Nas últimas semanas, várias ações relacionadas à IA têm apresentado incerteza, com algumas das mais destacadas recuando de suas máximas históricas. Ao mesmo tempo, o MIT publicou um relatório mostrando que muitos projetos-piloto de IA ainda enfrentam dificuldades para escalar para produção. A Meta também anunciou uma reorganização significativa de suas equipes de IA, uma medida que reforça a necessidade de recalibração no setor.
Para alguns, esses sinais podem sugerir que o boom da IA está esfriando. Eu vejo de maneira diferente: isso foi uma dose saudável de realismo aplicada a algumas das afirmações mais fantásticas feitas sobre IA.
Como comentou David Sacks em seu podcast All-In, após o lançamento do ChatGPT no final de 2022, uma narrativa dominante se consolidou: a Inteligência Artificial Geral (AGI) estava a apenas dois ou três anos de distância. Dependendo de quem você perguntasse, essa AGI de curto prazo substituiria metade da força de trabalho ou evoluiria para uma superinteligência que remodelaria a civilização.
Tanto visões utópicas quanto distópicas surgiram da mesma ideia: que a IA se aprimoraria rapidamente e de forma recursiva até deixar a humanidade para trás. Não era surpreendente que tais expectativas gerassem resistência.
Nos EUA e na UE, dezenas de projetos de lei relacionados à IA estão avançando, refletindo esforços crescentes para regulamentar essa tecnologia.
Ainda mais, o lançamento do GPT-5 algumas semanas atrás ilustra essa realidade. É um avanço impressionante em muitos domínios, mas, em vez de um salto dramático, representa um progresso evolutivo constante. Outros modelos líderes — da Anthropic ao xAI e Google — também estão avançando de forma incremental, cada um desenvolvendo forças únicas. Em vez de um modelo correndo para a dominância, estamos vendo uma especialização saudável: alguns se destacam em raciocínio, outros em código, outros em mídia ou busca; é uma corrida evolutiva e competitiva.
Por isso considero a recente correção como construtiva: desafia essas visões “mágicas” da IA e nos mantém com os pés no chão. A IA é uma nova forma poderosa de computação que levará tempo, disciplina e iteração para ser totalmente desbloqueada. O sucesso requer prompting, integração com outros sistemas e, principalmente, supervisão humana.
Para construir um agente de IA que possa substituir um humano em um ambiente corporativo, ele deve se integrar profundamente aos sistemas de informação da empresa, operar em conformidade com rigorosos padrões de segurança e fornecer auditabilidade completa de como lida com dados sensíveis. Não se pode esperar que isso aconteça rapidamente.
De fato, o estudo recente do MIT esclareceu como muitas das alegações mais comuns sobre IA precisam ser repensadas. Previsões de que a IA substituiria a maioria dos empregos em poucos anos não estão se concretizando: as mudanças na força de trabalho permanecem seletivas e específicas por setor. Embora a adoção seja alta, a transformação em larga escala ainda está emergindo: apenas uma pequena parte das empresas integrou totalmente a IA em seus fluxos de trabalho, e muitos setores estão apenas começando a ver mudanças estruturais.
É importante notar que, onde a adoção tem sucesso, as empresas relatam economias mensuráveis impulsionadas por IA — redução de custos de BPO, menor gasto com agências e ganhos de eficiência operacional. Em vez de enxergar isso como um revés, esses achados mostram onde está a oportunidade.
O estudo mostra que desenvolvimentos internos frequentemente enfrentam dificuldades, enquanto parcerias externas alcançam taxas de sucesso mais altas (MIT, 2025). Para a indústria, isso demonstra que os desafios não são barreiras, mas oportunidades para especialistas capazes de entregar integração e redução de custos em escala. Isso representa uma enorme oportunidade para o setor de serviços profissionais como um todo.
Como destaca o estudo do MIT, parcerias com provedores experientes dobram a probabilidade de implementação bem-sucedida, mostrando que o futuro pertence àqueles que conseguem unir complexidade e expertise.
O ecossistema de IA é fragmentado e veloz, e sua complexidade cresce exponencialmente, com novos modelos, frameworks e paradigmas surgindo a cada semana, difíceis de acompanhar para as empresas. Os problemas mais difíceis são integração, orquestração e mudança organizacional. Nesse cenário, parceiros de serviços confiáveis não são opcionais; são a forma como as empresas navegam a complexidade e transformam o progresso incremental dos modelos em valor corporativo duradouro.
Essa corrida evolutiva exige uma evolução paralela na indústria de serviços profissionais. Na Globant, estamos nos reinventando para enfrentar esse momento com um modelo de nova geração para serviços profissionais. No coração desse modelo estão os AI Pods: unidades modulares baseadas em assinatura que entregam o output de uma equipe sênior de alto desempenho, acelerada por IA agente e guiada por nossos especialistas.
Os AI Pods fornecem capacidade específica por domínio — engenharia, automação ou criatividade — transmitida continuamente aos clientes. Eles são precificados e medidos por meio de tokens, oferecendo às empresas uso claro e auditável, preservando escopo variável. Crucialmente, são alimentados por Globant Enterprise AI, garantindo segurança, independência de modelos, workflows agenticos e integração perfeita com sistemas centrais da empresa.
Sistemas de IA não são apenas sobre saber montar um pipeline RAG ou conectar LLMs. Eles exigem profundo entendimento do negócio combinado com profundo entendimento de tecnologia — sem hype, reconhecendo que os sistemas do futuro irão misturar múltiplas eras e paradigmas. A IA generativa desbloqueia compreensão de linguagem natural, mas seu verdadeiro impacto na empresa surge apenas quando combinada com disciplinas de engenharia que já funcionam, guiadas por responsabilidade e qualidade.
Já provamos essa abordagem na Globant para muitos clientes nos setores de entretenimento, esportes, energia, ciências da vida e serviços financeiros. Nessas indústrias, as economias são reais e mensuráveis. Implementações “mágicas” não existem: os resultados vêm de expertise, disciplina e integração.
Estamos em um momento em que expectativas estão sendo reajustadas e a conversa se afasta de mitos em direção ao trabalho real e prático de transformar IA em valor. Mesmo definir AGI é extremamente difícil — segundo algumas definições, já poderíamos estar lá, com modelos que superam humanos em tarefas específicas. Mas o caminho para levar essas capacidades à produção é mais íngreme e complexo do que nunca. Essa transição — do hype à produção, de pilotos à adoção escalada — é onde está a verdadeira oportunidade de longo prazo.
A IA chegou para ficar. Ela definirá um novo superciclo de investimento. Mas sustentar esse boom exigirá reinvenção — da tecnologia e dos modelos de negócio. Na Globant, estamos abraçando essa reinvenção, passo a passo, para que nossos clientes e nossa indústria possam capturar a imensa promessa desta tecnologia extraordinária.
