Resposta direta: não, na grande maioria dos casos. Construir um modelo de inteligência artificial proprietário — como fez o iFood, que anunciou neste mês um pacote de R$ 24 bilhões em investimentos no Brasil, incluindo um modelo de IA generativa desenvolvido em parceria com a Prosus — exige uma combinação de dado em escala, equipe técnica dedicada e orçamento recorrente de manutenção que poucas empresas de médio porte têm. E, para a maioria delas, nem deveriam ter: o retorno desse tipo de investimento não está em possuir um modelo próprio, está em aplicar IA a um processo específico que já dói todos os dias.
O pacote do iFood representa alta de 41% frente ao ciclo anterior e inclui, além do modelo próprio, expansão de agentes de IA em atendimento e operação — sinal de que quem tem capital segue acelerando aposta em infraestrutura de IA como diferencial competitivo central do negócio. Para a empresa de médio porte, a pergunta não é “construir ou não construir”: é decidir, com critério, onde entra o próximo real do orçamento de IA — e isso raramente é em um modelo proprietário.
Principais aprendizados
- Construir um modelo de IA proprietário só compensa quando o dado é o núcleo da vantagem competitiva e a empresa tem escala e equipe para sustentar o investimento continuamente — não é o caso da maioria das empresas de médio porte.
- O critério que decide onde investir o orçamento de IA não é o tamanho do cheque: é a combinação de frequência, tempo consumido e retrabalho gerado por um processo específico.
- Setores que investem acima da média nacional, como o agronegócio — 78% dos CEOs planejam integrar IA diretamente às plataformas operacionais nos próximos 12 meses, segundo a PwC, ante 69% da média geral das empresas do país — miram processo operacional definido, não modelo genérico.
- Fornecedores de software B2B estão embutindo agentes de IA direto no fluxo de trabalho existente (via protocolos como MCP), reforçando que o caminho mais rápido de valor é integrar IA onde o time já trabalha, não criar mais uma tela.
- Um investimento em IA vira resultado mensurável quando tem processo priorizado, dono de negócio nomeado e métrica acompanhada desde o piloto — sem isso, vira mais uma ferramenta parada no orçamento do ano seguinte.
Faz sentido uma empresa de médio porte construir um modelo de IA próprio, como o iFood?
Não, na esmagadora maioria dos casos. Construir e manter um modelo proprietário exige três coisas que raramente coexistem fora de empresas com escala nacional de consumo ou de dado: volume de dado suficiente para treinar e validar continuamente, equipe técnica dedicada só a isso (não um squad que também cuida de outras dez frentes) e orçamento recorrente que sobrevive a mais de um ciclo orçamentário — porque manter um modelo relevante é mais caro do que treiná-lo pela primeira vez. Faz sentido quando o dado que a empresa tem é, em si, a vantagem competitiva: um histórico transacional único, um padrão de comportamento que nenhum concorrente consegue replicar, uma base que já é o produto. Fora desses casos, comprar acesso a modelos já treinados e investir a diferença em aplicação específica gera retorno mais rápido e menos risco.
É a mesma lógica por trás de uma decisão recente registrada em outra empresa de tecnologia brasileira, que preferiu comprar uma equipe inteira de engenharia de contexto em vez de um produto de IA pronto — porque o recurso escasso não é acesso a modelo, é a capacidade de organizar o dado interno para que qualquer modelo use bem. Isso vale tanto para quem decide construir quanto para quem decide comprar: sem esse trabalho de base, o resultado é o mesmo independentemente de o modelo ser próprio ou de terceiro.
Se não é para construir modelo próprio, onde entra o próximo real do orçamento de IA?
No processo com a combinação mais alta de frequência, tempo consumido e retrabalho gerado — não no que parece tecnicamente mais interessante, nem no que um fornecedor está empurrando com mais força. É o critério que usamos em diagnósticos de maturidade: mapear onde o time perde mais tempo em tarefa repetitiva, quantificar o retrabalho que isso gera e priorizar por ali, antes de qualquer conversa sobre qual ferramenta comprar.
