A era do modelo único acabou: por que a arquitetura corporativa será multimodelo
Avanço dos modelos abertos amplia as opções das empresas, mas exige novas estratégias para controlar custos e reduzir dependências
A discussão sobre inteligência artificial nas empresas está entrando em uma fase menos relacionada à escolha de um modelo dominante e mais concentrada na arquitetura que sustenta seu uso. Em vez de construir aplicações inteiras em torno de um único fornecedor, as empresas terão de lidar com um mercado em que modelos diferentes apresentam vantagens distintas de preço, velocidade, capacidade, segurança e controle sobre os dados.
Leia também: Vagas e formação em tecnologia: iFood, Agibank, Peers e Hub Goiás abrem inscrições
Os números indicam que essa diversificação já está acontecendo. Dados do AI Gateway da Vercel mostram que modelos open-weight, cujos pesos são disponibilizados para utilização e adaptação, responderam por 29% do volume de tokens processados em junho de 2026, ante 11% em abril. A própria Vercel identifica ainda uma tendência de direcionamento de cargas de grande volume para modelos de menor custo, enquanto tarefas de maior risco permanecem concentradas em alternativas mais sofisticadas.
O movimento faz sentido do ponto de vista econômico. Nem toda tarefa exige o mesmo nível de capacidade computacional ou de raciocínio. Uma atividade rotineira, como classificação, extração de informações, tradução ou geração de uma resposta simples, pode ser executada por um modelo mais barato. Uma tarefa que envolva análise complexa, tomada de decisão ou maior risco operacional pode justificar o uso de um modelo mais robusto.
A consequência para a arquitetura corporativa é importante: a empresa passa a ter de decidir qual modelo utilizar em cada situação, acompanhar seu desempenho, controlar custos e substituir uma alternativa por outra quando as condições mudarem.
Essa flexibilidade ganha relevância porque o mercado de modelos está mudando rapidamente. Novas versões são lançadas com frequência, modelos open-weight ganham participação e fornecedores diferentes apresentam vantagens em determinadas aplicações.
No próprio levantamento da Vercel, por exemplo, a Anthropic concentrou 61% dos gastos da plataforma em junho, mas apenas 32% do volume de tokens, enquanto a DeepSeek alcançou 22,6% do volume, com participação praticamente irrelevante nos gastos. A diferença mostra como preço e volume podem direcionar determinados tipos de trabalho para fornecedores diferentes.
O problema é que muitas empresas ainda estão estruturadas para uma realidade mais rígida. A transição para arquiteturas multimodelo exige, portanto, não apenas mudanças técnicas, mas também uma revisão dos critérios utilizados nas decisões de tecnologia.
Nesse sentido, um estudo do IBM Institute for Business Value, realizado com 1.000 executivos de 16 países e 17 setores, mostra que 71% consideram difícil trocar seu principal fornecedor ou modelo de IA. Além disso, 57% afirmam que substituir um modelo central exigiria um desacoplamento significativo ou a reconstrução completa do sistema.
Esse tipo de dependência pode transformar uma decisão tecnológica em uma restrição operacional. Se a empresa estiver profundamente vinculada a determinado modelo, uma mudança de preço, uma alteração nas condições de uso, uma degradação de desempenho ou uma nova exigência regulatória pode exigir alterações extensas na aplicação. O problema não está necessariamente em utilizar um fornecedor específico, mas em não ter condições de substituí-lo quando necessário.
A arquitetura multimodelo responde justamente a esse risco. Em vez de escolher um único modelo para todas as aplicações, a empresa pode estabelecer critérios para distribuir as cargas conforme sua natureza. O custo pode ser determinante para tarefas de alto volume. A latência pode prevalecer em aplicações que exigem resposta imediata. Segurança e localização dos dados podem definir quais modelos podem processar determinadas informações. A capacidade de raciocínio pode ser decisiva em processos mais complexos.
Isso também significa que a arquitetura precisa ser pensada para reduzir o acoplamento a fornecedores. APIs, gateways, camadas de abstração, mecanismos de avaliação e sistemas de observabilidade passam a ter importância porque facilitam a substituição de modelos sem reconstruir toda a aplicação.
Em outras palavras, a inteligência da operação não está apenas no modelo, mas na capacidade de coordenar alternativas diferentes dentro de uma mesma estrutura. Essa flexibilidade também ganha relevância diante de mudanças regulatórias e geopolíticas que podem afetar a disponibilidade de determinadas tecnologias.
O conceito não significa que todas as empresas devam contratar o maior número possível de fornecedores. Multiplicar modelos sem uma lógica de governança pode aumentar custos, complexidade e riscos. O objetivo é criar liberdade de escolha onde ela produz valor. A própria pesquisa da IBM mostra que 72% dos executivos aceitariam pagar 20% a mais para manter múltiplos fornecedores de IA se isso proporcionasse maior flexibilidade estratégica.
A questão, portanto, não será mais simplesmente qual modelo de inteligência artificial a empresa contratou, mas como ela administra seu portfólio de IA e a capacidade de sua arquitetura de orquestrar diferentes soluções. Isso envolve avaliar desempenho, custo, segurança e aderência a cada aplicação, acompanhar mudanças no mercado e manter a capacidade de migrar cargas quando uma alternativa se tornar mais adequada.
A arquitetura corporativa multimodelo não representa uma rejeição aos grandes modelos proprietários nem uma aposta automática nos modelos abertos. Representa uma mudança na relação entre empresas e tecnologia, que exige novos critérios de decisão, práticas de governança e visão estratégica para transformar a capacidade de escolha em vantagem competitiva.
Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!
Notícias relacionadas
Ver mais-
Artigos
Cibersegurança: por que uma palestra por ano não resolve o risco humano?
João Marcos
-
Artigos
Por que a sua estratégia de Inteligência Artificial não está gerando retorno?
Alessio Alionço
-
Artigos
Modernizar sem substituir completamente: qual é o papel dos sistemas legados e como orquestra-los com novas tecnologias
Fabrício Dias
-
Artigos
Especial IT Forum 35 anos: corrida pela IA exige segurança e governança para transformar negócios
Dennis Herszkowicz
Meridiano
