A inteligência artificial generativa, especialmente os modelos de linguagem de larga escala (LLMs) como GPT-4, revolucionou a forma como interagimos com a tecnologia. Esses modelos, treinados em enormes volumes de dados, criam respostas textuais cada vez mais precisas e sofisticadas, aproximando-se da linguagem humana. Entretanto, a evolução futura desses sistemas começa a encontrar obstáculos.
À medida que a internet se enche de conteúdos gerados por IA, surge o problema do “ciclo de treinamento recursivo”, onde IAs são treinadas com dados que elas mesmas produziram. Além disso, há um aumento nas restrições ao uso de dados, como o processo do New York Times e de outras fontes, contra desenvolvedores de IA, que limita o acesso a fontes confiáveis. Isso levanta uma questão crucial: de onde virão os dados necessários para treinar as próximas gerações de IA?
A resposta pode estar dentro das próprias organizações. Os dados internos das empresas, presentes em sistemas de ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management) e outros, representam um ativo valioso, muitas vezes negligenciado, que pode ser explorado para alimentar a inteligência artificial de maneira eficaz e personalizada.
Como os Modelos de LLMs Funcionam
Os LLMs são sistemas de IA baseados em deep learning que aprendem a prever e gerar sequências de palavras. Esses modelos são treinados com bilhões de parâmetros e requerem grandes volumes de dados textuais, incluindo livros, artigos científicos, redes sociais e websites. A arquitetura de transformers é uma das inovações que permite que esses modelos analisem grandes conjuntos de dados em paralelo, aumentando a eficiência do aprendizado.
Para funcionar com precisão, os LLMs dependem da diversidade e qualidade dos dados que processam. Quanto mais variados os dados, mais versátil e preciso o modelo se torna. Entretanto, essa dependência de fontes externas acarreta certos riscos. O uso de dados de baixa qualidade ou tendenciosos pode levar a resultados enviesados, prejudicando a integridade das previsões.
Outro desafio dos LLMs é o custo elevado do seu treinamento. Treinar modelos como GPT- 4 requer uma infraestrutura computacional poderosa, envolvendo milhões de dólares em processamento. Além disso, embora esses modelos possam parecer ter um entendimento profundo da linguagem, eles são limitados por sua natureza estatística: as respostas são geradas com base em padrões probabilísticos, e não em uma verdadeira compreensão do contexto.
Com essas limitações se tornando cada vez mais evidentes, torna-se urgente encontrar novas fontes de dados de alta qualidade e relevância para o treinamento de IA. Aqui entram os dados internos das empresas.
O Problema do Ciclo de Treinamento Recursivo
O ciclo de treinamento recursivo é um dos grandes problemas emergentes no campo da IA. Ele ocorre quando os LLMs são treinados em dados gerados por outras IAs criando uma espécie de “loop” em que as IAs aprendem de si mesmas. À primeira vista, pode não parecer um grande problema, mas o efeito de longo prazo é a degradação na qualidade e na originalidade dos dados e, consequentemente, das previsões feitas por esses modelos.
Pesquisas recentes indicam que até 30% do conteúdo disponível online hoje já é gerado ou influenciado por sistemas de IA. Com o aumento desse tipo de conteúdo, os modelos que dependem da internet para treinamento acabam aprendendo com informações que, muitas vezes, carecem de criatividade, profundidade ou autenticidade.
Esse problema afeta diretamente a evolução dos LLMs. Ao depender cada vez mais de dados que não refletem mais a realidade humana, os modelos começam a produzir respostas repetitivas, menos inovadoras e, em alguns casos, até incorretas. Além disso, ao replicar padrões existentes, as IAs podem amplificar vieses sociais e culturais, reforçando estereótipos.
Um estudo publicado na Nature aponta que a dependência contínua de dados gerados por IA pode levar a uma queda significativa na qualidade das futuras gerações de LLMs. Esse cenário requer uma abordagem diferente para o treinamento de IA, onde fontes de dados genuínos e de alta qualidade devem ser priorizadas. É nesse contexto que os dados internos das empresas ganham protagonismo.
