As empresas que dependerem exclusivamente de um laboratório ou de um único modelo de inteligência artificial poderão não sobreviver à transformação tecnológica em curso, ao perderem o controlo sobre o conhecimento, custos e capacidade de diferenciação. Por isso, terão de apostar numa estratégia multimodelo. O alerta é de Satya Nadella, presidente executivo da Microsoft, que, numa entrevista à CNN, defendeu que as organizações devem preservar o controlo sobre os seus dados, processos, avaliações e conhecimento interno, recorrendo a diferentes modelos em função dos custos, do desempenho e dos requisitos de cada aplicação.
No programa Fareed Zakaria GPS, da CNN, explicou que a advertência não significa que as empresas devam abandonar os modelos de fronteira. Estes continuarão a ser necessários nas tarefas mais complexas. Mas sustenta que não devem tornar-se a única camada de inteligência das organizações. A alternativa passa por uma arquitetura multimodelo, capaz de combinar sistemas proprietários de elevada capacidade com modelos de pesos abertos, versões especializadas e soluções desenvolvidas ou adaptadas internamente.
Esta posição dá continuidade ao conceito de "paradoxo inverso da informação", apresentado anteriormente pelo responsável da Microsoft. Como explicou, as empresas pagam a IA em duas dimensões: a primeira corresponde ao custo direto dos tokens, subscrições e capacidade computacional; a segunda, menos visível, resulta do conhecimento empresarial fornecido aos sistemas para que estes produzam respostas úteis.
Os prompts, correções, avaliações, fluxos de trabalho, critérios de qualidade e decisões humanas revelam progressivamente como uma organização funciona. Quando todo esse contexto fica associado a um fornecedor externo, o valor acumulado pode beneficiar mais a plataforma do que a própria empresa. E o risco não se limita à utilização dos dados para treinar modelos. Mesmo quando os contratos proíbem esse uso, a dependência pode resultar da integração técnica, dos formatos proprietários, da memória acumulada, dos processos de avaliação e dos custos de mudança para outra solução.
Assim, a Microsoft defende que as empresas devem manter internamente a camada de orquestração, o contexto, os mecanismos de governação e o histórico de aprendizagem produzido pela utilização dos sistemas. O seu líder diz ainda que não existe um modelo universal capaz de responder de forma eficiente a todas as necessidades empresariais.
Uma organização pode utilizar um modelo de fronteira para raciocínio complexo, um sistema mais pequeno para tarefas repetitivas, um modelo aberto em ambientes com maiores requisitos de soberania e uma solução especializada para áreas como programação, cibersegurança ou análise documental.
Esta abordagem permite também controlar custos. A Microsoft tem vindo a desenvolver modelos próprios da família MAI para tarefas específicas e afirma que, em determinados cenários, estes conseguem superar modelos generalistas mais dispendiosos com menor consumo de tokens.
A posição de Nadella reflete também a evolução da própria estratégia da Microsoft. Embora mantenha uma relação financeira e tecnológica relevante com a OpenAI, alargou a oferta disponível no Azure e nos seus produtos a modelos de outros fornecedores, incluindo a Anthropic, xAI e developers de sistemas abertos.
A Microsoft procura posicionar-se como plataforma de infraestrutura, dados e orquestração, e não apenas como canal de distribuição de uma única família de modelos. Satya Nadella tem defendido que a vantagem empresarial estará na capacidade de escolher, adaptar e substituir modelos sem perder o conhecimento acumulado.
No entanto, se a utilização de vários modelos reduz a dependência de um fornecedor, aumenta a complexidade tecnológica e operacional. Pelo que as organizações precisam de definir quais os sistemas autorizados, que dados podem ser enviados para cada modelo, como são avaliadas as respostas e quem assume responsabilidade pelas decisões. É igualmente necessário controlar versões, custos, segurança, localização dos dados e cumprimento regulatório.
Uma estratégia multimodelo exige ainda mecanismos comuns de observabilidade, gestão de identidades, proteção de informação, auditoria e avaliação de desempenho. Sem essa camada de governação, a diversidade de modelos pode substituir uma dependência centralizada por um ecossistema difícil de controlar.
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