A pesquisa do Gartner sobre IA empresarial confirma o que temos dito sobre o futuro dos modelos de negócios em IA: é nos fluxos de trabalho agênticos multilíngues que reside a verdadeira oportunidade.
O cenário da inteligência artificial está em um ponto de inflexão que se assemelha muito aos primórdios da geração de eletricidade. Assim como inúmeras pequenas empresas de energia eventualmente deram lugar a redes padronizadas e modelos de serviços públicos, a pesquisa mais recente do Gartner confirma que estamos caminhando para uma consolidação significativa em IA. Essa consolidação está prestes a redefinir quem fundamentalmente ganha e perde neste espaço, pois players inesperados de diversas regiões surgirão como campeões regionais e culturalmente relevantes.
De acordo com o relatório "Critical Insights" do Gartner, até 2029, espera-se que o cenário da tecnologia de GenAI se consolide, reduzindo o número de players em 75%, à medida que hyperscalers e fornecedores de plataformas SaaS se expandem e absorvem fornecedores de nuvem híbrida. Isso não é especulação de mercado – é a consequência inevitável das forças econômicas que já estão remodelando o setor.
Os paralelos com o desenvolvimento de infraestruturas históricas são impressionantes. O Gartner identifica que estamos passando de um período de "fragmentação de fornecedores" para uma consolidação por meio de aquisições e falhas de mercado. Assim como a indústria de eletricidade evoluiu de milhares de geradores locais para um punhado de grandes concessionárias, a IA está seguindo o mesmo caminho.
A pesquisa do Gartner valida o que temos observado: o foco atual na construção de modelos de linguagem cada vez maiores é economicamente insustentável para a maioria dos players. Alguns governos (a UE com seus EuroLLM e OpenEuroLLM, a Espanha com os recentes modelos Salamandra do Barcelona Supercomputing Center, a Arábia Saudita com seu ALLaM-2-7B, e até na África com o pequeno modelo de linguagem InkubaLM treinado para cinco línguas africanas: IsiZulu, Yoruba, Hausa, Swahili e IsiXhosa) estão recuperando o atraso - mas não estão apostando nos megamodelos ávidos por energia. A ênfase está em modelos menores e portáteis que se destacam em GenAI, especificamente GenAI privada, e que geram linguagem ou executam tarefas linguísticas com alto grau de confiança. A Mozilla realizou uma análise muito completa de LLMs locais não personalizados (7B, 12B, até 33B) que a maioria das empresas pode arcar com os custos de executar localmente. Aqui está uma análise de tarefas de tradução, uma comparação entre o Gemma3:12B e o DeepSeek R1:14B.
O relatório "Current State of AI Agents" (Estado Atual dos Agentes de IA) do Gartner revela uma constatação crucial: os agentes de IA atuais baseados em LLM têm "baixos níveis de agência". Eles são, essencialmente, "formas avançadas de assistentes de IA com funcionalidades adicionais, como o uso de ferramentas, mas não são realmente agentes de IA."
Isso explica por que mesmo investimentos multibilionários no desenvolvimento de LLMs estão lutando para apresentar retornos sustentáveis. Os próprios modelos estão se tornando infraestrutura comoditizada, fortemente subsidiados e consumindo caixa. Mesmo desenvolvimentos impressionantes, como o DeepSeek da China ou os projetos universitários patrocinados por Bruxelas na Europa, estão seguindo esse mesmo padrão de uso intensivo de capital e baixa margem de lucro.
O relatório "Rise of the Machines" (A Ascensão das Máquinas) do Gartner identifica a mudança fundamental que já está em andamento: até 2028, 30% do que as ferramentas de software B2B oferecem hoje será substituído por provedores que entregam resultados de negócios de ponta a ponta na forma de serviços automatizados por IA.
Essa transformação representa uma reimaginação completa de como a IA gera valor. As ferramentas SaaS tradicionais são essencialmente canivetes suíços digitais: elas fornecem capacidades, mas exigem expertise humana significativa, tempo e gerenciamento contínuo para entregar resultados de negócios reais. Você compra uma ferramenta de CRM, mas ainda precisa de equipes para configurá-la, treinar usuários, manter a qualidade dos dados e interpretar os resultados para orientar decisões.
Os serviços de resultados automatizados invertem esse modelo completamente. Em vez de lhe vender um software de tradução, imagine um serviço que simplesmente garante que suas comunicações globais com clientes sejam perfeitamente localizadas – cuidando de tudo, desde a análise inicial do conteúdo, passando pela adaptação cultural e garantia de qualidade, até a entrega, tudo em tempo real. Você não gerencia o processo; você simplesmente recebe o resultado.
Essa é a jogada de infraestrutura que vínhamos antecipando. Em vez de vender "ferramentas" de IA que exigem implementação e manutenção extensivas, os vencedores fornecerão serviços automatizados e baseados em resultados aos quais as empresas podem simplesmente se conectar – assim como se conectar à rede elétrica.
O relatório destaca que as principais empresas de IA estão atingindo US$ 5 milhões em receita recorrente anualizada (ARR) 13 meses mais rápido do que suas contrapartes SaaS, precisamente porque estão focadas em entregar resultados, e não ferramentas. Essa aceleração vem de várias vantagens econômicas:
Essa é a jogada de infraestrutura que vínhamos antecipando. Em vez de vender "ferramentas" de IA que exigem implementação e manutenção extensivas, os vencedores fornecerão serviços automatizados e baseados em resultados aos quais as empresas podem simplesmente se conectar – assim como se conectar à rede elétrica.
