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JulioSilva
2 min de leitura ·

Terceirizar ou Desenvolver? Decisões Cruciais no Uso de IA

Recentemente participei de uma palestra sobre o uso de Inteligência Artificial na educação. Um dos pontos levantados foi a necessidade de empreendedores dessa área investirem no uso de IA, acompanhando a tendência de mercado e os inúmeros benefícios que ela oferece. Até aqui, tudo certo, afinal, o uso de IA realmente tem revolucionado o setor de educação.

Mas uma frase específica me chamou a atenção: "As empresas precisam investir em seus próprios modelos e treinamento de IA, porque são essas que vão sair na frente. Tenho visto muita aplicação que, na prática, é só uma casca para o ChatGPT." Isso me fez pensar: será que esse é mesmo o melhor caminho? Não seria mais barato — principalmente para startups — usar as APIs disponíveis no mercado? Afinal, estamos falando de empresas de educação, cujo foco principal é ensinar, e não desenvolver inteligência artificial.

Comecei a comparar isso com o movimento "on cloud" na infraestrutura de TI. Hoje, a maioria das empresas, principalmente startups, terceiriza sua infraestrutura para serviços como AWS, Azure, ou Google Cloud. E isso faz total sentido: você terceiriza aquilo que não é o foco do seu negócio, como contabilidade, por exemplo, que é algo que quase todo mundo deixa com o contador.

Claro, isso não vale para todos os casos. Negócios que lidam com um grau alto de confidencialidade ou necessidades muito específicas podem precisar trazer algumas coisas para dentro de casa. Mas mesmo nesses casos, dá para usar um modelo já pronto, rodando na sua própria infraestrutura, como uma solução intermediária.

Na posição de um CTO, minha abordagem seria buscar esse equilíbrio: usar soluções já existentes para ganhar agilidade, focar no que é realmente importante e deixar para investir em algo mais robusto só quando fizesse sentido estratégico.

Foi esse conceito que apliquei na construção do IANKI. Optar pelo uso de APIs prontas acelerou tanto o desenvolvimento quanto a entrega final do produto, permitindo que eu focasse no que realmente importa: oferecer uma experiência de ensino personalizada e eficiente para os usuários.

Esse tipo de decisão está no dia a dia de um CTO: avaliar o que construir, o que terceirizar e como alinhar escolhas técnicas com as prioridades do negócio. Refletir sobre esses pontos é fundamental para quem está começando e deseja entender o impacto estratégico da tecnologia.

E você, o que pensa sobre isso? Você já enfrentou esse tipo de dilema ao decidir entre usar soluções prontas ou desenvolver algo do zero? Quais fatores influenciam sua escolha?

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iamferraz

Depende do objetivo da empresa, imagina que: uma empresa na ramo de geração de energia, a maior parte da sua mão de obra qualificada não será em TI, muito menos em desenvolvimento. Agora imagina que essa mesma empresa quer fazer um modelo, ela terá que criar um time especializado pra isso, mas olha o efeito colateral:

  1. Será que o RH dessa empresa sabe contratar esses novos perfis?
  2. Será que a empresa é atrativa para conseguir pessoas de TI (não é o core)
  3. Qualo o tamanho dessa equipe? Terei que contratar um gestor que saiba desse novo tema pra gerenciar o time
  4. Qual o impacto no custo de cloud/infra

Enfim, nesse contexto faz mais sentido uma empresa terceirizar, agora uma empresa que tenha um ambiente de TI robusto, talvez faça sentido primarizar...

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SamuraiSatoshi

Equilíbrio na Era da Inteligência Artificial

Como diretor de inovação em uma empresa nacional, com equipes no Brasil, México e outros países, tenho observado de perto o impacto e as possibilidades trazidas pelos modelos de linguagem de última geração (LLMs). Nos últimos dois anos, acompanhamos o avanço liderado por organizações como OpenAI, Anthropic e Meta (Ollama), além de contribuições significativas do ecossistema open source, como o Hugging Face. Diante desse cenário, era inevitável explorar como essas tecnologias poderiam agregar valor ao nosso negócio.

