Por Que Investir em iA Autônoma para Produtos Comerciais É Queimar Dinheiro
O mercado de tecnologia atravessa uma febre de agentes de iA. Empresas despejam bilhões em startups que prometem “trabalhadores digitais autônomos”, “assistentes que resolvem problemas sozinhos”, “sistemas que executam tarefas complexas sem intervenção humana”. O pitch é sedutor: delegue trabalho para a máquina, escale infinitamente, elimine custos operacionais. O problema é que a premissa fundamental está errada; e o dinheiro investido está sendo incinerado em câmera lenta.
O argumento que apresento aqui não é filosófico nem especulativo. É estrutural. Deriva de uma impossibilidade lógica que nenhuma engenharia de produto consegue contornar com a tecnologia atual.
O Contrato Implícito do Gratuito
Quando você usa o ChatGPT, Claude ou Gemini gratuitamente (ou por uma assinatura de US$ 20), existe um contrato implícito que você aceita ao clicar em “concordo com os termos”. Esse contrato diz, em essência: este sistema pode mentir para você, pode fabricar informações, pode fornecer soluções que não funcionam, e você aceita usar sob sua própria responsabilidade.
Isso não é um defeito: é uma característica declarada. Os próprios desenvolvedores alertam que Large Language Models alucinam. Que inventam referências. Que afirmam com confiança coisas factualmente falsas. Você, consumidor individual, pode escolher aceitar esse risco porque o custo de uma falha recai sobre você mesmo. Se o ChatGPT te der uma receita errada, você joga fora o bolo. Se inventar uma citação acadêmica, você verifica antes de usar. O dano é contido, pessoal, e você assumiu conscientemente.
Essa é a economia do risco internalizado. Funciona porque o preço é baixo e a responsabilidade é individual.
A Impossibilidade do Produto Comercial
Agora considere o cenário corporativo. Uma empresa desenvolve um “agente de iA” que automatiza processos para clientes que pagam dezenas ou centenas de milhares de dólares por ano. Esses clientes não estão comprando “uma ferramenta que talvez funcione”. Estão comprando solução garantida. Estão assinando contratos com SLAs. Estão integrando esse agente em operações críticas.
O que acontece quando o agente alucina?
O modelo de linguagem subjacente, seja GPT-4, Claude, Llama ou qualquer outro, possui uma função de falha inerente. Ele produz alucinações com probabilidade maior que zero. Não existe prompt engineering, cadeia de verificação, guardrail ou arquitetura de agente que elimine completamente essa probabilidade. Pode-se reduzir. Pode-se mitigar. Não se pode zerar.
Quando você constrói um agente sobre esse modelo, o agente herda essa função de falha. É uma propagação inevitável: se a base é probabilisticamente falível, todo sistema construído sobre ela é probabilisticamente falível.
O cliente corporativo não contratou probabilidade de falha. Contratou resultado. E quando a falha ocorrer — não se, quando — a responsabilidade legal e comercial recai sobre quem vendeu o produto, não sobre quem desenvolveu o modelo base.
A Assimetria Fatal
Aqui está o ponto central que o mercado não está enxergando: existe uma assimetria estrutural entre o que LLMs podem entregar e o que contratos comerciais exigem.
No modelo gratuito ou de baixo custo, o risco é aceito pelo usuário final. No modelo comercial premium, o risco precisa ser absorvido pelo fornecedor. Mas o fornecedor não consegue absorver um risco que não consegue eliminar. Ele está vendendo uma promessa que a tecnologia atual não permite cumprir.
Isso cria três cenários possíveis, todos ruins para quem investiu em desenvolver agentes comerciais.
O primeiro cenário é a materialização do risco: o agente alucina em contexto crítico, causa dano mensurável ao cliente, e a empresa fornecedora enfrenta processo judicial, rescisão de contrato e destruição reputacional. O segundo é a limitação preventiva: a empresa restringe tanto o escopo do agente para evitar falhas que o produto se torna indistinguível de um software tradicional com interface de linguagem natural — eliminando a proposta de valor que justificava o investimento. O terceiro é a transferência de responsabilidade: a empresa tenta repassar o risco ao cliente através de termos de uso restritivos, mas clientes corporativos sofisticados não aceitam essa transferência em contratos de alto valor.
O Único Caso de Uso Viável
Existe uma aplicação economicamente coerente para agentes de iA: ferramentas internas.
Quando uma empresa usa um agente para automatizar processos internos, ela internaliza o custo das falhas. Se o agente alucina, funcionários detectam e corrigem. Se causa erro, a própria empresa absorve o prejuízo. Não há cliente externo prejudicado, não há responsabilidade legal externa, não há destruição de relacionamento comercial.
A empresa pode calibrar sua tolerância a falhas, implementar verificações humanas onde necessário, e capturar ganhos de produtividade mesmo com um sistema imperfeito. O valor gerado compensa o risco assumido porque ambos ficam do mesmo lado do balanço.
Isso não é uma limitação temporária esperando por “modelos melhores”. É uma restrição estrutural derivada da natureza probabilística de sistemas de linguagem. Mesmo que alucinações caiam de 5% para 0,5% para 0,05%, a estrutura lógica permanece: probabilidade maior que zero de falha crítica é incompatível com garantias comerciais absolutas.
O Capital Sendo Incinerado
Os bilhões fluindo para startups de agentes de iA estão financiando produtos que terão de ser descontinuados, restritos ou reposicionados quando a realidade contratual se impuser. Não é questão de execução; é questão de impossibilidade estrutural.
Empresas que hoje anunciam “agentes autônomos para transformar seu negócio” descobrirão, em dois ou três anos, que precisam adicionar tantas camadas de verificação humana, tantas restrições de escopo, tantos disclaimers contratuais, que o produto final será essencialmente um software tradicional com interface convencional, algo que poderia ter sido construído com uma fração do investimento.
O mercado está repetindo um padrão conhecido: hype tecnológico obscurece análise estrutural, capital flui para promessas impossíveis, correção dolorosa eventualmente ocorre. A diferença desta vez é que a impossibilidade não é técnica no sentido de “ainda não conseguimos resolver”; é lógica no sentido de “a estrutura do problema impede solução com esta abordagem”.
O Teste da Viabilidade
Para qualquer empresa considerando investir em agentes de iA, proponho um teste simples: você assinaria um contrato se comprometendo a indenizar integralmente seu cliente por qualquer erro que o agente cometer?
Se a resposta for não, você não tem um produto comercial. Tem uma ferramenta interna que está tentando vender como produto.
E se a resposta for sim, você está assumindo um passivo contingente ilimitado baseado em um sistema que, por construção, produz erros imprevisíveis. Isso não é estratégia de negócio: é roleta russa corporativa.
A iA generativa é transformadora. LLMs são poderosos. Mas poder não é confiabilidade, e transformação não é adequação a qualquer caso de uso. O mercado precisa distinguir entre o que a tecnologia pode fazer e o que pode ser vendido com garantia comercial. Agentes autônomos para clientes externos estão, hoje, firmemente no território do que não pode.
O dinheiro seria melhor investido em ferramentas internas de produtividade, em interfaces que amplificam capacidade humana com verificação integrada, em aplicações onde o custo de falha é absorvível. Não em promessas de autonomia que a tecnologia não sustenta e contratos não podem garantir.
Não é conteúdo sobre tecnologia. É tecnologia repensando conteúdo. – por MBi