A AWS, Amazon Web Services — faturamento de 107 bilhões de dólares em 2024 — tem uma estratégia clara: ser onipresente nas empresas, em qualquer etapa da adoção de inteligência artificial generativa (IAG), aquela que se comunica por linguagem natural, não técnica, como texto e imagem. Para acompanhar de perto e por dentro dos clientes o que promete ser uma transformação radical da forma de trabalhar e fazer negócios, a AWS criou em 2023 uma consultoria, o Centro de Inovação em IAG. Uma iniciativa recente foi entrevistar quase 4 000 empresas em nove grandes economias, incluindo 411 no Brasil. Entre os achados no país: 46% das empresas passaram da fase de teste de IAG para alguma implementação, 87% pretendem ter um executivo de IA até 2026 e 96% querem contratar profissionais com conhecimento na área. No comando do Centro de Inovação está o cientista de dados Sri Elaprolu (pronuncia-se “Shri Elaprolú”). Ele visitou o Brasil em maio para encontrar clientes e a equipe paulista do Centro de Inovação. Dias depois, conversou com VEJA NEGÓCIOS.
Quanto a IAG representa no negócio da AWS? O que estamos vendo é só o ponto de partida. Não vou dar números específicos, mas vamos oferecer infraestrutura, plataformas para o cliente desenvolver as próprias soluções e uma coleção de modelos de IA (N.R.: em maio, a coleção incluía 48 modelos, da Amazon e de parceiros-concorrentes, como DeepSeek, Meta e Anthropic). Uma organização pode adotar ao mesmo tempo diferentes modelos disponíveis na nossa plataforma e permitir que façamos o roteamento — dependendo da sua pergunta, do seu prompt, dirigimos para o modelo mais adequado responder. Flexibilidade é crucial. Podemos acrescentar IA agentic, para que o modelo execute procedimentos de maneira autônoma. Queremos cercar tudo com alto grau de segurança, como barreiras (guardrails) que permitem ao cliente controlar o que entra e o que sai de um modelo de IA.
As empresas ainda sofrem com a implementação. O que fazem de errado? Já atendemos mais de 1 000 clientes. O que aprendemos: não tente aplicar a tecnologia a muitos problemas de uma vez. Você fica com experiências demais em andamento. Isso raramente funciona e, se parece funcionar, você não sabe se pode dar escala ou não, porque não sabe o retorno do investimento. O que funciona é a abordagem “do fim para o começo”. Comece de um problema ou oportunidade. Nos experimentos que vimos ter sucesso, as organizações escolheram prioridades e definiram bem cada problema, indicadores de sucesso, custos e benefícios. Aí foram criar a solução.
O modelo de IAG da DeepSeek deu a impressão de que big techs, como a AWS, gastam demais para chegar ao mesmo resultado. Como você vê o episódio? O processo de engenharia, o grau de eficiência e de otimização da abordagem deles são muito interessantes. Ao tornar o processo público, beneficiaram a comunidade inteira. Acredito que as melhorias vão se tornar mais frequentes — a cada duas semanas, em média, vamos ver no mercado um modelo novo ou versão nova. A AWS quer garantir que o cliente acesse qualquer modelo avançado. Oferecemos os da DeepSeek, aliás.
Qual é o espaço para a IA tradicional no mercado? A IA tradicional, ou clássica, em que a interação é com um (profissional especializado, como um) cientista de dados, ainda tem um papel a desempenhar. Em alguns casos, nossos clientes pensam em IAG, mas, depois de avaliar o problema, nós os orientamos a utilizar a IA clássica, que vai ser mais eficiente. Se você trabalha com detecção de fraude num banco, para ter o mínimo de latência (tempo de resposta) e a melhor relação de custo e benefício, provavelmente vai ficar melhor com uma IA clássica. Organizações com modelos prontos, para funções como alerta de perda de cliente, não vão necessariamente fazer uma troca imediata para a IAG.
As big techs vêm expandindo as áreas de atuação e trombando umas com as outras — em criação de modelos de IA, serviços de cloud, produção de chips. Como a AWS quer se diferenciar? Sempre nos concentramos nos fundamentos: na segurança, em excelência operacional e na oferta de um alicerce para o cliente desenvolver as próprias soluções. Temos experiência conquistada numa operação com escala global e milhões de clientes. Construímos chips há sete anos, mas ao mesmo tempo somos parceiros próximos da (fabricante de chips) Nvidia. Não esperamos que haja um só player, um só jeito de fazer as coisas.
Publicado em VEJA, setembro de 2025, edição VEJA Negócios nº 18