O “Tesouro” Dentro das Empresas
Os dados internos das empresas, armazenados em sistemas transacionais como ERPs, CRMs e outros, representam uma mina de ouro para a IA. Esses dados são altamente
específicos e refletem as interações reais da organização, desde transações financeiras até comportamentos de clientes e desempenho de operações.
Diferente dos dados da internet, que são amplos e genéricos, os dados internos são únicos e diretamente aplicáveis às necessidades e operações da empresa. Isso significa que modelos de IA treinados com dados internos são capazes de gerar insights mais personalizados e aplicáveis, promovendo uma transformação operacional real e sustentável.
Esses dados incluem informações sobre compras, vendas, históricos de atendimento e comportamento de clientes, permitindo que a IA otimize processos de forma mais precisa. Por exemplo, uma empresa de manufatura pode prever com exatidão quando suas máquinas necessitarão de manutenção, evitando falhas críticas e otimizando a produção.
Além disso, esses dados são mais confiáveis e livres dos problemas do ciclo de treinamento recursivo. Como refletem a realidade operacional da empresa, eles permitem a criação de modelos de IA que não apenas otimizam processos, mas também antecipam problemas e identificam oportunidades que podem passar despercebidas por modelos treinados com dados públicos.
Aplicações Reais da IA nos Dados Internos
A verdadeira força dos dados internos está em sua aplicabilidade direta aos desafios únicos de cada organização. Esses dados, quando analisados e processados por IA, podem gerar insights poderosos, capazes de transformar operações, prever problemas e otimizar decisões estratégicas. A seguir, destacamos algumas das principais áreas em que a IA, aplicada aos dados empresariais, está trazendo impactos significativos.
Predição de Sinistros na Saúde Suplementar
No setor de saúde suplementar, os dados clínicos e históricos de pacientes armazenados por operadoras de saúde representam uma fonte rica para a IA. Ao analisar esses dados, modelos de IA conseguem prever sinistros graves, como infartos ou AVCs, antecipando a ocorrência de crises e permitindo intervenções preventivas. Isso não apenas reduz os custos de tratamentos emergenciais, mas também salva vidas.
Esses modelos podem detectar padrões ocultos em grandes conjuntos de dados, identificando pacientes de alto risco com base em seu histórico médico e comportamentos clínicos. As operadoras de saúde podem, então, atuar proativamente, oferecendo monitoramento personalizado e ajustes nos tratamentos. Estudos já demonstraram que sistemas preditivos conseguem prever hospitalizações com até 90% de acurácia, contribuindo para um sistema de saúde mais eficiente e focado em prevenção.
Predição de Riscos Operacionais e Financeiros
Na indústria de manufatura e no setor financeiro, a IA aplicada a dados internos permite que as empresas prevejam e mitiguem riscos operacionais e financeiros com maior precisão. Na manufatura, por exemplo, sensores conectados a máquinas geram dados em tempo real sobre seu desempenho. Modelos de IA analisam esses dados e são capazes de prever falhas antes que elas aconteçam, ativando manutenções preditivas e evitando paradas não planejadas na produção.
No setor financeiro, a IA analisa dados de fluxo de caixa, transações e tendências de mercado para prever riscos financeiros, como a inadimplência de clientes ou a volatilidade cambial. Esses modelos ajudam as empresas a gerenciar melhor seus recursos, evitando surpresas e permitindo ajustes estratégicos antecipados. Além disso, as previsões financeiras baseadas em IA ajudam a empresa a se preparar para crises econômicas, ajustando investimentos e políticas de crédito de maneira proativa.
Otimização da Cadeia de Suprimentos
A IA também tem um papel crucial na otimização da cadeia de suprimentos. Empresas de varejo e manufatura podem usar dados de estoque, vendas e comportamento de clientes para prever flutuações na demanda e ajustar suas operações em tempo real. Ao analisar padrões de compras anteriores e dados de mercado, a IA consegue recomendar ajustes no inventário e na logística, evitando tanto o excesso quanto a falta de produtos.
