Por Rafael Siqueira*

Até pouco tempo, usar inteligência artificial nas empresas quase sempre significava contratar soluções prontas de grandes fornecedores – o que, geralmente, envolvia licenças comerciais e acesso restrito à tecnologia central. Isso vem mudando. E rápido.

Uma pesquisa inédita da McKinsey, feita com mais de 700 líderes de tecnologia em 41 países, mostra que 63% das empresas já fazem uso regular de modelos de IA de código aberto. No Brasil, esse percentual é de 50%; na Índia, líder absoluta, de 77%. O levantamento mostra também que, globalmente, três em cada quatro negócios planejam aumentar o uso de IA open source nos próximos anos. Esse movimento deve-se, em grande parte, à busca por mais autonomia e à urgência crescente por eficiência e economia.

O que está acontecendo?

O termo open source não é novo no mundo da tecnologia. Ele é usado para se referir a ferramentas desenvolvidas para que qualquer pessoa ou empresa possa usar, adaptar e combinar livremente códigos já existentes. Se, no século dos softwares, o conceito de código aberto já se mostrou relevante, na era da inteligência artificial, ele personifica o próprio vetor de competitividade.

As ofertas incluem as famílias Llama (Meta), Gemma (Google), OLMo (Allen Institute for Artificial Intelligence), NeMo (Nvidia), DeepSeek-R1 e Qwen 2.5-Max (Alibaba Cloud) – muitas das quais estão rapidamente reduzindo a diferença de desempenho em relação aos modelos de IA proprietários.  

Por que essa virada?

O estudo da McKinsey aponta três razões para o aumento do protagonismo do código aberto. A primeira é financeira. Para 60% dos entrevistados, a IA open source possui custos de implementação mais baixos; para 46%, os custos de manutenção também são significativamente menores. 

A segunda tem a ver com autonomia. O open source permite treinar, ajustar e hospedar modelos internamente – isto é, na sua própria nuvem –, aumentando a segurança e o controle sobre os dados. A terceira refere-se à velocidade para inovar. Menos presas aos fornecedores, as empresas personalizam modelos e evoluem suas soluções conforme a própria estratégia, no ritmo que o negócio exige – o que é essencial para enfrentar desafios urgentes. 

As organizações que dão alta prioridade à IA são as mais propensas a usar tecnologias open source: as que consideram a IA importante para sua vantagem competitiva têm 40% mais probabilidade de relatar o uso de modelos e ferramentas de IA de código aberto. A indústria de tecnologia está liderando esse movimento, com 72% das empresas entrevistadas utilizando um modelo de IA open source, versus média de 63%.

E os riscos, como ficam?

Em meio aos benefícios, existem diversos riscos associados às ferramentas de código aberto que podem impactar sua adoção. Os respondentes da pesquisa consideram as ferramentas de IA open source mais arriscadas do que as proprietárias para a maioria dos tipos de riscos relacionados à IA. Os mais citados referem-se à cibersegurança (62%), conformidade regulatória (54%) e propriedade intelectual (50%). 

E um dado revelador: na comparação com a média global, as empresas brasileiras têm 10% mais probabilidade de identificar a cibersegurança como um risco significativo. Privacidade pessoal é o segundo maior risco apontado, seguido de conformidade regulatória. 

Fica em aberto 

As ferramentas de código aberto têm desempenhado um papel importante em um ecossistema tecnológico dinâmico, além de serem, há décadas, um recurso fundamental para comunidades de desenvolvedores. À medida que a IA evolui, é essencial capacitar equipes de desenvolvedores experientes e fomentar a colaboração para maximizar os benefícios dessa abordagem. 

Assim como já acontece nas empresas de nuvem e software, é provável que uma abordagem híbrida se torne predominante em muitas organizações de outros setores – com tecnologias open source e proprietárias coexistindo em harmonia.

Rapidamente, o código aberto deixa de ser só uma escolha tecnológica para se consolidar como estratégia de negócios. 

*Rafael Siqueira é sócio da McKinsey em São Paulo e colíder de McKinsey Technology na América Latina.

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