Carreira

Modelos de IA pequenos, mas poderosos: o que realmente move a produtividade corporativa

Apesar do fascínio por grandes modelos de IA, as corporações estão descobrindo que modelos menores, mais rápidos e baratos são os responsáveis por automatizar processos, aumentar produtividade e transformar a forma como as equipes trabalham

Pequenos modelos de IA são os responsáveis por automatizar processos nas empresas (Freepik)

Pequenos modelos de IA são os responsáveis por automatizar processos nas empresas (Freepik)

Publicado em 13 de novembro de 2025 às 12h21.

Enquanto os grandes modelos de IA chamam atenção da mídia por bater recordes e passar exames complexos, as empresas usam no dia a dia os modelos de IA pequenos, especializados e econômicos, que transformam processos e aumentam a produtividade. As informações foram retiradas do The Wall Street Journal.

Profissionais de empresas como Gong, Airbnb, Hark Audio e Meta estão aproveitando essa abordagem.

  • A startup Aurelian, em Seattle, automatiza respostas a chamadas não emergenciais de 911 com IA.
  • A Hark Audio, em Nova Iorque, identifica e organiza trechos de podcasts.
  • A Gong, em São Francisco, analisam milhares de gravações de ligações de vendas para identificar padrões de sucesso e falhas.
  • A Meta utiliza modelos menores para entrega de anúncios, mantendo os maiores apenas para transferir conhecimento para esses sistemas mais leves.

O funcionamento é comparável a uma fábrica: os dados entram em uma esteira digital, passando por diferentes modelos de IA que alteram, filtram ou resumem informações até chegar a um resultado final, muitas vezes substituindo centenas de horas de trabalho humano.

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Essa combinação estratégica de modelos avançados para tarefas complexas e pequenos modelos para atividades repetitivas garante eficiência, economia e velocidade, fundamentais para operações corporativas em grande escala.

O uso de modelos menores também representa uma oportunidade de aprendizado essencial para profissionais de todas as áreas.

Entender como aplicar, combinar e ajustar esses sistemas permite que equipes aumentem produtividade, melhorem resultados e se tornem competitivas em um mercado onde a inteligência artificial se torna cada vez mais central.

Para quem deseja crescer na carreira, dominar essa tecnologia não é apenas um diferencial, mas um requisito para participar de projetos estratégicos e inovadores.

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Além disso, o custo de operação reforça a vantagem: enquanto modelos grandes podem gastar milhares de tokens para processar uma única tarefa, modelos menores como o GPT-5 Nano custam apenas centavos por milhão de tokens, mantendo eficiência e escalabilidade sem comprometer a qualidade.

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