Com a IA, a cadeia de suprimentos pode ser transformada em um sistema dinâmico, que reage rapidamente a mudanças de demanda, eventos externos e novos comportamentos dos consumidores. Isso resulta em uma operação mais eficiente, com menores custos de armazenagem e transporte, além de aumentar a satisfação do cliente, que passa a contar com produtos disponíveis no momento certo.
Personalização de Ofertas para Clientes
No contexto de vendas e marketing, os dados armazenados em sistemas de CRM são uma fonte valiosa para criar campanhas de marketing personalizadas e aumentar a retenção de clientes. A IA pode analisar o histórico de interações de cada cliente, seus padrões de compra e suas preferências, para prever quais produtos ou serviços são mais relevantes para ele.
Por exemplo, uma empresa de e-commerce pode usar a IA para recomendar produtos específicos com base no comportamento de navegação do cliente e nas compras anteriores. Essas ofertas personalizadas aumentam a probabilidade de conversão e fidelização. Além disso, ao entender melhor o comportamento do cliente, a IA pode sugerir
novos produtos ou serviços, abrindo novas oportunidades de receita e maximizando o valor de cada cliente ao longo do tempo.
Riscos e Cuidados na Utilização de Dados Internos
Embora os benefícios da IA aplicada a dados internos sejam evidentes, as empresas precisam lidar com importantes desafios, como segurança, privacidade e conformidade regulatória.
Com a crescente sofisticação dos ataques cibernéticos, a proteção dos dados corporativos é fundamental. Ataques como ransomware se tornaram comuns, com empresas sendo forçadas a pagar resgates para recuperar o acesso a seus dados. Além disso, as regulamentações de proteção de dados, como a LGPD no Brasil e o GDPR na Europa, impõem obrigações rigorosas sobre como as informações pessoais são armazenadas, usadas e compartilhadas.
As empresas precisam adotar medidas robustas de segurança, como criptografia, controle de acesso e autenticação multifatorial, para proteger seus dados. Também é fundamental garantir que o uso da IA esteja em conformidade com as regulamentações de privacidade. A transparência no uso dos dados e a governança eficaz são cruciais para mitigar os riscos e manter a confiança dos clientes.
Além da segurança, é essencial garantir que os modelos de IA sejam auditáveis e livres de viés. Modelos treinados com dados internos devem ser monitorados para evitar decisões enviesadas, especialmente em setores sensíveis como saúde e finanças. Auditorias regulares ajudam a garantir que a IA esteja operando de maneira ética e responsável.
Instruções Práticas para as Empresas
Para as empresas que desejam explorar o potencial da IA em seus dados internos, algumas recomendações práticas são fundamentais:
- Valorize os Dados Internos: Invista em governança e organização dos dados para garantir que estejam acessíveis e utilizáveis para análises de IA.
- Desenvolva Modelos Personalizados: Crie soluções de IA ajustadas às necessidades específicas da sua empresa, aproveitando dados internos para gerar valor direto.
- Invista em Infraestrutura e Talentos: Garanta que a empresa tenha as ferramentas e os profissionais adequados para implementar IA com eficácia.
- Foco na IA Preditiva: Use IA para prever riscos e antecipar cenários críticos em setores como saúde, manufatura e finanças.
- Garanta a Segurança e Conformidade: Adote políticas de segurança robustas e esteja em conformidade com as regulamentações de proteção de dados.
Conclusão
Estamos vivendo uma era de ruptura tecnológica, na qual a IA generativa se posiciona como uma das maiores inovações do nosso tempo. No entanto, como qualquer grande revolução, ela também está enfrentando seus próprios desafios estruturais. O ciclo de treinamento recursivo e o acesso cada vez mais restrito aos dados da internet impõem uma barreira significativa ao progresso contínuo dos modelos de IA de larga escala. Esse cenário aponta para um futuro em que os dados públicos, que antes impulsionaram os avanços mais impressionantes da IA, estão se esgotando — tanto em termos de quantidade quanto de qualidade.
