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Modelos de Linguagem Pequenos impulsionam inovação na América Latina

SLMs ganham impulso na América Latina como alternativa eficaz de IA, mantendo dados no ambiente local, fortalecendo governança e reduzindo custos com computação de borda.

Estudo associa o uso intensivo de IA no trabalho a um declínio no pensamento independente
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  • Os Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) aparecem como opção prática para acelerar a transformação digital na América Latina, mantendo governança, custos e competitividade.
  • Estudos da Dell Technologies mostram que mais de noventa por cento das organizações da região enfrentam dificuldades de integração em IA, mantendo projetos em fases iniciais.
  • Mais de sessenta por cento das empresas valorizam informações e propriedade intelectual, preferindo manter dados no próprio ambiente com modelos menores e auditáveis.
  • O Índice Latinoamericano de Inteligência Artificial de 2025 indica abundância de dados, mas problemas de disponibilidade e padronização; SLMs com conjuntos de dados menores ajudam no desenvolvimento local.
  • Além disso, há expectativa de modernização de mais de trinta por cento de servidores e armazenamento para IA, com aumento de mais de trinta e seis por cento no armazenamento voltado para IA; computação de borda aumenta eficiência e reduz latência.

Os Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) aparecem como alternativa eficaz para acelerar a transformação digital na América Latina, sem abrir mão de governança, custos ou competitividade. O Brasil lidera a adoção de IA, mas há barreiras como infraestrutura, talentos e soberania de dados.

Estudos recentes indicam que mais de 90% das organizações latino-americanas enfrentam dificuldades de integração de IA, mantendo-se em estágios iniciais. Os SLMs, que exigem menos dados e poder computacional, prometem progresso mais rápido e menos risco.

Além disso, mais de 60% das empresas da região valorizam informações próprias e desejam evitar gestão por terceiros. Pesquisas da Dell Technologies também apontam que 78% dos ataques cibernéticos visam comprometer backups, destacando a importância de soluções auditáveis.

SLMs na prática

Os SLMs se destacam por resolver tarefas específicas com eficiência, mantendo dados no perímetro da empresa. Modelos menores e auditáveis ganham espaço ao lado de arquiteturas distribuídas e computação de borda, reduzindo dependência de nuvens custosas.

As cargas de IA exigem modernização de infraestrutura; estima-se que mais de 30% dos servidores e armazenamento precisem ser atualizados. O armazenamento para IA pode crescer acima de 36% na região, segundo o ILIA 2025.

A borda surge como caminho para reduzir latência e consumo de energia. Modelos otimizados operando em quiosques, fábricas e dispositivos locais elevam o controle operacional sem depender da nuvem.

Desafios e cenário regional

A América Latina produz dados volumosos, mas sofre com disponibilidade e padronização. Os SLMs ajudam a contornar esse gargalo com conjuntos de dados menores e mais controlados. Brasil concentra a maior parte do uso regional de HPC, o que impacta a estratégia regional.

Para muitos negócios, a proximidade entre dados e operações facilita governança, segurança e conformidade regulatória. A computação de borda, aliada aos SLMs, facilita adoção por setores com conectividade limitada.

O texto aponta que a região está em ponto de virada: há interesse, talentos emergentes e a necessidade de maior competitividade. A combinação de SLMs, borda e redes distribuídas aparece como caminho mais viável alinhado à realidade local.

Luis Gonçalves, presidente da Dell Technologies para a América Latina, destaca o potencial de acelerar casos de uso sem grandes investimentos. As informações são provenientes de estudos setoriais citados na reportagem.

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