Nos últimos anos, a inteligência artificial avançou em velocidade recorde, transformando setores inteiros e redefinindo a dinâmica da inovação. Agora, um novo conceito começa a ganhar força entre pesquisadores e executivos de tecnologia: os reasoning models, ou modelos racionais, sistemas de IA capazes de raciocinar de forma semelhante a nós, humanos.

À primeira vista, parece uma evolução natural. Se as IAs já processam informações e oferecem respostas sofisticadas, por que não permitir que elas “pensem” em etapas, construindo raciocínios lógicos mais próximos da cognição humana? Mas, como toda fronteira tecnológica, essa capacidade carrega tanto um enorme potencial de disrupção quanto riscos complexos que não podem ser ignorados.

Recentemente, um grupo de pesquisadores publicou um estudo alertando para a urgência de monitorar como esses modelos funcionam. O objetivo não é alimentar narrativas distópicas, mas encarar um desafio concreto: garantir que a forma como essas IAs “pensam” seja compreensível, auditável e controlável.

O ponto central dessa discussão é o Chain of Thought (CoT), ou cadeia de pensamento. Trata-se do mecanismo que permite aos modelos racionais decomporem uma tarefa complexa em etapas menores, de forma semelhante ao raciocínio humano. A questão é que nem mesmo seus criadores compreendem totalmente por que o CoT é utilizado em certas situações e, principalmente, como essa capacidade pode evoluir. Monitorar essa cadeia de pensamento pode não apenas reforçar a segurança e a rastreabilidade, mas também abrir caminho para padrões globais de governança de IA.

Como destacam os autores do estudo, “assim como todos os outros métodos conhecidos de supervisão de IA, o monitoramento da CoT é imperfeito e permite que alguns comportamentos inadequados passem despercebidos. No entanto, mostra-se promissor e recomendamos mais pesquisas e investimentos nessa abordagem”. O alerta não é isolado. Pesquisadores vêm enfatizando a necessidade de desenvolver estratégias para aprimorar o raciocínio seguro, prevenindo interpretações ou decisões de risco.

No campo corporativo, o impacto potencial é expressivo. Estimativas indicam que, nos próximos anos, sistemas autônomos poderão automatizar uma parcela significativa dos fluxos de trabalho diários. Os reasoning models são a espinha dorsal dessa transformação, com implicações diretas na produtividade, na tomada de decisão e na personalização de serviços em escala.

O ponto crítico para líderes empresariais é que essa não será apenas uma corrida por eficiência, mas por confiança. Empresas que adotarem modelos racionais sem estruturas sólidas de monitoramento, métricas de alinhamento ético e protocolos claros de auditoria correm o risco de comprometer não apenas resultados, mas também reputação e conformidade regulatória.

A vantagem competitiva, daqui em diante, será de quem entender que a adoção de tecnologias como os reasoning models exige uma abordagem holística: alinhamento estratégico, governança rigorosa e capacidade de navegar por um cenário global cada vez mais regulado e interdependente.

O futuro dessa tecnologia não será definido apenas pela sua capacidade de pensar, mas pela nossa capacidade de decidir como, quando e por que deixaremos que ela pense por nós. 

Marcelo Ciasca é CEO do Grupo Stefanini no Brasil