Além do Modelo: a IA é tão Confiável Quanto suas Fontes, Especialmente nos Mercados em Crescimento

Todo mundo quer falar sobre o modelo: qual modelo de linguagem de grande porte (LLM) é o mais rápido, qual raciocina melhor e qual “alucina” menos. É uma conversa fácil de ter, porque os modelos são visíveis, podem ser testados, comparados e avaliados em planilhas.

O que é muito mais difícil de enxergar, e frequentemente mais importante, é com o que o modelo está trabalhando em primeiro lugar.

Meu trabalho é focado na camada de conteúdo que sustenta a IA: de onde vêm as informações, se elas são confiáveis e atuais, como são avaliadas e se podem dar suporte a uma decisão real de negócios. Quando falamos de inteligência de mercado, dados de mercado e tomada de decisão baseada em informações confiáveis, essa camada é tão importante quanto a tecnologia em si. Nos mercados emergentes, essa expertise é fundamental, porque os sinais mais valiosos costumam ser locais, difíceis de descobrir e fáceis de interpretar de forma equivocada por quem está de fora.

A lacuna sobre a qual ninguém fala

Faça uma pergunta detalhada a uma ferramenta de IA de propósito geral sobre um mercado maduro e bem documentado, e ela provavelmente fará um trabalho razoavelmente bom. Há décadas de conteúdo amplamente disponível, indexado, estruturado e predominantemente em inglês para servir de base às respostas.

Agora faça a mesma ferramenta responder a uma pergunta específica sobre uma empresa privada de médio porte na Colômbia, ou sobre a estrutura societária de um conglomerado do Sudeste Asiático, e as limitações se tornam muito mais evidentes. A internet aberta raramente oferece o mesmo nível de profundidade ou consistência nesses mercados. Informações valiosas podem ser publicadas apenas em idiomas locais, utilizar terminologia altamente específica de determinado mercado ou estar disponíveis em fontes especializadas e arquivos que não são públicos nem facilmente encontráveis. Além disso, o que está disponível publicamente pode estar desatualizado, incompleto, mal atribuído ou copiado de uma fonte sem responsabilidade claramente identificável.

Para profissionais envolvidos em pesquisa de mercado, análise de mercado e avaliação de oportunidades de negócios, essa diferença é particularmente relevante. A disponibilidade e a qualidade das informações continuam sendo fatores determinantes para a geração de insights confiáveis.

Essa é a parte da história da IA que muitas vezes é ignorada: um modelo só pode trabalhar com o conteúdo ao qual tem acesso e que consegue interpretar dentro do contexto, e nem todo conteúdo possui o mesmo nível de credibilidade.

O idioma também importa: sinais relevantes podem passar despercebidos não porque não existam, mas porque estão fora do ecossistema global de informações visíveis, predominantemente em inglês. Fluência não transforma evidências fracas em insights confiáveis; uma resposta bem redigida ainda pode ser apenas um palpite apresentado com confiança.

Por que a curadoria é o verdadeiro diferencial

Na EMIS, nossas equipes passaram anos construindo relacionamentos com provedores locais de informação, órgãos reguladores, bolsas de valores e editoras especializadas em mercados em desenvolvimento e de fronteira. Muitas dessas fontes, ou seus arquivos históricos, não estão disponíveis na internet aberta.

Nossos especialistas em conteúdo sabem onde procurar, quais fontes possuem autoridade local, como avaliar publicações novas ou menos conhecidas e como interpretar informações influenciadas pela terminologia e pelas práticas editoriais de cada mercado. Uma fonte não precisa ser mundialmente famosa para ser confiável; às vezes, sua especificidade local é justamente o que a torna valiosa. Curadoria não significa coletar mais informações. Significa saber quais delas são suficientemente confiáveis para serem utilizadas.

Esse é o trabalho humano, discreto e pouco glamouroso, que está por trás de cada resposta do AskISI, e ele não termina na busca e avaliação das fontes. Identificamos lacunas de informação que sabemos existir em cada mercado, conectamos sinais fragmentados, produzimos conteúdo quando não há cobertura local confiável e criamos metadados que dão estrutura às informações contidas em documentos.

Esses metadados transformam uma coleção de relatórios, registros regulatórios e notícias em uma base estruturada de dados de mercado. Eles tornam as informações encontráveis, conectam empresas, setores e eventos, e ajudam usuários e sistemas de IA a compreender como todas as peças se relacionam. O AskISI está baseado nessa fundação curada e estruturada, criada e mantida em diferentes mercados e idiomas.

Essa distinção é importante porque decisões de negócios exigem um padrão mais elevado do que simplesmente “parece plausível”. Nenhum executivo tomaria conscientemente uma decisão de investimento, entrada em um mercado ou avaliação de risco com base em uma publicação anônima ou em uma página desatualizada da internet; o uso de IA não deveria reduzir esse padrão.

Em mercados onde a cobertura pública é fragmentada, a credibilidade das fontes e a rastreabilidade das informações são essenciais. Para equipes de inteligência de mercado, pesquisa corporativa e avaliação competitiva, elas também representam uma vantagem estratégica.

O acesso a conteúdo local diferenciado, combinado à expertise necessária para interpretá-lo, pode gerar insights que uma ferramenta baseada apenas na internet aberta simplesmente não consegue replicar.

A confiança precisa ser construída antes mesmo de a IA começar a escrever

A discussão do setor sobre confiança em IA costuma se concentrar no momento da resposta: a informação está correta? A IA está alucinando? É possível verificar o que foi dito? Essas são as perguntas certas, mas elas chegam tarde demais se o conteúdo subjacente nunca foi confiável desde o início.

Nossa visão é simples: a confiança não pode ser adicionada a um sistema de IA depois que ele já foi construído. Ela precisa estar incorporada primeiro na camada de conteúdo, por meio de fontes confiáveis, rastreabilidade, controle de qualidade e julgamento humano, muito antes de um modelo gerar uma única frase. Isso significa identificar o que merece confiança e compreender seu significado dentro de um contexto específico.

É por isso que o AskISI consegue responder perguntas sobre mercados onde encontrar informação de qualidade é mais difícil, sempre fundamentado em fontes que os usuários podem identificar e avaliar por conta própria.

O modelo mais inteligente do mundo continua sendo tão bom quanto o conteúdo que ele pode acessar. Nos mercados emergentes, isso não é uma observação secundária. É a base de uma resposta realmente confiável.

Para empresas que dependem de inteligência de mercado, market research, monitoramento de setores e avaliação de oportunidades de investimento, a qualidade das fontes continua sendo o principal fator que separa informações plausíveis de insights verdadeiramente acionáveis.

Por Cristina Bustamante, Diretora de Licenciamento de Conteúdo e Parcerias da ISI Markets.

Saiba mais sobre a EMIS, provedora líder de inteligência confiável sobre empresas, setores, dados de mercado e oportunidades de negócios em mercados em crescimento, e explore o recente lançamento da IA proprietária AskISI.