Google (TPUs), NVIDIA (design de chips) e TSMC (fabricação) são exemplos chaves.
A Plataforma Cloud para IA oferece a infraestrutura escalável, capacidade de processamento (GPUs/TPUs) e ferramentas para treinar, implantar e gerenciar modelos de machine learning e IA generativa. Gigantes da tecnologia como Amazon, Google e Microsoft são provedores líderes nesse segmento.
As Ferramentas para Desenvolvimento de IA (AI Technology Stack) englobam tecnologias e práticas para construir, testar, validar e implantar modelos. Destacam-se os Hubs de Modelos de IA, plataformas centralizadas como o Hugging Face, que funcionam como ‘bibliotecas’ ou ‘marketplaces’ de modelos pré-treinados. As Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps) são outro componente crucial, oferecendo um conjunto de práticas e ferramentas para o desenvolvimento e operação de modelos, com soluções da Amazon, Google e Microsoft.
Estratégia e Futuro: Por que Mapear os Modelos de IA?
Compreender esses modelos de negócio é fundamental em um cenário de recursos limitados. Permite que governos (através de políticas públicas), empreendedores, organizações e investidores públicos e privados alinhem suas vocações e estratégias de adoção e desenvolvimento de competências em IA. Essa lógica estratégica é essencial para maximizar o retorno econômico e social dos investimentos em inteligência artificial, impulsionando a inovação e o crescimento sustentável.
Fonte: jornal.usp.br