Acompanhando e desenvolvendo projetos de IA generativa, tenho visto um padrão curioso (e um pouco perigoso) acontecer com recorrência: a ilusão de que estamos mais perto de uma solução do que realmente estamos. Com apenas 1% do tempo e esforço, alguém gera algo com uma ferramenta de IA que parece uma solução real. Um mockup com cara de MVP. É bonito, funciona na demo e dá até para mostrar num pitch ou numa apresentação executiva.
E aí vem o pensamento automático: “Nossa, criei isso em 1 dia… imagina o que eu consigo fazer em 1 mês?”. E muitas vezes sobra pro time de TI: “Se eu, que nem sou desenvolvedor, fiz isso em uma tarde, por que o time de tecnologia não entrega algo assim em produção?”.
Mas a verdade é que não foi criada uma solução real. Foi criada uma prévia, um mockup inteligente, uma demonstração do que a tecnologia pode ser capaz de fazer. Isso só vai virar solução quando estiver de fato no mercado, na rua, resolvendo as dores dos clientes.
A parte difícil — e onde mora o desafio real — começa depois, quando temos que responder perguntas do tipo: como tirar do laboratório e colocar em campo com todos os riscos (ou pelo menos os mais importantes) sob controle?; como garantir que aquilo funcione de forma previsível, com segurança e privacidade?; como monitorar, versionar, escalar e adaptar a solução a contextos reais?; como garantir que o resultado daquilo que você fez em 1 dia seja melhor do que outras soluções que já existem no mercado?.
Esse é o que eu tenho chamado de “falso pareto da IA”: parece que os primeiros 1% do esforço resolvem 99% do problema. Mas a realidade é justamente o oposto. Os 99% mais difíceis vêm depois. Eles são mais chatos, menos sexy. Mas, sem eles, aquela ideia brilhante não vira solução.
A resposta está em tratar IA não como uma caixa mágica, mas sim como engenharia de produto. Isso exige envolver desde cedo as áreas de tecnologia, segurança e negócios, pensar em dados de entrada e saída, monitoramento contínuo, boas práticas de versionamento de prompts e modelos, governança de riscos e testes em ambientes controlados. Porém, não é só sobre controle: também passa por criar ambientes seguros para experimentação, onde equipes possam prototipar com liberdade — e por capacitar cada vez mais pessoas, em tech e negócios, para lidar com IA com responsabilidade e propriedade. A verdadeira inovação acontece quando esses dois mundos se encontram.
A IA generativa está acelerando consideravelmente os processos de desenvolvimento de novas soluções e tem mudado bastante a forma como a gente faz e pensa inovação. Gosto de lembrar de um artigo de 1997, dos pesquisadores Greg Stevens e James Burley, que dizia: são necessárias 3.000 ideias para gerar um único sucesso comercial. O funil é agressivo, mas a IA faz com que as ideias ganhem forma muito mais rapidamente e com custos mais baixos. Ela tem potencial de melhorar radicalmente essas taxas de sucesso. Acelerar prototipação, validação e solução. Mas, para isso, as empresas precisam estar preparadas – e principalmente dispostas a lidar com a complexidade escondida desse universo.
(Fonte: Daniel Grossi é co-fundador e Chief Venture Officer da Liga Ventures, maior rede de inovação aberta da América Latina, que conecta startups e grandes empresas para geração de negócios).
