Se você trabalha com produto ou tecnologia, provavelmente já participou desta reunião. Chega uma demo de fornecedor ou uma publicação viral e, de repente, o roadmap precisa de um agente, de um app MCP ou de um harness. Reuniões com clientes costumam começar do mesmo jeito, com “precisamos de um agente para isso”. Depois de decompor o pedido a partir dos primeiros princípios, muitas vezes o cliente precisa de outra coisa: um modelo preditivo personalizado, um uso melhor dos LLMs que já possui ou nenhuma IA. Alguém precisa dizer “calma lá” sem soar defensivo. Não é fácil, porque a conversa sobre IA é barulhenta e convincente.
Este artigo oferece três movimentos para se manter com os pés no chão. Primeiro, entender a cadeia de valor da IA e onde você realisticamente se encaixa nela. Segundo, construir uma base de conhecimento que permita estruturar e reaproveitar o que você aprende sobre IA. Terceiro, consumir informações de forma intencional, mantendo sua própria perspectiva. Juntas, essas práticas tornam você um interlocutor mais forte quando a próxima onda de hype chegar à sua equipe.
A cadeia de valor vai dos chips, no topo, até as empresas, na base. No alto, os retornos são quase garantidos: o silício é pago na entrega. Mais abaixo, o valor se torna menos certo. Provedores de nuvem e laboratórios de modelos apostam na demanda futura, e grande parte dessa demanda circula dentro do próprio ecossistema. A demanda real do usuário final só é definida no fim da cadeia.
Se você é adotante corporativo ou desenvolvedor de aplicações, está do lado receptor. As empresas de IA promovem uma “ilusão de acessibilidade”, segundo a qual a IA é barata, fácil e transformadora, enquanto os fornecedores conhecem os limites de seus produtos muito melhor do que você. As pesquisas evidenciam a lacuna: segundo a pesquisa da McKinsey de 2025, mais de 80% das empresas que usam IA generativa não perceberam impacto claro em seus lucros gerais.
Fonte: Towards Data Science · Resumido por HeadlinesBriefing