A corrida da IA está evoluindo, e a estratégia vencedora também
Moveo.AI Team
1 de setembro de 2025
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✨ AI Deep Dives
As notícias recentes não são animadoras: as ações de empresas de IA estão voláteis, e um estudo do MIT revelou que impressionantes 95% dos projetos-piloto de IA generativa não conseguem gerar retornos financeiros significativos.
Embora isso possa parecer o fim da bolha, na verdade, é uma oportunidade incrível. O "primeiro momento do ouro" já passou, e agora é a hora de agir de forma clara e estratégica. A tecnologia fundamental amadureceu, e o roteiro para o sucesso já está visível.
Há uma pequena janela para se adiantar à concorrência, que pode estar focada nas notícias e perdendo a essência.
A tão falada competição entre as gigantes da tecnologia chegou a um ponto de convergência, e não de ruptura.
O salto tecnológico que se esperava do GPT-5 não se concretizou como um avanço revolucionário. Em vez disso, os principais LLMs estão se agrupando com diferenciações específicas (como programação ou multimodalidade), em vez de se diferenciarem em funcionalidades essenciais.
A corrida inicial acabou, dando lugar a uma maratona mais disciplinada e de longo prazo. Essa nova fase significa que "esperar pela próxima grande novidade" é coisa do passado. A tecnologia é madura o suficiente; a chave é a forma como ela é aplicada.
A vantagem dos agentes: por que "comprar" traz mais sucesso
A descoberta mais importante do estudo do MIT não é sobre a tecnologia em si, mas sobre o modelo de implementação.
O relatório revela uma tendência poderosa: a abordagem de "comprar" supera a de "construir", com ferramentas adquiridas de fornecedores especializados alcançando uma taxa de sucesso de 67%, contra apenas 33% dos projetos internos.
Essa disparidade não é uma coincidência. Ela reflete o valor de soluções especializadas, criadas desde o início para resolver um problema único e bem definido, em vez de tentar adaptar um modelo de uso geral para um fluxo de trabalho complexo.
Essa abordagem estratégica, frequentemente impulsionada por IAs orientadas por agentes para tarefas específicas, é o que separa os projetos-piloto bem-sucedidos dos demais.
"Prompting" não é produção
Para operações essenciais, como serviços financeiros e cobrança de dívidas, a abordagem simplista de "prompt & pray" é um risco. Os LLMs são motores probabilísticos extraordinários, mas não são motores de fluxo de trabalho determinísticos.
Embutir a lógica de negócios em linguagem natural é um risco que não se pode correr. Esse método:
Introduz ambiguidade e alucinações catastróficas;
Não consegue impor uma sequência de etapas críticas;
Não tem a rastreabilidade e o controle exigidos por setores regulamentados;
É notoriamente difícil de manter e escalar.
A estratégia híbrida essencial: de caixa-preta a plano de ação
A estratégia vencedora para a IA corporativa está em uma arquitetura híbrida com múltiplos agentes.
Esse modelo separa o que é probabilístico do que é determinístico. Os LLMs especializados são usados para o que fazem de melhor: entender, planejar e responder a entradas complexas. O software tradicional, fluxos, regras e controles de política são usados para o que fazem de melhor: ordenar, verificar e garantir a conformidade.
Essa abordagem combina a inteligência da IA com a confiabilidade inabalável do código tradicional.
A chegada está mais perto do que você pensa (e o que fazer em seguida?)
O mercado está pronto para a inovação, não com um único modelo novo, mas com empresas que sejam ousadas o suficiente para implementar uma estratégia de IA mais inteligente e focada agora mesmo.
A tecnologia fundamental amadureceu, e o roteiro para o sucesso já foi revelado. A oportunidade não é esperar por um novo avanço, mas aproveitar o que já está aqui: aplicar estrategicamente soluções de agentes, já comprovadas, a dados exclusivos.
No entanto, as empresas ainda precisam superar a divisão interna entre a estratégia comercial e a execução técnica: muitas vezes, os líderes de negócios investem em IA sem entender completamente os limites da tecnologia, e as equipes técnicas criam soluções sem os guias claros e orientados para o negócio.
Para resolver esse problema e superar essa divisão, vamos lançar uma série de artigos no blog criada para esse propósito. Vamos mostrar por que "simplesmente pedir" a um modelo é um caminho sem saída e como construir um sistema robusto de múltiplos agentes que cumpre a promessa da IA.
AI Deep Dives Series
Para líderes de negócios
Esta parte da série “AI Deep Dives” é para vocês. Abordaremos os desafios de negócios e as perguntas estratégicas que você precisa fazer para garantir que seu investimento em IA traga retorno.
Capítulo 1: Contexto Rápido: O que RAG é (e o que não é)
→ Leia o Capítulo 1 clicando aqui!
Tema principal: A Retrieval-Augmented Generation (RAG) melhora as respostas dos LLMs, usando como base os documentos da própria empresa.
Impacto na empresa: Embora o RAG aumente a atualização e a relevância, ele não garante a correção ou a conformidade, o que o torna insuficiente para tarefas críticas de negócios.
