A disputa global por inteligência artificial (IA) tem sido dominada pelos chamados modelos públicos, como os desenvolvidos por gigantes de tecnologia. No entanto, uma análise recente da Forrester indica que o maior potencial de receita do setor pode estar em outro caminho: os modelos privados.
Segundo avaliação de George Colony, da Forrester, esses sistemas desenvolvidos por empresas com base em seus próprios dados, devem responder por cerca de 70% da receita gerada por IA nos próximos cinco anos. A projeção contraria a percepção atual de mercado, que concentra atenção e investimentos em modelos públicos como ChatGPT, Gemini e Claude.
A principal diferença entre os dois tipos de abordagem está na origem e no uso dos dados. Enquanto os modelos públicos são treinados majoritariamente com informações disponíveis na internet e buscam atender a uma ampla base de usuários, os privados são alimentados com dados proprietários, como informações financeiras, registros médicos, histórico de clientes ou operações internas.
Esse fator é determinante para setores que lidam com informações sensíveis. Dados bancários, apólices de seguro ou sistemas de folha de pagamento, por exemplo, tendem a permanecer dentro de ambientes controlados pelas próprias empresas. Nesse cenário, a confiança e o conhecimento acumulado ao longo do tempo passam a ser ativos centrais para o desenvolvimento de soluções de IA.
Criando sistemas de interação
Na prática, isso abre espaço para que companhias criem seus sistemas de interação com clientes. Em vez de navegar por sites ou aplicativos tradicionais, consumidores poderão se relacionar diretamente com modelos de IA desenvolvidos por empresas específicas, seja para serviços financeiros, compras ou suporte técnico.
A tendência já começa a aparecer em nichos especializados. No setor de saúde, por exemplo, médicos vêm utilizando modelos treinados com bases científicas revisadas por pares para apoiar diagnósticos e decisões clínicas, além de soluções voltadas à análise de históricos médicos de pacientes. Esses sistemas ajudam a aumentar a eficiência e a capacidade analítica dos profissionais.
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Apesar do avanço dos modelos privados, os sistemas públicos continuam tendo papel relevante. De acordo com a análise, eles devem liderar a inovação tecnológica, concentrar o conhecimento geral e servir como base para o desenvolvimento de soluções corporativas. Tecnologias como fine-tuning e RAG (geração aumentada por recuperação) permitem que empresas adaptem esses modelos a seus contextos específicos, mantendo os dados sensíveis protegidos.
Além disso, iniciativas como o Model Context Protocol (MCP), da Anthropic, e o Agent2Agent (A2A), do Google, apontam para um futuro em que modelos públicos e privados operam de forma integrada.
Investimentos atuais e novos
Outro ponto levantado pela Forrester é o possível desequilíbrio nos investimentos atuais. Há, segundo a análise, um volume significativo de capital direcionado a modelos públicos, enquanto o desenvolvimento de soluções privadas ainda recebe menos atenção. Para a consultoria, empresas que detêm grandes volumes de dados, como informações de clientes, transações e cadeias de suprimento, podem se tornar mais valiosas à medida que transformarem esses ativos em aplicações de IA.
A discussão também passa pelos modelos de negócio. Enquanto o retorno financeiro dos sistemas públicos ainda está em construção — com possibilidades ligadas a publicidade, comércio e serviços —, os modelos privados apresentam caminhos mais claros, especialmente no contexto corporativo.
Uma das hipóteses levantadas é que empresas que hoje lideram o desenvolvimento de modelos públicos passem a atuar como fornecedoras de infraestrutura para soluções privadas. Nesse cenário, organizações como OpenAI e Anthropic poderiam assumir um papel semelhante ao de grandes fornecedores de software corporativo, oferecendo versões customizadas de seus modelos mediante contratos recorrentes.
Para a Forrester, o movimento estratégico para empresas já está definido: iniciar o desenvolvimento de seus próprios modelos privados. Embora a IA também traga ganhos de eficiência operacional, o principal impacto deve ocorrer na forma como organizações conquistam, atendem e retêm clientes, área em que os modelos privados tendem a concentrar maior valor.
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