Por Carlos Brandão*
Há poucos anos, imaginar que empresas teriam modelos de linguagem próprios soaria como um exagero futurista. Hoje, essa realidade não só está se aproximando — como está se tornando uma exigência competitiva.
Se no passado os líderes recorriam a oráculos em busca de direção, hoje o equivalente moderno está sendo moldado dentro das próprias organizações: modelos de linguagem treinados internamente, ajustados ao vocabulário, cultura e objetivos de cada empresa.
E se você acha que isso é assunto apenas para grandes corporações, talvez precise rever suas premissas. Assim como a computação em nuvem se popularizou, a personalização da IA está se democratizando — e os LLMs corporativos devem se tornar padrão até 2026.
IA genérica está virando Passado
Os modelos de linguagem abertos, como ChatGPT ou Gemini, são ferramentas impressionantes, mas limitadas em um aspecto crucial: eles não conhecem a sua empresa.
Eles não sabem como seus processos funcionam, não têm acesso aos seus dados internos e não falam como você ou sua equipe falam. Ou seja, por mais poderosos que sejam, acabam servindo melhor para tarefas genéricas do que para contextos específicos de negócio.
Por isso, cresce o movimento de empresas criando suas próprias instâncias de IA: modelos treinados com documentos internos, bases de dados estratégicas e históricos de relacionamento com clientes. Esses modelos não apenas respondem — eles entendem o contexto em que a empresa opera.
As Vantagens Reais do LLM Proprietário
1. Respostas contextuais e alinhadas ao negócio
Um modelo treinado com seus contratos, políticas internas e manuais operacionais pode fornecer orientações precisas que nenhum LLM genérico conseguiria entregar.
2. Mais segurança e privacidade
Ao manter todos os dados e processos de IA dentro do ecossistema da empresa, é possível evitar riscos de vazamento de informações ou exposição a servidores externos.
3. Integração com ferramentas da operação
Imagine perguntar ao seu assistente interno “qual SKU performou melhor no PDV nos últimos 10 dias?” e receber uma resposta com gráficos, análises e insights. Esse é o caminho que se abre com um LLM treinado em tempo real com os dados da sua operação.
4. Escalabilidade de conhecimento
O que antes era privilégio de poucos especialistas, agora pode ser democratizado. Qualquer membro da equipe pode acessar, com linguagem simples, a inteligência acumulada da empresa ao longo dos anos.
Empresas que estão saindo na frente
Grandes nomes do mercado já estão trilhando esse caminho.
• Morgan Stanley implementou um modelo de linguagem treinado com suas bases internas para dar suporte jurídico e regulatório a seus consultores em tempo real.
• Shopify desenvolveu uma IA voltada aos lojistas da sua plataforma, oferecendo conselhos personalizados sobre estoque, precificação e estratégias promocionais.
• No Brasil, empresas de trade marketing já estão criando modelos treinados com dados de execução de campo, comportamento de promotores e variações regionais — para responder com precisão a perguntas que antes dependiam de múltiplos relatórios e planilhas.
O papel do CTO na era dos LLMs internos
A criação de um modelo de linguagem corporativo exige mais do que tecnologia. Exige visão estratégica, curadoria de dados e governança.
É o CTO que lidera esse processo. Ele decide quais fontes alimentarão o modelo, como ele será atualizado, quais regras de segurança serão aplicadas e como o LLM será integrado ao dia a dia das equipes.
Mais do que nunca, o CTO deixa de ser um “gestor de sistemas” para se tornar o arquiteto do conhecimento aplicado da organização.
Um novo tipo de Inteligência está sendo construído
A Inteligência Artificial está deixando de ser uma ferramenta externa para se tornar parte do DNA operacional das empresas. E nesse novo cenário, ter um modelo genérico será tão limitado quanto usar um software sem configuração.
As empresas que já estão construindo seus próprios LLMs vão operar com uma vantagem clara: agilidade na decisão, consistência na comunicação e domínio absoluto sobre seus dados estratégicos.
Se sua organização ainda depende de múltiplas fontes dispersas de informação, este é o momento de agir. Porque o conhecimento, quando bem estruturado e acessível, deixa de ser um ativo passivo — e passa a ser um motor de escala.
E no ritmo que o mercado está evoluindo, esperar pode custar mais caro do que agir cedo.
*Carlos Brandão é CTO
Fonte e Imagem: LinkedIn