Mas esse impasse não deve ser visto como uma limitação intransponível. Pelo contrário, ele nos força a reconsiderar onde está o verdadeiro valor dos dados. O que está ficando cada vez mais claro é que o “tesouro” da próxima era da inteligência artificial não está mais disperso pela internet, mas sim concentrado dentro das próprias empresas. Os sistemas de ERP, CRM e outras plataformas transacionais armazenam volumes gigantescos de dados transacionais valiosos que refletem as operações reais, as preferências dos clientes e o comportamento do mercado. Esses dados, únicos para cada empresa, são fontes de conhecimento profundo e inexplorado.
Mas o que isso realmente significa para o futuro? Mais do que uma simples mudança de foco, a exploração desses dados internos pode redefinir a própria forma como pensamos sobre a IA. Ao invés de depender de dados genéricos e amplamente acessíveis, as empresas têm em mãos a capacidade de criar modelos de IA personalizados, altamente ajustados às suas necessidades e desafios específicos. Isso abre caminho para uma era de inovação muito mais estratégica, onde as organizações podem não apenas prever comportamentos, mas também transformar radicalmente suas operações e seus mercados.
Ao mesmo tempo, essa transição levanta perguntas provocativas: se as empresas têm a chave para desbloquear o verdadeiro valor da IA, por que tantas ainda estão subutilizando seus dados? A resposta pode estar em uma combinação de desconhecimento, infraestrutura inadequada e a falta de uma cultura organizacional centrada em dados. Muitas empresas ainda não entendem o valor estratégico que possuem ou, mesmo quando o reconhecem, falham em construir a infraestrutura necessária para capturar e utilizar esse valor de maneira eficaz.
O futuro, portanto, não pertence apenas àquelas empresas que investem em IA, mas àquelas que sabem como integrar a IA aos seus processos mais íntimos, transformando seus próprios dados em uma vantagem competitiva. Isso significa investir não apenas em tecnologias de big data e machine learning, mas também em talentos especializados e na criação de uma cultura de inovação contínua. Empresas que enxergam a IA como uma ferramenta de personalização e otimização interna estão posicionadas para liderar seus setores e moldar o futuro da inteligência artificial.
Mais provocador ainda, a exploração de dados internos pode elevar a IA a um novo patamar de responsabilidade. Ao evitar a dependência de dados públicos, que muitas vezes carecem de rigor ou estão contaminados por vieses, as empresas podem garantir que seus modelos de IA operem com maior precisão e justiça. No entanto, isso também exige uma governança rigorosa e a adoção de práticas éticas no uso dos dados. A criação de modelos auditáveis, transparentes e livres de vieses não é apenas uma questão técnica, mas também de responsabilidade social.
Diante desse cenário, a pergunta que as empresas precisam se fazer não é apenas “como podemos adotar IA?”, mas sim “como podemos usar nossa própria inteligência coletiva, representada em nossos dados, para impulsionar o futuro?”. O sucesso na era da IA dependerá de quão bem as organizações conseguirem explorar o vasto potencial dos dados que já possuem e transformá-los em insights que gerem valor real. A corrida pela inovação não será vencida por quem tem mais dados, mas por quem souber como usá-los da forma mais estratégica e inteligente.
O futuro da IA está dentro das empresas, e aquelas que reconhecem isso estarão à frente de uma revolução que ainda está apenas começando. O que está em jogo não é apenas uma vantagem competitiva, mas a própria capacidade de redefinir mercados, criar novos modelos de negócios e transformar radicalmente a forma como fazemos negócios. Mais do que nunca, o tesouro está dentro de casa — e cabe às empresas escavar esse potencial para alcançar o próximo nível de inovação.
