Enquanto 50 milhões de brasileiros já experimentam IA generativa, apenas 5,5% das empresas globais conseguem extrair valor financeiro real da tecnologia. No meio do caminho, uma camada crescente de influenciadores transforma a maior alavanca produtiva da década em conteúdo raso, tutorial decorado e curso de curso.

São Paulo — Em abril de 2026, o Google anunciou o lançamento do Gemma 4, a nova geração de sua família de modelos abertos de linguagem, projetada para rodar em dispositivos locais como notebooks e smartphones. Em poucas horas, postagens em redes sociais brasileiras anunciavam, com entusiasmo, que o “Google havia lançado o Gemini 4” — um modelo que não existe. Gemma e Gemini são linhas distintas: a primeira é uma família de modelos abertos voltada a desenvolvedores; a segunda é a linha proprietária comercial da empresa. A confusão não é detalhe técnico. É o sintoma mais visível de uma economia de conteúdo que se construiu, no Brasil e fora dele, vendendo proximidade com inteligência artificial sem entregar profundidade nenhuma.

A diferença entre Gemma e Gemini está documentada na própria página oficial do Google AI for Developers, e é exatamente o tipo de checagem que distingue um especialista de um repetidor de manchete. Quando essa checagem deixa de acontecer em escala, o que se tem é um ecossistema em que decisões de carreira, contratações de cursos e até compras corporativas passam a ser orientadas por informação errada. E o público pagante é o último a perceber.

O paradoxo: muita gente usando, quase ninguém aproveitando

A pesquisa TIC Domicílios 2025, conduzida pelo Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br) por meio do Cetic.br/NIC.br, mostra que 32% dos usuários de internet no país — o equivalente a aproximadamente 50 milhões de brasileiros com 10 anos ou mais — já experimentaram alguma ferramenta de IA generativa. O dado parece animador até que se observe a outra metade da pesquisa: 84% desses usuários empregam a tecnologia exclusivamente para finalidades pessoais, e o uso despenca de 69% na classe A para apenas 16% nas classes D e E. A coordenadora do CGI.br, Renata Mielli, afirmou no lançamento que o cenário reforça a urgência de mecanismos de literacia digital mais robustos.

Do outro lado da equação, no recorte corporativo, o relatório State of AI 2025 da McKinsey & Company entrevistou cerca de 1.500 organizações em todo o mundo. O resultado é desconfortável: embora 88% delas usem IA em pelo menos uma função e 72% já tenham adotado IA generativa, apenas 5,5% se qualificam como “AI high performers”, ou seja, capturam mais de 5% do EBIT a partir de iniciativas de IA. A maioria absoluta — cerca de dois terços — segue presa naquilo que os próprios consultores chamam de “pilot purgatory”: pilotos que nunca viram produção, experimentos que não se transformam em infraestrutura, ferramentas penduradas em cima de processos que ninguém se dispôs a redesenhar.

É esse o vão em que a desinformação prospera. Há um público gigantesco curioso por IA, há um mercado corporativo pressionado por resultados — e, no meio, uma indústria de cursos rasos vendendo a impressão de que copiar três prompts de redes sociais equivale a dominar a tecnologia.

Cursos de cursos, tutoriais que não funcionam e a fadiga de quem testa

O padrão tem nome e contornos cada vez mais nítidos. Criadores de conteúdo que nunca arquitetaram um sistema, nunca treinaram um modelo, não saberiam descrever em uma linha o que é uma rede neural ou como funciona o mecanismo de atenção que sustenta os modelos atuais — e, ainda assim, acumulam centenas de milhares de seguidores anunciando-se como especialistas. Vendem cursos baseados em outros cursos. Reproduzem tutoriais de ferramentas que mudam a cada quinze dias. Apresentam o “app que faz vídeo com IA” como se fosse a fronteira da tecnologia, quando se trata de uma camada de aplicação que sequer toca o que de fato move o setor: pipelines de dados, agentes autônomos, integração via API, automação de processos, governança de modelos.

O resultado é previsível. O seguidor compra o curso, abre a ferramenta, tenta replicar o passo a passo prometido, descobre que metade da interface mudou, que o resultado não se parece com o vídeo, que faltam etapas óbvias para um profissional e supérfluas para um leigo — e desiste. A frustração se sedimenta como percepção de que “IA não é para mim”, quando o problema real foi ter sido orientado por alguém que também não sabia. A UNESCO publicou em setembro de 2024 frameworks de competência em IA justamente porque o problema é sistêmico: quase metade da Geração Z, segundo levantamento de TeachAI e EY citado pelo Fórum Econômico Mundial, apresenta baixo desempenho em avaliar criticamente saídas de sistemas de IA — incluindo identificar quando o modelo simplesmente inventa fatos.