A estratégia inicial: consumir antes de construir
Optamos por uma abordagem pragmática. Em vez de investir tempo e recursos na construção de uma solução própria desde o início, decidimos consumir serviços já estabelecidos. Isso nos permitiu avaliar, na prática, que tipo de valor essa tecnologia poderia entregar em diferentes contextos. Começamos experimentando com o ChatGPT Premium da OpenAI, direcionando o uso inicial para os executivos da empresa. Após entender performance, custo e os impactos no dia a dia, ampliamos o uso para outros times, sempre analisando questões de propriedade intelectual e segurança.

Com base nessa experiência, avançamos para uma solução personalizada. Contratamos a Snowfox.ai para implementar um serviço baseado na API da OpenAI, mas configurado para rodar em nuvem privada, garantindo que os dados não fossem utilizados para treinar os modelos. Utilizamos a interface open source LibreChat e criamos uma intranet dedicada, com acesso controlado via VPN. Com isso, conseguimos gerenciar e monitorar o uso, assegurando que apenas informações relacionadas ao negócio fossem compartilhadas. Além disso, estruturamos templates de prompts para diversas tarefas, como otimização de código, documentação e geração de user stories, com resultados impressionantes em produtividade e qualidade.

Benefícios para a produtividade e a saúde do time
O impacto dessas ferramentas vai além da eficiência operacional. Ao permitir que os funcionários entreguem mais no tempo regular de trabalho, reduzimos a necessidade de horas extras. Isso melhora tanto os resultados financeiros quanto a saúde mental do time. Mais produtividade significa menos desgaste, e isso reflete diretamente no bem-estar das pessoas e na satisfação com o trabalho.

Soluções especializadas para diferentes áreas
Percebemos que não existe uma única abordagem para aplicar inteligência artificial em uma empresa. No desenvolvimento de código, por exemplo, integramos o modelo da Anthropic (Claude 3.5), que se mostrou muito superior ao da OpenAI nesse contexto. Projetos antes dimensionados para três meses foram entregues em 45 dias, mantendo a qualidade e aumentando o engajamento da equipe. Desenvolvedores não querem apenas escrever código; querem ver o impacto e a qualidade do que produzem. Ferramentas adequadas proporcionam isso, estimulando criatividade e motivação.

Já no marketing, adotamos modelos adaptados para suas necessidades específicas, explorando criatividade e eficiência. Em contrapartida, para projetos estratégicos, como a migração de banco de dados de SQL Server para PostgreSQL, desenvolvemos um modelo interno com suporte de parceiros especializados. Essa decisão foi essencial para acelerar a capacitação da equipe e concluir um projeto de 12 meses em apenas três.

Desafios e o futuro
Ainda há resistências naturais em relação à adoção de inteligência artificial. Alguns profissionais temem que a tecnologia possa substituir seus empregos. Discordo dessa visão. O que vejo é que profissionais que dominam essas ferramentas ganham uma vantagem competitiva no mercado. Não é a IA que rouba empregos, mas sim a falta de adaptação às novas ferramentas.

A inteligência artificial é uma aliada para ampliar nossa capacidade de análise, criar soluções mais rapidamente e melhorar a qualidade do trabalho. O desafio das empresas hoje é equilibrar três dimensões: custo, produtividade e qualidade. Saber onde construir, onde contratar e onde combinar as duas abordagens é o que definirá as estratégias bem-sucedidas.

E para finalizar...
Estamos em um momento de transição. A inteligência artificial já não é apenas uma tendência; é uma realidade que precisa ser integrada às operações de maneira estratégica. Para empresas, o ponto crucial é entender seu contexto e seus objetivos, criando estratégias que equilibrem o uso de soluções externas, internas e híbridas. A busca pelo equilíbrio é, em última instância, o que trará resultados sustentáveis e diferenciados no mercado.

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