O entusiasmo inicial com a inteligência artificial generativa está dando lugar a uma pausa estratégica nas grandes corporações. Depois de meses identificando fornecedores globais, testando agentes e alimentando modelos com dados internos, as empresas esbarram em dois obstáculos que nenhum roadmap previa: a escalada geométrica dos custos com tokens e a crescente imprevisibilidade geopolítica sobre o acesso a ferramentas estrangeiras.
O que parecia uma corrida sem freios agora exige direção. Custos operacionais que consomem orçamentos inteiros de TI, somados ao risco de sanções, bloqueios ou mudanças unilaterais nas políticas de uso de plataformas como OpenAI, Claude, Copilot, Qwen e DeepSeek, forçam líderes a repensar a dependência externa. Não se trata mais apenas de eficiência, mas de soberania digital e sigilo estratégico.
Toda disrupção tecnológica passa por turbulências até encontrar seu equilíbrio, mas, no caso da IA, a volatilidade supera em muito o padrão de ondas anteriores, como a computação em nuvem ou o big data. O que está em jogo agora não é só performance, mas a continuidade operacional em um cenário de tensões internacionais.
É nesse contexto que a Lab245 apresenta uma alternativa estrutural: os Specialized Language Models (SLM) corporativos. Diferentemente dos grandes modelos públicos, os SLMs são treinados e executados em ambiente controlado, consumindo exclusivamente o conhecimento interno da empresa: e-mails, documentos, planilhas, projetos, mensagens, anotações de processos e registros históricos, sem qualquer tráfego para servidores externos. O benefício vai além da segurança: o modelo de negócio da Lab245 não cobra por token, eliminando o principal fator de escalada de custos em projetos de grande volume.
Desenhada para absorver acervos massivos e apoiar desde migrações documentais até sistemas críticos com integração via APIs, a solução garante que informações estratégicas permaneçam sob controle absoluto da organização.
O coração dessa plataforma é a Magali AI lançada originalmente como Magali Robot em 2018 e agora reinventada com arquitetura mais ágil, capacidade de processamento robusta e recursos avançados de inferência local. Mas a Magali não está sozinha no ecossistema brasileiro.
Um outro exemplo de LLM brasileira com recursos de API e chat é a Maricata IA, uma iniciativa brasileira de inteligência artificial fundada em 2022 por pesquisadores ligados à Unicamp. O projeto desenvolve modelos de linguagem de grande porte (LLMs) conhecidos como Maritalk e a família Sabiá, criados sob medida para compreender o português do Brasil, gírias, ironias e o contexto cultural, jurídico e social do país.
Diante de um futuro incerto para as big techs e suas políticas de acesso, o movimento em direção a modelos não polarizados, economicamente sustentáveis e juridicamente previsíveis deixa de ser uma opção e se torna uma necessidade estratégica. O Brasil mostra maturidade tecnológica para ocupar esse espaço com competitividade, oferecendo exatamente o que o mercado global mais demanda agora: segurança jurídica, previsibilidade de custos e autonomia sobre o ativo mais valioso da era digital: a informação.
Maria Luiza Reis é conselheira da Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES), engenheira mecânica e PhD em Engenharia Nuclear. As opiniões expressas neste artigo não representam, necessariamente, os posicionamentos da Associação.
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