O Que Aprendi Gastando R$ 30 Mil e 57,79 Milhões de Tokens em IA

Existe uma narrativa muito sedutora no mercado de tecnologia, desenhada especificamente para encantar empresários e investidores: a promessa da inovação sem custo colateral. A ideia de que uma nova ferramenta vai simplesmente entrar na sua operação, cortar despesas pela metade e resolver problemas complexos como num passe de mágica.

Eu pesquiso e trabalho com inteligência artificial desde 2016. Tive acesso aos laboratórios da OpenAI bem no início, quando ainda ofereciam contas para pesquisadores ajudarem na construção e treinamento dos modelos, muito antes do GPT-3 virar manchete. Como desenvolvedor e arquiteto de soluções em engenharia tecnológica, minha visão nunca foi baseada no marketing ou no "hype" das redes sociais, mas na trincheira do desenvolvimento e da aplicação real.

Recentemente, ultrapassei a marca de 57,79 milhões de tokens(mais de 500 livros de 300 páginas) processados em IA, o que se traduz em um investimento de aproximadamente 30 mil reais. Para atingir esse volume, implementei e testei exaustivamente as ferramentas de todas as gigantes globais de tecnologia, incluindo absolutamente todas as versões "Pro" e os modelos comerciais mais caros e avançados do mercado — englobando inclusive as potências chinesas como Alibaba e DeepSeek —, além de compilar e executar milhares de modelos offline. E o maior aprendizado que tirei dessa jornada brutal não foi um atalho milagroso, mas a descoberta de uma regra fundamental e inescapável que a indústria da tecnologia tenta esconder dos empresários.

Podemos dividir essa realidade em três grandes lições que afetam diretamente o caixa e a estratégia de qualquer negócio.

1. A impossibilidade técnica da IA ser 100% correta

A primeira grande desilusão que enfrentei — e que muitos vão enfrentar quando tentarem colocar IA em processos críticos — é a crença de que você pode "domar" o sistema. Nós somos ensinados que, se o prompt for bem feito, se o sistema for bem arquitetado, a inteligência artificial vai executar a tarefa perfeitamente.

A verdade nua e crua é que isso é matematicamente impossível.

A inteligência artificial não funciona como o software tradicional que estamos acostumados, onde 1 mais 1 é sempre 2. Ela não segue regras rígidas e determinísticas. O modelo matemático que faz a IA funcionar é baseado em probabilidade: ela está sempre "chutando" a próxima palavra ou dado mais provável com base no que aprendeu em bilhões de parâmetros.

Por causa dessa natureza probabilística, invariavelmente, mais cedo ou mais tarde, a IA vai cometer um erro. Ela vai alucinar uma informação ou quebrar uma regra de negócio. Não importa o quanto você invista em configuração. Para escrever e-mails ou resumir textos, acertar 98% das vezes é fantástico. Mas quando você tenta colocar a IA para tomar decisões financeiras, aprovar cadastros ou lidar com engenharia crítica, essa margem de erro não é um defeito temporário que a próxima atualização vai corrigir; é uma característica permanente da tecnologia. Para empresas, depender cegamente de um sistema que matematicamente garante que vai errar em algum momento é um risco incalculável.

2. O custo escondido da Computação Quântica

Essa mesma ilusão da solução mágica se repete na fronteira da computação quântica. Hoje, as grandes empresas de tecnologia vendem a ideia de que os computadores quânticos vão resolver problemas logísticos e financeiros em segundos, coisas que levariam milênios nos computadores de hoje.

Mas há um segredo sujo nessa indústria que os vendedores floreiam com o termo inofensivo de "mapear o problema".

Em meus estudos recentes de simulação de computação quântica, desenvolvi uma arquitetura (que denominei Quantum Vector Relaxation) para usar placas de vídeo convencionais (GPUs) para simular esse ambiente quântico. O objetivo era evitar o custo absurdo de depender de hardware quântico real e, nos testes, conseguimos encontrar a solução perfeita em 100% dos casos de otimização.

No entanto, ao fazer isso, esbarrei na mesma parede monumental que as gigantes da tecnologia enfrentam e não contam para o mercado: o gigantesco custo de tradução.

Para que a máquina quântica (ou o simulador) resolva o seu problema de negócios, você precisa traduzir toda a lógica do seu problema para uma matriz matemática altamente complexa (um Hamiltoniano). E o tempo, o esforço e o custo computacional para fazer essa tradução crescem de forma tão absurda que muitas vezes anulam completamente a velocidade do cálculo final.