Capítulo 2: Wrappers vs. Multi-Agent Systems - o grande debate da IA Corporativa
→ Leia o Capítulo 2 clicando aqui!
Tema principal: As duas principais formas de integrar LLMs são como um único "wrapper" (invólucro) ou como um componente em um Multi-Agent Systems.
Impacto na empresa: A abordagem de "wrapper", que tenta fazer tudo com um único e grande "prompt", é frágil e arriscada. Já um Multi-Agent Systems, com agentes especializados, oferece resultados planejados, observáveis e controláveis.
Capítulo 3: O problema com o “Prompt & Pray”
→ Leia o Capítulo 3 clicando aqui!
Tema principal: Confiar apenas em um LLM "mais inteligente" é uma estratégia falha, porque esses modelos são caixas-pretas que podem ter alucinações e não conseguem codificar processos de negócios complexos de forma confiável.
Impacto na empresa: Essa abordagem é inaceitável para funções críticas em que a precisão deve ser próxima de 100%, levando à perda de confiança, escrutínio regulatório e erros catastróficos.
Capítulo 4: IA para Pagamentos: Por Que “Prompt & Pray” falha e o que escala com segurança
→ Leia o Capítulo 4 clicando aqui!
Tema principal: Em domínios sensíveis e regulamentados, como a gestão de pagamentos, a aplicação rigorosa de tom, políticas e processos é essencial para a IA.
Impacto na empresa: A estratégia "Prompt & Pray" pode levar facilmente a falhas de conformidade, como o uso de linguagem inadequada ou a omissão de etapas obrigatórias, resultando em reclamações, multas e danos à reputação.
Para tomadores de decisão que precisam entender o "como"
Esta parte da série é para os desenvolvedores. Vamos mergulhar na arquitetura, nas melhores práticas e por que os métodos tradicionais ficam aquém das necessidades do ambiente corporativo.
Capítulo 5: Tools & Pray: Por que "function calling" não é a solução mágica para tudo
→ Leia o Capítulo 5 clicando aqui!
Tema principal: Embora a chamada de função (function calling) permita que os LLMs interajam com ferramentas, ainda depende do modelo para selecionar e usá-las corretamente, um processo que não tem controle determinístico.
Impacto na empresa: Essa abordagem é insuficiente para processos de múltiplas etapas e de alto risco, pois não pode garantir a ordem correta, a validação ou a conformidade de ações como a criação de pagamentos ou a autenticação.
Capítulo 6: Como a function calling funciona (e onde falha)
→ Leia o Capítulo 6 clicando aqui!
Tema principal: A chamada de função funciona bem para tarefas simples e de baixo risco, mas falha em ambientes corporativos devido à sua incapacidade de lidar com fluxos de trabalho complexos, aplicar a correção dos argumentos e manter uma sequência rigorosa de eventos.
Impacto na empresa: As empresas não podem confiar apenas na chamada de função para operações críticas que exigem sequência e validação rigorosas, pois o modelo pode ignorar etapas essenciais, como autenticação ou consentimento.
Capítulo 7: Uma abordagem profunda da Moveo.AI
Tema principal: Uma arquitetura híbrida que combina LLMs especializados com fluxos de diálogo determinísticos oferece o melhor dos dois mundos.
Impacto na empresa: Esse sistema fornece uma estrutura segura, auditável e fácil de manter, usando agentes separados para planejamento, resposta, conformidade e insights, enquanto os fluxos garantem a lógica de negócios e os controles.
Lançamento: 29 de Setembro.
Capítulo 8: Conclusão: De "prompts inteligentes" a sistemas inteligentes
Tema principal: A mudança fundamental necessária é deixar de ver os LLMs como uma solução completa e passar a usá-los como um componente dentro de um sistema de software sofisticado.
Impacto na empresa: Adotar uma arquitetura híbrida com múltiplos agentes é essencial para qualquer empresa que precise implantar IA com a confiabilidade, segurança e governança exigidas para funções de negócios de alto risco.
Lançamento: 30 de Setembro.
Comece a construir sua estratégia de IA agora!
Como vimos, a chave para o sucesso não está em esperar por uma tecnologia milagrosa, mas em aplicar de forma inteligente as soluções que já existem.
A estratégia vencedora vai além do uso de prompts e da abordagem "tudo em um"; ela reside na adoção de uma arquitetura híbrida e de Multi-Agent que combina a inteligência dos LLMs com a confiabilidade de sistemas determinísticos.
É hora de sair da teoria e partir para a ação. As organizações que entenderem a importância de uma abordagem estratégica e direcionada à IA serão as que irão se destacar. Se você busca ir além do básico e construir sistemas robustos, seguros e governáveis, convidamos você a aprofundar seu conhecimento na nossa série "AI Deep Dives".
Descubra o "como" com os capítulos para líderes de negócios e explore a arquitetura e as melhores práticas nos capítulos para desenvolvedores. O futuro da sua empresa em IA está na sua capacidade de agir agora.