João Miguel Mesquita
Enquanto os grandes modelos de linguagem como o ChatGPT, Gemini ou Claude continuam a dominar os holofotes, longe do centro das atenções começa a desenhar-se uma viragem estratégica no seio das empresas. Os CIO estão a virar-se para os pequenos modelos de linguagem (SLM), impulsionados por uma promessa concreta: mais eficiência, menor custo e maior precisão em tarefas específicas.
Segundo um relatório recente da Gartner, até 2027 os SLMs serão utilizados três vezes mais do que os seus homólogos de grande escala (LLMs) no contexto empresarial. Sendo objetivo e simples é evidente a opção: os SLM estão melhor adaptados aos fluxos de trabalho reais, onde o contexto e a especialização são tudo.
As empresas começaram a perceber que, por mais impressionantes que sejam os LLM, estes nem sempre entregam resultados fiáveis em contextos altamente específicos. A tendência para a mentira, ou como todos lhe preferem chamar, “alucinações” — respostas imprecisas ou desconectadas do contexto — tornou-se um risco difícil de justificar em áreas críticas como saúde, banca ou energia.
Com a necessidade de ter uma abordagem pragmática os SLM estão a ganhar terreno sobretudo em setores regulamentados, onde a fiabilidade e a conformidade não são opcionais. Tornando-se necessário equilibrar custo, explicabilidade, segurança e tempo de retorno
Gigantes tecnológicos como a Microsoft, Google e Meta não estão a ignorar este movimento. Pelo contrário, estão a investir em novos SLM como o Phi, Gemma 3 e Llama 3.1, projetados para funcionar com menos hardware e maior foco em casos de uso específicos.
A Microsoft, por exemplo, já demonstrou resultados com a sua série Phi em setores como aviação e manufatura. Satya Nadella, CEO da empresa, partilhou recentemente como a Japan Airlines está a poupar tempo operacional graças a um SLM personalizado. Do lado da Google, o Gemma 3 foi desenvolvido para funcionar localmente — até num simples portátil — com dados adaptados aos setores financeiro, jurídico e da saúde.
Estes avanços também respondem a outra preocupação crescente dos CIO: a privacidade. Modelos pequenos, ajustados e executados internamente — longe da cloud pública — oferecem maior controlo sobre dados sensíveis, uma prioridade para empresas com exigências rigorosas de compliance.
Não é o fim dos LLMs, mas o início de uma nova arquitetura
A mudança para modelos menores não representa o desaparecimento dos LLM. Pelo contrário, especialistas argumentam que os grandes modelos se estão a reposicionar como infraestrutura — a fundação sobre a qual se constroem soluções mais específicas e eficientes.
A adoção crescente dos SLM representa uma maturação na forma como a inteligência artificial é integrada nas empresas. O entusiasmo inicial com os modelos generalistas está a dar lugar a uma abordagem mais realista e estratégica. Neste novo panorama, o tamanho importa — mas a especialização, a eficiência e o controlo importam ainda mais.
Para os CIO atentos ao retorno do investimento, à segurança e à aplicabilidade real da IA, os SLM estão a emergir não apenas como alternativa, mas como a nova norma.
Com informação Computerworld
