人工智能泡沫和旧市场错误的重复

Toda grande transformação tecnológica carrega um paradoxo, onde ao mesmo tempo em que é inevitável, também é superestimada no curto prazo. A inteligência artificial parece ter chegado exatamente a esse ponto, e não porque seja frágil ou passageira, mas porque foi elevada cedo demais à condição de destino incontornável.

A pergunta, portanto, não é se a IA é relevante, isso já está resolvido. A pergunta mais honesta é se o mercado está conseguindo separar infraestrutura de euforia, valor real de narrativa, e resultado concreto de promessas bem embaladas.

A história oferece um paralelo para esse cenário, onde no final do século XIX, as ferrovias simbolizavam o futuro e investir em trilhos significava apostar no progresso. O problema é que em determinado momento, deixou de importar onde os trilhos levavam, bastava que existissem. Linhas foram construídas sem demanda, empresas surgiram sem modelo de negócio sustentável e métricas equivocadas passaram a definir sucesso, como quilômetros instalados e não passageiros transportados.

Hoje, o discurso é outro, mas o padrão se repete com modelos maiores, mais parâmetros e mais tokens processados. Métricas técnicas sofisticadas, porém, muitas vezes desconectadas do impacto operacional. Assim como no passado se media o progresso pela extensão da malha ferroviária, agora mede-se inovação pela escala do modelo, não pelo resultado entregue.

Apenas em 2024, investimentos globais em startups de IA alcançaram cerca de US$ 110 bilhões, conforme uma análise da Dealroom, plataforma de dados e inteligência. Esses investimentos foram concentrados majoritariamente em iniciativas ainda precárias, com ciclos de retorno pouco claros. Ao mesmo tempo, vimos que uma parcela das empresas que iniciaram projetos de IA em larga escala não conseguiu avançar do piloto para a produção de forma consistente. Esse gargalo raramente é tecnológico, é econômico, organizacional e operacional.

Esse descompasso não invalida a tecnologia, ao contrário, assim como a bolha das ferrovias estourou, investidores perderam dinheiro, empresas desapareceram e, ainda assim, os trilhos permaneceram e se tornaram infraestrutura crítica para o crescimento industrial das décadas seguintes. O mesmo tende a acontecer com a inteligência artificial.

O risco maior não está na eventual correção de mercado, mas no psicológico que acompanha o auge de qualquer bolha, que é o medo de ficar para trás. Quando o discurso se torna “se você não adotar agora, ficará irrelevante”, a racionalidade cede espaço à pressa e decisões estratégicas passam a ser tomadas com base em ansiedade, não em análise.

Nesse ponto, algumas perguntas deveriam anteceder qualquer grande iniciativa em IA, como: existe demanda real para essa aplicação ou estamos forçando um problema para justificar a solução? O retorno sobre investimento é mensurável ou apenas projetado em apresentações? O custo computacional, energético e operacional conversa com o benefício esperado? Há governança suficiente para lidar com riscos, como erro sistêmico, alucinação de modelos e impactos regulatórios? Ignorar essas questões é colocar trilhos onde não há rota.

É nesse ambiente de pressão que se forma a diferença entre quem usa IA como adereço estratégico e quem a incorpora como vantagem estrutural. As organizações que atravessam bolhas com maturidade são aquelas que tratam a tecnologia como meio, não como fim, conectando IA a processos claros, indicadores objetivos e decisões de negócio concretas. Entendendo que automação inteligente não é sobre substituir tudo, mas sobre orquestrar melhor o que já existe.

A inteligência artificial vai, sim, redefinir operações, produtividade e modelos de decisão, mas não da forma mágica que muitas narrativas sugerem. Assim como os trilhos que realmente prosperaram foram aqueles conectados a cidades, indústrias e pessoas, a IA que sobreviverá será a que estiver conectada a problemas reais, métricas claras e resultados sustentáveis.