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Modelos de IA pequenos, mas poderosos: o que realmente move a produtividade corporativa

Enquanto os grandes modelos de IA chamam atenção da mídia por bater recordes e passar exames complexos, arsenic empresas usam nary dia a dia os modelos de IA pequenos, especializados e econômicos, que transformam processos e aumentam a produtividade. As informações foram retiradas bash The Wall Street Journal.

Profissionais de empresas como Gong, Airbnb, Hark Audio e Meta estão aproveitando essa abordagem.

A startup Aurelian, em Seattle, automatiza respostas a chamadas não emergenciais de 911 com IA.
A Hark Audio, em Nova Iorque, identifica e organiza trechos de podcasts.
A Gong, em São Francisco, analisam milhares de gravações de ligações de vendas para identificar padrões de sucesso e falhas.
A Meta utiliza modelos menores para entrega de anúncios, mantendo os maiores apenas para transferir conhecimento para esses sistemas mais leves.

O funcionamento é comparável a uma fábrica: os dados entram em uma esteira digital, passando por diferentes modelos de IA que alteram, filtram ou resumem informações até chegar a um resultado final, muitas vezes substituindo centenas de horas de trabalho humano.

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Essa combinação estratégica de modelos avançados para tarefas complexas e pequenos modelos para atividades repetitivas garante eficiência, economia e velocidade, fundamentais para operações corporativas em grande escala.

O uso de modelos menores também representa uma oportunidade de aprendizado essencial para profissionais de todas arsenic áreas.

Entender como aplicar, combinar e ajustar esses sistemas permite que equipes aumentem produtividade, melhorem resultados e se tornem competitivas em um mercado onde a inteligência artificial se torna cada vez mais central.

Para quem deseja crescer na carreira, dominar essa tecnologia não é apenas um diferencial, mas um requisito para participar de projetos estratégicos e inovadores.

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Além disso, o custo de operação reforça a vantagem: enquanto modelos grandes podem gastar milhares de tokens para processar uma única tarefa, modelos menores como o GPT-5 Nano custam apenas centavos por milhão de tokens, mantendo eficiência e escalabilidade sem comprometer a qualidade.

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