大模型狂奔 há dois anos, depois disso, os gigantes de IA mudaram de direção em conjunto para corrigir a base de dados

O motor foi instalado, mas a estrada ainda não foi consertada
Primeiro tempo: todo mundo corre na área de exposições
A narrativa de IA dos últimos dois anos foi bastante uniforme: modelos maiores, mais parâmetros, rankings mais altos, com as duas equipes disputando destaque — open source e closed source. O roteiro das empresas também ficou extremamente parecido: comprar capacidade de computação, contratar equipes de algoritmos, implantar modelos e, como padrão, assumir que o modelo já é forte o suficiente para que a implementação aconteça naturalmente.

A realidade deu uma facada: a história de um CIO de uma grande empresa estatal é um caso típico. Eram 17 sistemas de negócios, 9 data warehouses e 3 nuvens. Os formatos de dados eram uma mistura de tudo, e muitos relatórios em papel não estavam digitalizados. No fim, até o aplicativo mais básico — diagnóstico de falha em equipamentos — não conseguiu rodar. O modelo ainda não conseguia entender nem mesmo os registros históricos de manutenção.

O gargalo não é que o modelo não funciona, é que não dá para colocar os dados na “garganta”
Segundo tempo: o carro precisa entrar em ruas reais
A fábrica tem de continuar operando, o hospital precisa ser seguro, o governo tem de cumprir regras. Mesmo que o modelo seja poderoso, se o caminho dos dados não estiver consertado, só resta ficar dando voltas no lugar.

As ações na cadeia global de suprimentos começam a convergir: um mesmo grande modelo executado “cru” com dados corporativos, sem uma integração com um ecossistema completo de engenharia de dados, mostra diferenças gritantes de acurácia. A diferença não está “no cérebro” do modelo, está em conseguir “comer” os ingredientes certos.

Então surge uma nova arquitetura: em cima ficam os modelos e as capacidades; embaixo ficam a engenharia de dados, auditoria de permissões e estratégias de governança. Modelo e dados deixam de ser um pipeline de mão única — viram parceiros que se alimentam mutuamente.

A dificuldade na China ainda acrescenta mais uma camada
A cadeia de suprimentos da manufatura é mais longa, as exigências de conformidade são mais rígidas, existem mais dados não estruturados, os sistemas são mais fragmentados e as convenções variam mais. O salto do “inteligência geral” para a “inteligência por setor” abre um abismo. E o suporte na base justamente é a infraestrutura de dados de ponta a ponta.

Não é para colocar um “cérebro” na IA; é primeiro consertar o “sistema nervoso”
O que é realmente raro
Essa virada para consertar a base, em essência, é uma correção de percepção. O valor da IA em escala não depende de quantos pontos um modelo faz hoje, e sim de saber se os dados podem ser fornecidos continuamente com qualidade, se os sistemas podem ser governados de forma confiável de maneira contínua e se a engenharia consegue fechar o ciclo de implementação de forma sustentável.

A China não falta com o 101º grande modelo open source. O que falta é lavar primeiro essa “panela de dados” até ficar limpa e, só então, cozinhar uma “sopa” de alta qualidade.

Quando essa questão estiver resolvida, a IA deixará de ser apenas notícia quente e se tornará uma ferramenta na bancada de trabalho.

DYOR — não é recomendação de investimento