O hype ciclo da inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) tem dominado manchetes, reuniões de negócios e discussões de inovação nos últimos anos. Porém, como acontece com toda tecnologia emergente, ela segue um caminho que vai muito além da empolgação inicial. Esse caminho é conhecido como Hype Cycle, um modelo que ajuda a entender a jornada de uma inovação – desde a descoberta até sua consolidação no mercado.
Para empresários e profissionais de marketing, compreender esse ciclo é essencial. Ele mostra quando é hora de apostar, quando é hora de ter cautela e quando a tecnologia finalmente gera valor real e sustentável.
Vamos explorar como funciona o Hype Cycle da IA.

1. O gatilho da inovação

Tudo começa com um gatilho: uma descoberta tecnológica, um novo conceito ou um avanço científico que desperta o interesse do mercado.
No caso da inteligência artificial, o gatilho mais recente foi a explosão das IAs generativas, como os chatbots capazes de criar textos, imagens e até códigos de programação. Essa fase costuma vir acompanhada de notícias entusiasmadas, investimentos acelerados e uma corrida para não “ficar para trás”.
Nesse ponto, porém, os casos de uso ainda não estão claros. É mais curiosidade e experimentação do que aplicação prática em escala.

2. O auge das expectativas

Na sequência, a tecnologia chega ao auge das expectativas infladas.
É aqui que aparecem frases como “a IA vai substituir empregos”, “toda empresa precisa de IA” ou “essa tecnologia vai revolucionar tudo”.
Os investimentos disparam, as consultorias lotam suas agendas e muitos gestores acreditam que a IA é a solução para todos os problemas.
O que vemos, na prática, é que essa fase cria expectativas irreais. Organizações com pouca maturidade tecnológica, por exemplo, acabam se frustrando porque não conseguem extrair o retorno esperado.

3. O abismo da desilusão

Depois da euforia, chega inevitavelmente o abismo da desilusão.
É exatamente onde a inteligência artificial generativa se encontra hoje. Empresas já investiram milhões, mas apenas uma parte conseguiu resultados sólidos.
Entre os principais motivos estão:

• Dificuldade em identificar casos de uso realmente relevantes.

• Falta de profissionais qualificados.

• Questões de governança, como vieses, alucinações e preocupações éticas.

• Regulamentações em evolução, que exigem cautela na adoção.

 Muitos líderes começam a perceber que a IA não é uma “varinha mágica” e que, sem preparo, o investimento não traz retorno imediato.

4. A rampa da consolidação

As tecnologias que sobrevivem ao abismo começam a subir a rampa da consolidação.
Nessa fase, as empresas entendem melhor onde a IA pode, de fato, trazer valor. Em vez de tentar aplicá-la em tudo, os gestores começam a focar em soluções específicas, viáveis e sustentáveis.
Um bom exemplo são ferramentas que tornam a IA escalável e segura, como o ModelOps, que ajuda a colocar modelos em produção de forma padronizada, ou práticas de engenharia de IA, que permitem construir soluções com mais consistência.
Na prática, a rampa da consolidação é quando a tecnologia começa a se encaixar de forma realista nas operações das empresas.

5. O platô da produtividade

Por fim, chegamos ao platô da produtividade.
Aqui, a tecnologia não é mais novidade, mas sim parte do dia a dia. É quando a IA deixa de ser promessa para se tornar infraestrutura, tão comum quanto hoje é um CRM ou uma ferramenta de e-mail marketing.
No platô, o impacto é mensurável: redução de custos, ganhos de produtividade, melhoria na experiência do cliente e criação de novos modelos de negócio.
Empresas que passaram pelo hype com cautela colhem frutos sólidos e sustentáveis.

O que isso significa para sua empresa

Para empresários e profissionais de marketing, o aprendizado é claro: não é porque a tecnologia está no topo do hype que ela já gera valor imediato. É preciso identificar onde ela realmente pode fazer diferença.
Ferramentas como o CliensApp SmartChatbot WhatsApp, por exemplo, mostram como a IA pode sair do discurso para a prática: automatizando atendimentos, reduzindo custos e economizando tempo das equipes. Esse é o tipo de aplicação que ajuda as organizações a atravessarem o hype com resultados concretos.

Conclusão

 O ciclo do hype da inteligência artificial não deve ser visto como uma onda de moda, mas como um mapa para entender como as inovações amadurecem.
Hoje, a IA generativa está no vale da desilusão, mas isso não significa que a tecnologia fracassou — significa apenas que está passando pelo processo natural de amadurecimento.
Para líderes que querem extrair valor da IA, a chave é equilíbrio: acompanhar as tendências sem cair em promessas irreais e, ao mesmo tempo, investir em soluções práticas que já trazem resultados.

No fim das contas, o hype passa, mas as inovações que realmente fazem sentido ficam.