{"id":1404570,"date":"2026-09-25T10:37:44","date_gmt":"2026-09-25T09:37:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1404570"},"modified":"2026-09-25T10:37:44","modified_gmt":"2026-09-25T09:37:44","slug":"foundation-models-when-they-become-a-commodity-where-will-enterprise-competitive-advantage-come-from","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/foundation-models-when-they-become-a-commodity-where-will-enterprise-competitive-advantage-come-from\/","title":{"rendered":"Modelos de base: quando se tornarem um produto de uso comum, de onde vir\u00e1 a vantagem competitiva das empresas?"},"content":{"rendered":"
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Os modelos de base est\u00e3o se tornando rapidamente parte da infraestrutura da transforma\u00e7\u00e3o digital empresarial. Esses modelos est\u00e3o se aprimorando a um ritmo sem precedentes, os custos de infer\u00eancia continuam a diminuir, os ecossistemas de c\u00f3digo aberto est\u00e3o em franca expans\u00e3o e as diferen\u00e7as de desempenho entre os principais modelos est\u00e3o se reduzindo.<\/p>\n

Se todas as empresas puderem ter acesso a uma IA com capacidade compar\u00e1vel, o que diferenciar\u00e1 os l\u00edderes de mercado do futuro?<\/strong>?<\/p>\n

A resposta n\u00e3o est\u00e1 no modelo em si, mas no contexto organizacional constru\u00eddo com base nele.<\/p>\n

O contexto organizacional abrange o conhecimento empresarial, processos operacionais, regras de tomada de decis\u00e3o, especializa\u00e7\u00e3o na \u00e1rea<\/strong>, e melhores pr\u00e1ticas<\/strong> acumulada ao longo de anos de gest\u00e3o empresarial. Ela determina se a IA \u00e9 capaz de compreender verdadeiramente como uma empresa opera, apoiar os objetivos de neg\u00f3cios e aprender continuamente a partir de cada intera\u00e7\u00e3o para desenvolver capacidades exclusivas daquela organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Essa \u00e9 precisamente a camada que a maioria das empresas ainda precisa desenvolver, e \u00e9 nela que surgir\u00e1 a vantagem competitiva da IA da pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div>\n

Um modelo eficaz n\u00e3o equivale a um sistema empresarial eficaz<\/h2>\n

\u00c9 f\u00e1cil confundir as capacidades de um grande modelo de linguagem com uma verdadeira capacidade empresarial. Embora gerar reports em segundos, produzir conte\u00fado de marketing ou responder instantaneamente \u00e0s consultas dos clientes possa demonstrar um desempenho t\u00e9cnico impressionante, essas a\u00e7\u00f5es n\u00e3o se traduzem necessariamente em valor comercial sustent\u00e1vel<\/strong>.<\/p>\n

A Klarna constitui um exemplo not\u00e1vel. A empresa de fintech utilizou modelos de linguagem de grande escala (LLMs) de uso geral para automatizar aproximadamente dois ter\u00e7os de suas intera\u00e7\u00f5es de atendimento ao cliente<\/strong>, substituindo um n\u00famero significativo de agentes humanos. No entanto, pouco mais de um ano depois, a empresa retomou a contrata\u00e7\u00e3o de funcion\u00e1rios para o atendimento ao cliente<\/strong>. A quest\u00e3o n\u00e3o era que o modelo carecesse de capacidade, mas que o sistema empresarial havia se desalinhado da cria\u00e7\u00e3o de valor para o neg\u00f3cio.<\/p>\n

A IA otimiza incansavelmente os objetivos que lhe s\u00e3o atribu\u00eddos, mas, muitas vezes, deixa de levar em conta elementos que s\u00e3o dif\u00edceis de quantificar<\/strong>, tais como lidar com as inten\u00e7\u00f5es complexas dos clientes, manter o relacionamento com eles e preservar a confian\u00e7a na marca a longo prazo. Quando a efici\u00eancia se torna o \u00fanico indicador, a IA buscar\u00e1 otimizar a efici\u00eancia, mesmo que isso comprometa a qualidade do atendimento.<\/p>\n

Em contrapartida, uma empresa de eletr\u00f4nicos de consumo em Shenzhen adotou uma abordagem diferente. Por volta de 70% de consultas padronizadas de clientes foram analisadas e tratadas por IA, enquanto os agentes humanos continuaram respons\u00e1veis pelos casos complexos e de alto valor<\/strong>. O resultado foi um equil\u00edbrio entre efici\u00eancia operacional e satisfa\u00e7\u00e3o do cliente.<\/p>\n

A diferen\u00e7a n\u00e3o se deveu ao modelo. Ela se deveu \u00e0 forma como cada empresa redesenhou seus processos de neg\u00f3cios e sua governan\u00e7a em torno da IA.<\/p>\n

