Erros clássicos da tecnologia e o que fazer diferente com a IA

Por Paulo de Godoy*

Das fitas ao streaming, seja em casa ou nas empresas, a forma como consumimos tecnologia mudou mais rápido do que poderíamos imaginar. Nesse processo, formatos considerados superiores ficaram para trás simplesmente por não acompanharem o ritmo do mercado. Na década de 70, por exemplo, o Betamax, tecnicamente melhor, perdeu espaço para o VHS, que acabou se consolidando como padrão, em um movimento que se repetiu nas transições para o DVD, o Blu-ray e, mais recentemente, para o consumo sob demanda.

A adoção de IA segue uma dinâmica parecida. Avançou mais rápido do que a capacidade de muitas empresas de estruturar a base necessária para sustentá-la, e isso começa a impactar nas decisões sobre investimento, arquitetura e escala.

Para quem está à frente da infraestrutura, esse cenário carrega uma pressão diferente. A demanda por resultados é clara, com expectativa de mais eficiência, novos produtos e ganho de competitividade. Ao mesmo tempo, o ambiente tecnológico ainda está em formação, afinal, a IA não segue um padrão único. O que hoje é treinamento pode rapidamente virar padrão, e novas demandas surgem antes mesmo de as anteriores se consolidarem. Nesse contexto, decisões que fazem sentido no papel nem sempre se sustentam na prática.

Durante anos, decisões de infraestrutura seguiram uma lógica mais estável, com foco em previsibilidade e controle. Com a IA, esse padrão começa a mudar. O que passa a fazer diferença não é apenas quanto se investe, mas a capacidade de testar, ajustar e evoluir rapidamente a partir do que funciona e gera resultado.

Esperar por um cenário mais definido também tem custo. Enquanto algumas empresas seguem avaliando opções, outras já acumulam experiência prática, estruturam seus fluxos de dados e avançam da fase de testes para a operação. Nesse ritmo, chegar atrasado pode custar o seu espaço em um mercado que já começou a se reorganizar.

Com isso, a questão deixa de ser qual é a melhor infraestrutura de IA e passa a ser como construir uma base que não limite suas decisões do futuro. Mais do que buscar a configuração ideal desde o início, o foco é evitar escolhas difíceis de ajustar.

Na prática, a complexidade aumenta. Ambientes fragmentados dificultam a circulação de dados entre etapas como treinamento, inferência e análise, e decisões rígidas de capacidade tendem a perder aderência rápido em um cenário que muda constantemente. Quanto mais fechado o ambiente, maior o esforço para ajustar o que já foi implementado.

Outro ponto é que a IA não funciona como um projeto tradicional com começo, meio e fim. Ela evolui o tempo todo, exige atualização constante e adaptação a novas tecnologias. Quando a base acompanha esse ritmo, a necessidade de mudanças disruptivas diminui e a infraestrutura deixa de ser um obstáculo para inovar.

A reflexão é que quando a tecnologia avança rápido demais, as escolhas que fazem sentido hoje podem envelhecer antes de gerar resultado, e é nesse descompasso que muitos dos erros acontecem. Em IA, mais do que acertar o próximo passo, é essencial criar condições para continuar avançando, mesmo quando o caminho muda

Paulo de Godoy é country manager da Everpure