IA aberta ou fechada: Como escolher o modelo certo?
Quando uma empresa decide incorporar inteligência artificial a seus produtos ou processos, Murilo Moura Alencar, C-Level e board member, menciona que uma das primeiras escolhas costuma passar despercebida: usar um modelo fechado, acessado como serviço, ou um modelo aberto, que pode ser baixado e executado na própria infraestrutura. A decisão afeta custo, controle sobre os dados, dependência de fornecedores e capacidade de adaptação.
O debate ganhou visibilidade em janeiro de 2025, quando a chinesa DeepSeek liberou publicamente um modelo de desempenho comparável ao de concorrentes fechados. Em 27 de janeiro, as ações da Nvidia caíram cerca de 17% num único pregão, em parte pela percepção de que modelos abertos e mais eficientes poderiam mudar a economia do setor. A seguir, como os dois caminhos se comparam.
O que diferencia um modelo do outro?
Modelos fechados são acessados pela internet, por meio de uma interface fornecida pela empresa que os desenvolveu. O cliente envia a pergunta, recebe a resposta e paga pelo uso, sem acesso ao funcionamento interno do sistema.
Modelos abertos, ou de pesos abertos, têm seus parâmetros publicados. Qualquer empresa pode baixá-los, executá-los em servidores próprios ou contratados e até ajustá-los com dados específicos. As licenças variam bastante, e algumas impõem restrições ao uso comercial, o que exige leitura atenta antes da adoção.
As vantagens do caminho fechado
A principal vantagem é a simplicidade. Não é preciso montar infraestrutura, contratar especialistas para operar servidores ou se preocupar com atualizações. Os modelos mais avançados disponíveis costumam chegar primeiro nesse formato.
Murilo Alencar aponta que, para empresas que estão começando a experimentar ou que não têm equipe técnica dedicada, essa praticidade pesa muito. O custo cresce com o volume de uso, mas o investimento inicial é baixo e o tempo até o primeiro resultado é curto. Os grandes fornecedores também oferecem contratos corporativos com garantias sobre o uso dos dados, o que reduz parte das preocupações com privacidade.
As vantagens do caminho aberto
Como alerta Murilo Alencar, controle é a palavra-chave. Com um modelo aberto, os dados não precisam sair da infraestrutura da empresa, o que pode ser decisivo em setores com regras rígidas de privacidade, como saúde e finanças. A empresa também escolhe quando atualizar e não fica exposta a mudanças repentinas de preço ou de política do fornecedor.
Há ainda a possibilidade de adaptar o modelo a tarefas específicas, treinando-o com dados próprios. Em contrapartida, tudo isso exige equipe capaz de operar, monitorar e manter os sistemas, além de servidores com poder de processamento adequado, o que tem custo relevante. Para muitas empresas, esse investimento só se justifica quando o uso da IA já está consolidado e em larga escala.
Como escolher entre os dois?
A decisão depende de três fatores principais: a sensibilidade dos dados envolvidos, o volume de uso previsto e a maturidade técnica da equipe. Em volumes baixos, modelos fechados tendem a sair mais baratos. Em volumes muito altos e previsíveis, manter um modelo aberto pode compensar.
Na visão de Murilo Moura Alencar, muitas empresas não precisam escolher um único lado. Tarefas com dados sensíveis podem rodar em modelos abertos internos, enquanto tarefas que exigem o máximo de capacidade usam serviços fechados. Projetar sistemas que permitam trocar de modelo sem refazer tudo reduz o risco de dependência em qualquer um dos dois cenários.
A escolha também é estratégica
Em última análise, entende-se que modelos abertos e fechados evoluem rapidamente, e a distância de desempenho entre eles muda a cada lançamento. Uma decisão tomada hoje pode precisar ser revista em poucos meses.
Por isso, mais importante do que acertar a escolha definitiva é construir a capacidade de reavaliá-la. Murilo Alencar destaca que empresas que entendem os custos, os riscos e as vantagens de cada caminho conseguem aproveitar o melhor de ambos, sem ficar presas a uma única aposta num mercado que ainda está longe de se estabilizar.







