* Por Werner Denzin, Consultor Técnico de Software do SiDi
A inteligência artificial nunca esteve tão acessível. Com a popularização dos LLMs e das ferramentas generativas, criou-se no mercado uma expectativa quase imediatista de que problemas complexos serão resolvidos rapidamente e com resultados satisfatórios, desde que envolva IA. A narrativa é sedutora, mas esbarra em uma realidade não tão simples, pois grande parte dos projetos de IA falham, ou frustram as empresas brasileiras. Por trás disso, está o chamado learning gap, que é quando o sistema de IA simplesmente não retém contexto, não evolui e paralisa iniciativas.
A verdade é que as LLMs criaram uma falsa impressão de que a IA é produto de prateleira. Para determinadas aplicações e demandas, esta afirmação pode ser verdade, mas o cenário se torna bem mais crítico na implementação da ferramenta nas empresas. Segundo o relatório Estado da IA nos Negócios em 2025, 95% das empresas não obtêm retorno financeiro mensurável com seus projetos de IA. Para os autores, a barreira central não é infraestrutura, regulação ou talento, e sim aprendizado: a maioria dos sistemas não retém feedback, não se adapta ao contexto e não melhora com o tempo, conceito que os autores chamam de learning gap. É o mesmo padrão que aparece nos projetos clássicos de IA, nos quais os modelos de Machine ou Deep Learning operam silenciosamente em produção (nas empresas), mas sem qualquer processo de monitoramento, atualização e aprimoramento.
Sem maturação, experimentação e, acima de tudo, aprendizado contínuo, o learning gap se destaca como o principal fator silencioso das falhas dos projetos. O erro não está na construção dos modelos, mas em abandoná-los depois que entram em produção. Dessa forma, sistemas de IA deixam de aprender com o tempo. Eles não incorporam feedbacks, não são atualizados com novos dados e não evoluem junto com o contexto em que estão inseridos.
O problema é que os modelos continuam operando mesmo assim, entregando respostas, mantendo a mesma experiência para o usuário. Não é explícito que ficam obsoletos, mas sua aderência à realidade começa a se deteriorar. Esse fenômeno é conhecido como model drift e ocorre porque a realidade muda constantemente: comportamento de clientes, condições de mercado, regulamentações e padrões de consumo. Ele se manifesta de duas formas. No data drift, muda a distribuição dos dados de entrada, e o perfil da base de clientes deixa de ser aquele em que o modelo foi treinado. No concept drift, muda a própria relação entre o que se observa e o que se quer prever. Como exemplo, podemos citar sistemas de recomendação de filmes ou livros, em que as preferências dos usuários se modificam ao longo do tempo, reduzindo, consequentemente, a assertividade das recomendações quando não são monitoradas e atualizadas. Nas empresas, a lógica é a mesma: quando o modelo não acompanha essas mudanças, passa a operar com base em uma fotografia desatualizada da realidade.
Um modelo que não é monitorado e retreinado, a partir de um determinado momento, começará a apresentar erros e o impacto pode atingir proporções severas, principalmente, a depender do business para o qual o modelo foi desenvolvido, como não reconhecimento de fraudes, de anomalias, classificações incorretas sobre resultados de exame para diagnóstico/prognósticos médicos, recomendações irrelevantes, entre tantos outros.
O custo invisível da estagnação
Ignorar o aprendizado contínuo gera um efeito cascata dentro das empresas. No curto prazo, há impacto direto na performance. No médio prazo, surge o custo de oportunidade. O tempo entre identificar um problema e responder a ele com IA, o chamado time to market, aumenta drasticamente em organizações que não possuem maturidade em MLOps (Machine Learning Operations), ou seja, a prática de gerenciar o ciclo de vida da solução de ponta a ponta.
No longo prazo, o prejuízo é estrutural, os projetos não escalam, modelos não chegam à produção e iniciativas acabam sendo descontinuadas por falta de manutenção e ROI – por exemplo, o Gartner apontou, em publicação de junho de 2025, que mais de 40% dos projetos de IA (neste caso, agêntica) serão cancelados até o fim de 2027, tendo entre os principais motivos os custos crescentes, baixa clareza quanto ao valor de negócio e controles de risco inadequados.
Hoje é comum encontrar empresas com dezenas de modelos desenvolvidos que nunca foram efetivamente utilizados, ou que foram abandonados, após os primeiros meses de operação, por conta da estagnação.
No Brasil, há ainda um componente cultural relevante: a tendência de iniciar projetos com entusiasmo, mas sem sustentação de longo prazo. Muitas iniciativas de IA começam a funcionar, mas perdem tração rapidamente porque o aprendizado contínuo não é incorporado à gestão. Essa desconexão entre implementação e evolução é o terreno perfeito para o learning gap.
Em um futuro próximo, diferentes empresas terão acesso às mesmas ferramentas. O diferencial competitivo, portanto, não estará no modelo, mas na capacidade de extrair o máximo da solução. Organizações que aplicarem IA como fundação em seus processos e negócios e estruturarem ciclos contínuos de aprendizado, com dados bem governados, feedback constante e iterações rápidas, terão uma vantagem competitiva relevante.
Na prática, essa virada começa por uma mudança de mentalidade na liderança, é preciso tratar IA como um produto vivo. Isso significa estabelecer governança desde o início, com responsáveis claros pelo ciclo de vida do modelo, definição de métricas de performance ligadas ao negócio, e rituais contínuos de monitoramento e evolução. Do ponto de vista técnico, é fundamental estruturar pipelines de dados consistentes, mecanismos de coleta de feedback dos usuários e rotinas de retreinamento, ainda que incrementais. Outro pilar importante é no âmbito organizacional. É preciso montar times multidisciplinares e propor ciclos curtos de teste, aprendizado e ajuste. Empresas que conseguem institucionalizar esse processo deixam de reagir ao problema e passam a aprender com ele em tempo real.
Em um cenário de mudanças constantes, velocidade de aprendizado é sinônimo de competitividade. O mercado já entendeu como construir modelos. O próximo passo, e talvez o mais desafiador, seja garantir que eles continuem aprendendo. Porque, no fim, não são os algoritmos mais sofisticados que vencem, mas as organizações que conseguem aprender com consistência.