Quando você aperta um interruptor, não pensa na geração de energia, na infraestrutura de transmissão ou no gerenciamento da rede. Você simplesmente espera luz. Da mesma forma, quando as empresas precisam de comunicação com clientes em 47 idiomas, elas não deveriam ter que pensar em modelos de tradução, gerenciamento de workflow ou protocolos de garantia de qualidade. Elas deveriam simplesmente receber comunicações perfeitamente localizadas.
Essa mudança cria vantagens competitivas enormes para os early movers (pioneiros), pois altera fundamentalmente o relacionamento com o cliente. Os fornecedores de ferramentas competem em recursos e preços. Os provedores de resultados tornam-se infraestrutura essencial, difícil de substituir.
É o fim dos LLMs como os conhecemos? Acredito que não, mas seu papel está mudando fundamentalmente. Esses models terão um lugar como componentes dentro de sistemas automatizados maiores, em vez de produtos independentes. Eles estão se tornando ferramentas especializadas dentro das infraestruturas de entrega de resultados – como motores em eletrodomésticos, e não produtos que se compra separadamente.
Os LLMs se destacam como assistentes para elaborar relatórios, e-mails e realizar pesquisas. Mas estamos cada vez mais cientes de suas limitações: sua natureza generativa sempre carregará o risco de produzir alucinações que, em áreas como o Direito, podem ter consequências embaraçosas (como citar legislação inexistente, como vimos em vários casos de grande repercussão).
É exatamente por isso que o modelo baseado em resultados é superior: ele envolve os LLMs em sistemas que incluem checagem de fatos, verificação, supervisão humana e garantia de qualidade. Quando um serviço de pesquisa jurídica entrega uma análise de caso, ele não está apenas executando consultas no GPT-4 – ele está usando LLMs como um componente em um processo abrangente que inclui verificação em bancos de dados jurídicos, checagem de precedentes e revisão por especialistas.
É aqui que a convergência se torna clara. O Gartner prevê que, até 2028, pelo menos 15% das decisões de trabalho do dia a dia serão tomadas autonomamente por IA agêntica, um aumento em relação aos 0% de hoje. Mas sua pesquisa também revela que as soluções atuais de "Agente de IA 1.0" têm dificuldades com a "tomada de decisão contextualizada pelo ambiente corporativo".
O grande avanço virá por meio de agentes de IA multissistema que possam operar em ambientes corporativos diversos, e é aqui que a infraestrutura de linguagem se torna crítica. Esses agentes precisam:
O que os relatórios do Gartner não abordam totalmente – mas que nossa experiência em operações de linguagem deixa claro – é que a diversidade linguística será um diferencial fundamental nos fluxos de trabalho agênticos. À medida que as empresas se tornam mais globais e os agentes mais autônomos, a capacidade de operar de forma fluida entre idiomas deixa de ser apenas um recurso – ela se tornou infraestrutura fundamental.
Considere a constatação do Gartner de que as empresas precisam de "interoperabilidade de dados" e "colaboração em nuvem híbrida" para que os agentes de IA sejam eficazes. Em uma economia global, esses dados existem em dezenas de idiomas, com contextos culturais que os grandes modelos de linguagem (LLMs) atuais têm dificuldade em navegar. As empresas que resolverem esse desafio da automação multilíngue serão donas de uma parte crucial da nova stack (pilha) de infraestrutura de IA.
A pesquisa do Gartner confirma o que observamos em nossas próprias implementações corporativas: o mercado está mudando da experimentação com IA para a exigência de resultados claros e ROIs definidos. Suas pesquisas mostram que 59% dos compradores esperam aumentar seus gastos com serviços de IA em quase 20%, mas desejam soluções que "reduzam custos e quadro de pessoal, mitiguem riscos, reduzam a complexidade e impulsionem o crescimento dos negócios."
Não se trata de ter o LLM mais recente ou o maior número de parâmetros – trata-se de entregar valor de negócios confiável e mensurável. Em uma economia global, esse valor depende cada vez mais de operações multilíngues e fluidas.
À medida que a indústria de IA se consolida em torno de infraestrutura e resultados, em vez da construção de modelos, as Operações de Linguagem (LangOps) emergem como uma camada crítica na nova stack. Assim como o DevOps se tornou essencial para a implantação de software, o LangOps será essencial para a implantação global da IA.
As empresas que sobreviverem à consolidação vindoura não serão aquelas com os maiores modelos ou o maior financiamento de venture capital. Serão aquelas que resolveram problemas de negócios reais com modelos econômicos sustentáveis – e, em nosso mundo interconectado, isso significa cada vez mais resolvê-los em todos os idiomas que importam para o seu negócio.
A pesquisa do Gartner aponta para um futuro onde a IA se tornará tão onipresente e confiável quanto a eletricidade. Quando isso acontecer, o valor não estará em gerar a energia – estará em habilitar tudo o que essa energia torna possível. Para negócios globais, isso significa fluxos de trabalho ágeis e multilíngues que possam automatizar processos através de idiomas, culturas e contextos.
A questão não é se a IA vai se consolidar – a pesquisa do Gartner mostra que isso já está acontecendo. A questão é se sua organização estará posicionada para prosperar na camada de infraestrutura que emerge, ou se será uma das 75% que não conseguirão fazer a transição.
A Pangeanic vem construindo infraestrutura e soluções de IA multilíngue há mais de duas décadas, muito antes de isso se tornar moda. À medida que o setor se consolida em torno de modelos de negócios sustentáveis e fluxos de trabalho agênticos, estamos posicionados para ajudar as empresas a navegar na transição da experimentação com IA para a automação multilíngue em escala.