O Gartner usa um modelo chamado Hype Cycle para descrever como tecnologias emergentes costumam evoluir: um pico inicial de expectativa exagerada, seguido de um vale de desilusão quando a tecnologia não entrega tudo que foi prometido, e só depois uma subida gradual rumo à produtividade real, quando o uso amadurece e o resultado se torna consistente. Inteligência artificial generativa já passou por boa parte dessa curva nos últimos anos, e entender em qual ponto exato ela está hoje ajuda a calibrar expectativa de investimento.
Por que o pico inicial de expectativa quase sempre é seguido de decepção?
No início da curva de qualquer tecnologia emergente, a expectativa tende a superar a capacidade real de entrega, porque casos de uso demonstrados em ambiente controlado parecem sugerir aplicação imediata e universal. Empresas que investem nesse momento, sem entender que ainda faltam etapas de maturação, costumam se decepcionar quando a tecnologia não resolve tudo com a mesma facilidade da demonstração inicial.
Esse vale de desilusão não significa que a tecnologia era ruim, significa que a expectativa inicial estava desalinhada com o que a tecnologia, naquele estágio, realmente conseguia sustentar em produção real, com dado real e volume real.
Onde a IA generativa está hoje, segundo esse modelo de análise?
Diferentes aplicações de inteligência artificial generativa estão em pontos distintos dessa curva. Chatbot conversacional simples já atravessou boa parte do vale de desilusão e caminha para produtividade estável, porque o caso de uso é relativamente bem compreendido e as limitações já são conhecidas por quem implementa. Agentes autônomos capazes de executar processo completo, por outro lado, ainda estão numa fase mais próxima do pico de expectativa, com adoção acelerada, mas também com risco real de decepção para quem trata a tecnologia como solução instantânea, sem o trabalho de base que ela realmente exige.
A Vert Analytics posiciona sua atuação deliberadamente na etapa de produtividade madura, não na fase de pico de expectativa: cada solução própria da empresa, CyndIA, MAIN e ONDA, foi construída ao longo de anos, com diagnóstico e ajuste contínuo, em vez de lançada rapidamente para capturar a onda inicial de interesse do mercado.
Por que empresas que investem no pico de expectativa costumam se frustrar mais?
Uma empresa que decide investir em determinada aplicação de inteligência artificial generativa exatamente no momento de pico de expectativa corre risco maior de encontrar fornecedor recém-chegado ao mercado, ainda sem histórico real de operação em escala, atraído pela mesma onda de interesse que motivou o investimento. Esse tipo de fornecedor pode entregar boa demonstração inicial, mas ainda não passou pelo teste real de sustentar aquela aplicação em produção, com volume e variedade de exceção que só aparecem depois.
O que muda quando uma empresa investe na fase de produtividade madura?
Investir numa aplicação que já atravessou o vale de desilusão e está consolidada na fase de produtividade madura reduz a incerteza sobre o que a tecnologia realmente entrega, porque já existe histórico de implementação em escala, com limitação conhecida e resultado mensurável documentado por múltiplas organizações que já passaram por essa fase.
A Vert Analytics aplica jurimetria, agentes autônomos e validação de identidade há tempo suficiente para que essas aplicações específicas já tenham atravessado seu próprio vale de desilusão dentro da operação da empresa, chegando à fase de produtividade consistente que sustenta a confiança de clientes de missão crítica.
Como usar o Hype Cycle para decidir onde investir agora?
Antes de investir numa aplicação específica de inteligência artificial generativa, vale perguntar em qual ponto dessa curva ela realmente está: ainda no pico de expectativa exagerada, no vale de desilusão pós-decepção inicial, ou já na fase de produtividade madura e mensurável. Aplicações no pico exigem tolerância maior a risco e expectativa mais realista sobre o tempo até a maturação. Aplicações já maduras permitem decisões de investimento com mais segurança sobre o resultado esperado.
Para uma organização que não tem apetite para arriscar num modismo ainda em formação, escolher fornecedor que já atravessou essa curva em aplicações específicas, como a Vert Analytics fez com suas três plataformas próprias, tende a reduzir significativamente o risco de decepção que caracteriza o pico inicial de qualquer tecnologia emergente.