Setores que hoje investem acima da média nacional confirmam esse padrão. Segundo a pesquisa “A Reinvenção do Agronegócio Brasileiro”, da PwC, divulgada no início deste mês, 78% dos CEOs do setor pretendem investir diretamente na integração de sistemas de IA às plataformas operacionais nos próximos 12 meses, contra 69% na média geral das empresas do país — reflexo de uma adoção já consolidada de IA prescritiva e agentes autônomos em processos operacionais específicos, não de investimento em modelo genérico. Em um diagnóstico recente conduzido pela HAIA numa operação de saúde de médio porte, com equipe de oito pessoas dedicada à validação cadastral de documentos, o ciclo que levava de cinco a seis dias caiu para até 24 horas, e a operação passou a rodar com três pessoas em vez de oito — sem construir nenhum modelo novo, só priorizando o processo certo e redesenhando o fluxo ao redor dele. Como em qualquer caso, os resultados variam conforme o contexto, a maturidade e os processos de cada organização; não são garantia de resultado equivalente em outro ambiente.
Como saber se esse investimento vai virar ferramenta usada — ou mais uma tela parada?
Definindo, antes de comprar ou construir qualquer coisa, quem é o dono do processo, qual é a linha de base atual e qual métrica vai acompanhar o piloto desde o primeiro dia. Sem essas três respostas, qualquer ferramenta nova — própria ou de terceiro — tende a virar mais uma ilha de automação isolada, que resolve uma etapa mas não conversa com o resto do processo nem produz um número que alguém acompanha depois do lançamento.
O movimento mais recente do mercado de fornecedores B2B reforça esse caminho. A Stilingue, plataforma brasileira de escuta de marca do grupo Blip, anunciou hoje uma integração via protocolo MCP que permite operar a ferramenta inteira — da configuração de dashboards à análise de dados — por comando em linguagem natural, direto de dentro de assistentes como ChatGPT, Claude e Manus. É um sinal de para onde o mercado B2B está indo: em vez de vender mais uma tela para o time aprender, o fornecedor leva a operação para dentro do ambiente de IA que a empresa já usa no dia a dia. É a mesma lógica que sustenta o programa AMPLIFICA da HAIA — o time da própria área constrói agentes e automações para os gargalos que conhece, dentro do perímetro de ferramentas e dados já autorizado pela TI, sem contratar novo software e sem entrar na fila de demandas técnicas. O ganho não é só velocidade: é o time que sente a dor todos os dias definindo a regra de negócio da automação, em vez de uma especificação repassada para terceiros.
Perguntas frequentes
Vale a pena treinar um modelo de IA próprio para a minha empresa?
Para a maioria das empresas de médio porte, não. Só compensa quando o dado da empresa é, em si, a vantagem competitiva — um histórico ou padrão que nenhum concorrente replica — e há escala e equipe para sustentar o custo de manutenção continuamente. Fora desse cenário, comprar acesso a modelos já treinados e investir a diferença na aplicação a um processo específico costuma gerar retorno mais rápido, com menos risco técnico e orçamentário.
Por que empresas grandes como o iFood investem em construir modelo próprio em vez de só comprar?
Porque têm volume de dado, orçamento recorrente e equipe técnica para diluir o custo fixo de treinar e manter um modelo em escala de consumo nacional. O pacote de R$ 24 bilhões anunciado pelo iFood, com alta de 41% frente ao ciclo anterior, é compatível com uma operação que já processa dado suficiente para tornar um modelo proprietário mais barato, no longo prazo, do que depender só de terceiros.
Como priorizar onde investir em IA sem um time de dados dedicado?
Usando o critério de frequência × tempo × retrabalho: mapeie os processos mais repetitivos, quantifique quanto tempo e retrabalho cada um consome, e comece pelo que tiver a combinação mais alta dos três — não pelo que parece mais avançado tecnicamente. Nomeie um dono de negócio para o processo antes de escolher qualquer ferramenta; isso evita que a decisão vire escolha de tecnologia sem critério de retorno.
Quanto tempo leva para um investimento em IA gerar resultado mensurável?
Quando o processo é bem priorizado, as primeiras automações costumam entrar em operação ainda durante o próprio programa de implementação, com resultado validado ao encerramento do ciclo. Em um diagnóstico recente da HAIA numa operação de saúde de médio porte, o ciclo de validação cadastral caiu de cinco a seis dias para até 24 horas — mas o prazo real varia conforme a maturidade de dado e de processo de cada empresa.