A IA agentiva est\u00e1 remodelando a organiza\u00e7\u00e3o empresarial<\/h2>\n

Os agentes de IA n\u00e3o s\u00e3o mais simples assistentes conversacionais: s\u00e3o trabalhadores digitais capazes de acessar sistemas corporativos, executar fluxos de trabalho, realizar tarefas, operar de forma aut\u00f4noma em grande escala e aprender continuamente ao longo do tempo.<\/p>\n

Ao contr\u00e1rio dos funcion\u00e1rios humanos, que naturalmente agem com cautela ao se depararem com decis\u00f5es de alto risco, os agentes de IA ainda executam tanto a\u00e7\u00f5es rotineiras quanto de alto risco com o mesmo n\u00edvel de confian\u00e7a. Consequentemente, erros de configura\u00e7\u00e3o, problemas de permiss\u00e3o, contamina\u00e7\u00e3o de conhecimento ou falhas no fluxo de trabalho podem se propagar rapidamente por toda a organiza\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n

Isso altera profundamente a forma como as empresas devem abordar a governan\u00e7a da IA.<\/p>\n

    \n
  • Primeiro, a resili\u00eancia torna-se t\u00e3o importante quanto a preven\u00e7\u00e3o<\/strong>. As organiza\u00e7\u00f5es devem estabelecer mecanismos de recupera\u00e7\u00e3o, tais como ambientes de backup, sistemas de teste e recursos de revers\u00e3o com um clique.<\/li>\n
  • Segundo, o princ\u00edpio do privil\u00e9gio m\u00ednimo deveria se tornar uma pr\u00e1tica padr\u00e3o<\/strong>. Deve-se conceder aos agentes de IA acesso apenas ao data e aos sistemas estritamente necess\u00e1rios para a execu\u00e7\u00e3o das tarefas que lhes foram atribu\u00eddas.<\/li>\n
  • Terceiro, a conformidade deve ser integrada \u00e0s opera\u00e7\u00f5es de IA<\/strong>. As empresas precisam cumprir regulamenta\u00e7\u00f5es, como os requisitos de localiza\u00e7\u00e3o do data e as leis de privacidade, ao mesmo tempo em que definem claramente quais data podem ser acessados por quais modelos.<\/li>\n
  • Finalmente, as organiza\u00e7\u00f5es devem se preparar para os riscos emergentes inerentes \u00e0 IA<\/strong>. Por exemplo, agentes de IA podem, inadvertidamente, executar instru\u00e7\u00f5es ocultas incorporadas em documentos internos da empresa, contornando as regras operacionais previstas. O monitoramento cont\u00ednuo, as atualiza\u00e7\u00f5es de governan\u00e7a e os controles de seguran\u00e7a em constante evolu\u00e7\u00e3o tornam-se, portanto, essenciais.<\/li>\n<\/ul>\n

    O contexto organizacional \u00e9 o ativo de IA mais valioso da empresa<\/h2>\n

    Em vez de simplesmente criar um aplicativo de IA, as empresas deveriam desenvolver um sistema de aprendizagem cont\u00ednua<\/strong>.<\/p>\n

    O n\u00facleo deste sistema \u00e9 a capacidade de transformar processos de neg\u00f3cios, l\u00f3gica de decis\u00e3o, conhecimento operacional, requisitos de conformidade e expertise institucional em uma camada de contexto organizacional<\/strong> \u00e0 qual os agentes de IA possam acessar, aprender com ela e aprimorar-se continuamente.<\/p>\n

    Ao contr\u00e1rio do pr\u00f3prio modelo, essa camada de contexto se acumula ao longo do tempo. Cada fluxo de trabalho otimizado, cada decis\u00e3o validada e cada intera\u00e7\u00e3o bem-sucedida fortalecem as capacidades de IA da empresa, criando um ativo que se torna cada vez mais dif\u00edcil de ser reproduzido pelos concorrentes<\/strong>.<\/p>\n

    Uma pergunta simples ilustra se uma organiza\u00e7\u00e3o realmente det\u00e9m sua vantagem em IA:<\/p>\n

    Se o senhor substitu\u00edsse seu modelo de base amanh\u00e3, suas capacidades acumuladas em IA permaneceriam intactas?<\/strong>?<\/p>\n

    Se a resposta for n\u00e3o, isso significa que a organiza\u00e7\u00e3o limitou-se a adotar as capacidades do modelo, em vez de construir uma vantagem competitiva pr\u00f3pria.<\/p>\n

    A transforma\u00e7\u00e3o por meio da IA exige um repensar dos processos de neg\u00f3cios<\/h2>\n

    Atualmente, muitas iniciativas de IA corporativa continuam focadas em acelerar os fluxos de trabalho existentes. Uma verdadeira transforma\u00e7\u00e3o por IA requer o redesenho dos processos de neg\u00f3cios com base nas capacidades dos agentes de IA, em vez de simplesmente auxiliar nas tarefas humanas<\/strong>.<\/p>\n