Ou seja, eles te vendem um motor que cruza o país em um minuto, mas escondem que você vai levar dez anos construindo a pista de decolagem para cada viagem. O hardware quântico resolve o cálculo rápido, mas o problema não sumiu, ele apenas mudou de lugar: o custo e a complexidade agora estão em traduzir o mundo real para a máquina. Eles esquecem de te contar que, para brincar de Deus, você precisa escrever tanto quanto Deus. E isso vale de regra para tudo. Para você chegar a um certo patamar de empresário, por exemplo, precisa trabalhar exatamente o quanto aquele patamar exige. Precisa ter a mesma atenção, as mesmas habilidades e o mesmo nível de obsessão de um Elon Musk ou de um Bill Gates. A pergunta que fica é: você realmente está disposto a isso?

3. O Princípio do Equilíbrio: A lição da era do ICQ que explica a IA e a Quântica

De onde vêm todas essas impossibilidades? Por que a IA não pode ser perfeita e por que a quântica carrega esse gargalo estrutural escondido?

A resposta para isso não me veio agora. Ela ficou clara para mim há muito tempo, quando eu ainda era um programador novato, bem na era de ouro do ICQ. Eu estava desenvolvendo um novo protocolo de rede focado em altíssima compactação de dados. A ideia era brilhante no papel: pegar o conteúdo binário de um arquivo inteiro, convertê-lo em um número gigantesco e ir dividindo esse número repetidas vezes. Ao final das sucessivas divisões, o número ficaria minúsculo, o que permitiria enviar arquivos pesados pela internet discada da época de forma instantânea. Para abrir o arquivo do outro lado, bastava fazer a matemática inversa.

Comecei a testar o modelo e o número principal realmente diminuía com sucesso. Mas então, notei algo perturbador. Toda divisão gera um "resto". E eu percebi que, quanto mais eu dividia o número e ele diminuía de tamanho, o resto da divisão aumentava exatamente na mesma proporção.

Se eu conseguia encolher o arquivo principal em 10 Megabytes, o arquivo paralelo que guardava o "resto" da divisão crescia exatos 10 Megabytes.

Foi ali, no início da minha jornada no código, que a ficha caiu. E desde aquela época, venho comparando essa dinâmica com absolutamente tudo o que vejo na tecnologia e na engenharia: sem sombra de dúvidas, esse princípio de conservação existe em tudo.

Essa é a regra de ouro implacável dos sistemas: a complexidade não desaparece, ela apenas muda de endereço. É um princípio de equilíbrio absoluto. Não importa a engenharia que você aplique, um lado sempre perde para o outro ganhar.

Na IA, ganhamos uma flexibilidade absurda para a máquina processar qualquer tipo de assunto, mas pagamos o preço perdendo a confiabilidade determinística de que ela estará certa. Na computação quântica, ganhamos uma velocidade de cálculo teórica quase instantânea, mas pagamos o preço com a extrema dificuldade, lentidão e custo computacional para mapear e preparar a matriz de dados. Na compactação de arquivos da minha juventude, o espaço que eu tirava da variável principal, a matemática me obrigava a carregar na variável do resto.

A conclusão para o mundo dos negócios

Como empresário, se você internalizar essa regra do equilíbrio, nunca mais será refém de narrativas comerciais sobre tecnologias revolucionárias que prometem "fazer tudo sem custo e sem falhas". A inovação real não é encontrar uma ferramenta mágica que elimina a complexidade da sua empresa — porque essa ferramenta simplesmente não existe no plano matemático.

A verdadeira inovação tecnológica é entender exatamente qual é o gargalo crítico do seu negócio hoje e escolher, de forma consciente e calculada, para onde você vai transferir esse peso. Adotar uma nova tecnologia é jogar a complexidade para uma área que a sua operação tem a infraestrutura, o capital e a capacidade técnica para suportar. Não existe milagre e não existe atalho. O que existe é engenharia, matemática pura e a clareza cristalina de saber qual preço invisível você está disposto a pagar para escalar.

Em breve, vou publicar mais artigos com insights valiosos como este, dissecando as verdades técnicas e práticas que realmente funcionam nos bastidores da tecnologia. Para não perder as próximas postagens, adicione meu contato e me acompanhe aqui e no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/edilson-maia-favero-a46510368/