Modelos de IA setoriais devem saltar de 1% para mais da metade do uso corporativo até 2027

Empresas que adotaram um único assistente de inteligência artificial para todas as tarefas agora avaliam sistemas treinados para um setor específico. São os chamados modelos verticais, que passam a competir com ferramentas generalistas como ChatGPT, Gemini e Claude.

O movimento aparece nos investimentos. Segundo a Menlo Ventures, os gastos com IA vertical somaram cerca de US$ 3,5 bilhões em 2025, quase o triplo do registrado no ano anterior.

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O que são modelos verticais de inteligência artificial

Um modelo vertical é um sistema ajustado com dados, vocabulário e regras de uma área, como saúde, direito, finanças ou logística. Já a IA generalista é treinada com informações amplas para responder a temas variados.

A diferença aparece no uso. Um assistente jurídico vertical, por exemplo, pode ser alimentado com legislação, jurisprudência e contratos, e indicar de onde veio cada resposta. Um modelo genérico tende a oferecer respostas mais abrangentes e mais difíceis de verificar em contextos técnicos.

Como o ajuste ao setor funciona

Em geral, as empresas partem de um modelo de base e aplicam o fine-tuning, etapa em que o sistema recebe treinamento adicional com dados do setor. Outra técnica comum permite que o modelo consulte documentos confiáveis da própria companhia antes de responder.

Esses recursos ajudam a reduzir as chamadas alucinações, que são respostas incorretas apresentadas com aparência de certeza.

Por que o interesse cresce

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Três fatores explicam a procura. O primeiro é a precisão em tarefas técnicas, já que o modelo conhece os termos e os critérios da área. O segundo é a conformidade: setores regulados, como saúde e finanças, precisam de rastreabilidade e de proteção de dados, o que inclui o cumprimento da LGPD no Brasil.

O terceiro é o custo. Modelos menores e focados em uma função costumam exigir menos capacidade computacional do que sistemas generalistas de grande porte.

A consultoria Gartner projeta que modelos específicos de domínio respondam por mais da metade da IA generativa usada por empresas em 2027, ante cerca de 1% em 2024.

Exemplos práticos de IA vertical

Na saúde, há sistemas que apoiam a leitura de exames de imagem e organizam prontuários. Em bancos e fintechs, modelos específicos analisam risco de crédito e identificam padrões de fraude.

Em escritórios de advocacia, a tecnologia acelera a pesquisa de jurisprudência e a revisão de contratos. No varejo e na logística, ferramentas prevendo demanda e ajustando estoques usam dados históricos da própria operação.

Limites e o que observar daqui para frente

Os modelos generalistas seguem úteis para tarefas amplas, como redigir, resumir e traduzir textos. A tendência é que as empresas combinem os dois tipos, usando cada um onde faz mais sentido.

O principal desafio continua sendo o retorno do investimento. Um estudo da IBM com 2 mil CEOs, divulgado em 2025, apontou que apenas 25% das iniciativas de IA entregaram o retorno esperado. Para as companhias, isso reforça a necessidade de definir objetivos claros, ter dados organizados e medir resultados antes de ampliar o uso.

Para os profissionais, o avanço da IA vertical indica que conhecer a tecnologia e o próprio setor ao mesmo tempo tende a ser cada vez mais relevante no mercado de trabalho.

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