    Considere a gest\u00e3o de contas-chave corporativas.<\/p>\n

    Tradicionalmente, os gerentes de relacionamento s\u00f3 podem dedicar aten\u00e7\u00e3o aprofundada a um n\u00famero limitado de clientes estrat\u00e9gicos, enquanto os demais recebem um gerenciamento baseado em exce\u00e7\u00f5es. As an\u00e1lises de neg\u00f3cios ocorrem periodicamente, deixando quest\u00f5es emergentes sem serem identificadas at\u00e9 as an\u00e1lises programadas. Enquanto isso, informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre os clientes, o hist\u00f3rico das rela\u00e7\u00f5es e a l\u00f3gica por tr\u00e1s das decis\u00f5es muitas vezes existem apenas na experi\u00eancia de cada funcion\u00e1rio, desaparecendo quando estes deixam a empresa<\/strong>.<\/p>\n

    Utilizar a IA apenas para gerar a conta reports agiliza o processo existente, mas mant\u00e9m inalterado o modelo operacional subjacente.<\/p>\n

    Uma reformula\u00e7\u00e3o centrada no agente apresenta uma apar\u00eancia fundamentalmente diferente.<\/p>\n

    Os agentes de IA podem monitorar cada cliente com o mesmo n\u00edvel de detalhamento<\/strong>, em vez de se concentrarem apenas em contas estrat\u00e9gicas. Eles podem detectar mudan\u00e7as nas compras, anomalias nos pedidos ou falhas de comunica\u00e7\u00e3o em tempo real, em vez de esperar pelas an\u00e1lises mensais. E o mais importante, cada intera\u00e7\u00e3o com o cliente, decis\u00e3o empresarial e pr\u00e1tica bem-sucedida \u00e9 registrada e incorporada \u00e0 camada de contexto da organiza\u00e7\u00e3o<\/strong>, tornando-se uma capacidade organizacional compartilhada, em vez de conhecimento individual.<\/p>\n

    O resultado n\u00e3o \u00e9 simplesmente uma maior efici\u00eancia, mas uma forma totalmente nova de operar.
    \nO mesmo princ\u00edpio se aplica \u00e0 previs\u00e3o de demanda, \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os, \u00e0 gest\u00e3o de conformidade, \u00e0s opera\u00e7\u00f5es da cadeia de suprimentos e a praticamente todos os processos empresariais limitados pela capacidade humana.<\/p>\n

    Por onde as empresas devem come\u00e7ar?<\/h2>\n

    Desenvolver a competitividade em IA empresarial significa, em \u00faltima an\u00e1lise, reformular a forma como uma organiza\u00e7\u00e3o pensa, toma decis\u00f5es e opera. Isso n\u00e3o \u00e9 algo que um fornecedor de modelos possa oferecer.<\/p>\n

    A prioridade de toda empresa \u00e9, portanto, identificar as atividades essenciais para os neg\u00f3cios que ainda dependem fortemente da expertise humana, definir as regras inegoci\u00e1veis que a IA deve respeitar e estruturar sistematicamente o conhecimento organizacional para que ele possa ser gerenciado, compartilhado e utilizado por agentes de IA<\/strong>.<\/p>\n

    Os modelos de base est\u00e3o se tornando rapidamente um recurso padr\u00e3o em todos os setores. A oportunidade de construir uma vantagem sustent\u00e1vel em IA, no entanto, continua em aberto.<\/p>\n

    As organiza\u00e7\u00f5es que agirem agora para redesenhar seus sistemas de neg\u00f3cios para a era dos agentes de IA ser\u00e3o aquelas que estabelecer uma vantagem competitiva duradoura e justific\u00e1vel<\/strong>.<\/p>\n

    Para saber como sua organiza\u00e7\u00e3o pode desenvolver suas capacidades de IA corporativa, entre em contato com os especialistas da Artefact.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Se todas as empresas puderem ter acesso a uma IA com capacidade compar\u00e1vel, o que diferenciar\u00e1 os l\u00edderes de mercado do futuro? A resposta n\u00e3o est\u00e1 no modelo em si, mas no contexto organizacional constru\u00eddo em torno dele. O contexto organizacional abrange o conhecimento empresarial, os processos operacionais, as regras de tomada de decis\u00e3o, a especializa\u00e7\u00e3o no setor e as melhores pr\u00e1ticas acumuladas ao longo de anos de gest\u00e3o empresarial. Ele determina se a IA \u00e9 capaz de compreender verdadeiramente como uma empresa opera, apoiar os objetivos de neg\u00f3cios e aprender continuamente a partir de cada intera\u00e7\u00e3o para desenvolver capacidades exclusivas daquela organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>","protected":false},"featured_media":1404594,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1404570","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1404570","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1404594"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1404570"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1404570"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1404570"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}