A inteligência artificial deixou de ser promessa e entrou definitivamente na agenda estratégica das empresas. O recente estudo, “Impacto nos Negócios pela Adoção de IA no Brasil”, conduzido pela consultoria IDC em parceria com a Microsoft, identificou que 88% dos 73 C-levels ouvidos de corporações do país com mais de mil funcionários acreditam que a tecnologia será o principal motor de competitividade até 2030. Já 90% deles apontam que o recurso se tornará um diferencial-chave em seus respectivos setores.

Conforme o uso da IA avança no ambiente corporativo, surge uma dúvida central: qual é a melhor abordagem para desenvolver e escalar aplicações de IA — modelos abertos ou fechados? Embora o debate frequentemente seja apresentado como uma disputa entre duas visões distintas, a realidade se mostra um pouco mais complexa. Não existe uma resposta certa ou errada, mas sim a opção que se encaixa verdadeiramente no seu negócio.

Na prática, essa escolha deve ser guiada pelas necessidades específicas de cada organização, levando em conta o nível de maturidade digital e os objetivos que a empresa pretende alcançar com a tecnologia. As vantagens dos modelos fechados, por exemplo, vão além da segurança e da governança. Para muitas corporações, especialmente aquelas que estão iniciando sua jornada com IA, essas soluções permitem acelerar a adoção da tecnologia sem a necessidade de construir uma estrutura própria robusta de desenvolvimento e operação.

Isso porque o fornecedor é responsável por atividades como suporte técnico, atualização dos modelos, manutenção da infraestrutura, monitoramento de desempenho e incorporação de melhorias, o que traz ganhos rápidos de produtividade e reduz a complexidade operacional. Além disso, há também os Service Level Agreements (SLAs), um compromisso formal do fornecedor sobre a qualidade e disponibilidade do serviço prestado.

Outras empresas que podem se beneficiar dos modelos fechados são as que operam em ambientes de maior risco ou sob forte pressão regulatória, como as instituições financeiras. Nestes casos, essa alternativa traz mais previsibilidade aos processos e diminui possíveis impactos na operação, já que proporciona estruturas de governança consolidadas e bem definidas.

Por outro lado, à medida que a maturidade digital evolui no ambiente corporativo, muitas organizações passam a buscar um nível maior de controle sobre aplicações, dados e custos operacionais. Nesse cenário, os modelos abertos surgem como uma alternativa relevante. Seu principal diferencial está na autonomia oferecida às empresas. Diferentemente dos modelos fechados, essa abordagem permite realizar ajustes finos, incorporar conhecimentos específicos do negócio, definir estratégias próprias de implementação e governança e adaptar as soluções às necessidades de cada operação. Com isso, cria-se também a oportunidade de otimizar investimentos e ampliar a eficiência à medida que os projetos ganham escala.

Outro benefício dos modelos abertos é a possibilidade de inferência local. Nesse sistema, a execução das respostas ocorre diretamente na infraestrutura da própria organização, seja em servidores na nuvem ou em GPUs locais, sem a necessidade de enviar informações para provedores externos, o que a torna especialmente adequada para corporações que lidam com dados críticos ou informações confidenciais, pois amplia o controle sobre esses ativos e facilita o atendimento a requisitos específicos de privacidade e conformidade.

Vale pontuar ainda que a própria evolução do mercado reforça que essa escolha não precisa ser encarada de forma única. Hoje, já existem soluções intermediárias que combinam a capacidade de personalização dos modelos abertos com camadas adicionais de suporte, governança e segurança dos modelos fechados fornecidas por empresas especializadas. Nesse contexto, o ponto de partida deixa de ser uma tendência de mercado e passa a colocar o negócio no centro da decisão. Afinal, o verdadeiro valor da IA não está no modelo em si, mas na capacidade de transformá-lo em resultados concretos para a empresa.

Marcio Aguiar é diretor da divisão Enterprise da Nvidia para América Latina