O verdadeiro poder da IA não cabe em um vídeo de trinta segundos

Inteligência artificial, no recorte que de fato move ponteiros de produtividade e receita, não é uma coleção de aplicativos virais. É infraestrutura. É a capacidade de orquestrar agentes que executam fluxos de trabalho de múltiplas etapas, integrar modelos a sistemas legados via API, automatizar prospecção B2B, tratamento de leads, atendimento 24 horas por dia, geração de relatórios analíticos, decisões baseadas em dados estruturados e não estruturados. Os “high performers” identificados pela McKinsey têm uma característica em comum, e ela não é o tamanho do orçamento: são 2,8 vezes mais propensos a redesenhar fundamentalmente seus fluxos de trabalho antes de implantar IA. Em outras palavras, tratam a tecnologia como infraestrutura de crescimento, não como gadget.

Há ainda uma discussão técnica que praticamente nenhum influenciador toca: o uso corporativo de IA deveria ocorrer prioritariamente via API, em ambientes controlados, com governança de prompt, retenção zero de dados, logs auditáveis e segregação de informação sensível — não por meio de interfaces públicas em que qualquer texto colado pode, em tese, alimentar um pipeline de treinamento. Esse é o tipo de conversa que separa quem opera IA como ativo estratégico de quem apenas brinca com a saída do modelo.

O AI Index 2025, do Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI), registrou 233 incidentes documentados envolvendo sistemas de IA em 2024, alta de 56,4% sobre o ano anterior, com casos de desinformação amplificada por IA em mais de uma dezena de processos eleitorais ao redor do mundo. A confiança do público em empresas que protegem dados pessoais com IA caiu de 50% em 2023 para 47% em 2024. São dados que deveriam estar no centro do debate público sobre IA — e não na periferia, esmagados por enésimos vídeos sobre como gerar miniaturas para o YouTube.

O que esperar de quem se anuncia como especialista

A pergunta a fazer a qualquer profissional que se posicione como autoridade em inteligência artificial deixou de ser “quantos seguidores você tem?”. As perguntas que importam, na ordem inversa de simpatia, são: você consegue explicar o que distingue um modelo aberto de um modelo proprietário? Já implementou um agente que executa fluxo de múltiplas etapas em produção? Sabe descrever a diferença entre fine-tuning, RAG e prompt engineering — e, mais importante, em que cenário cada um se aplica? Já redesenhou um processo de negócio inteiro a partir de IA, ou apenas grampeou um chatbot na lateral de um site? E, por fim: o curso que você vende é estruturado em torno de fundamentos transferíveis, ou em torno de uma ferramenta específica que pode estar obsoleta na semana seguinte?

Para o líder corporativo, o conselho prático é mais duro: desconfie da promessa de transformação rápida via curso de oito horas. A literacia em IA, conforme estabelecido inclusive pelo Artigo 4 do AI Act europeu, é responsabilidade de quem implanta a tecnologia — e exige formação técnica, ética e estratégica que nenhum tutorial de rede social entrega. O custo de tratar IA como moda não é apenas financeiro. É de tempo, posicionamento competitivo e, em casos cada vez mais frequentes, de exposição reputacional.

Sobre o autor da análise

Wilson Silva é fundador e CEO da WS Labs (wslabs.ai), empresa que atua nos pilares de Agentes de IA, Automação Inteligente e Dados & Tomada de Decisão para clientes corporativos. Possui mestrado em Gestão de Negócios pela FIA Business School e MBA em Inteligência Artificial. É professor da ESPM São Paulo, no curso de Administração, onde leciona as disciplinas de Marketing de Conteúdo, Otimização para Buscadores e GEO (Generative Engine Optimization), e também professor da Faculdade Impacta, em programa de MBA em Inteligência Artificial. Em 2025, foi palestrante do Web Summit Rio e do AI Experience Brasil, abordando o uso de IA como infraestrutura de crescimento corporativo. Mantém análises críticas sobre o setor no perfil @wilsonsilva_mkt no Instagram.