Nos últimos anos, LLMs (Large Language Models) se tornaram onipresentes no fluxo de trabalho de profissionais de dados. Isso gerou uma dúvida comum: será que podemos usar esses modelos para criar previsões de vendas, churn, demanda, crédito ou preços?
A resposta direta é não.
Não porque os LLMs sejam fracos, mas porque foram projetados para outra função. Entender essa diferença é um passo essencial para evitar ilusões tecnológicas e proteger a tomada de decisão das organizações.
A Natureza dos LLMs
LLMs são sistemas especializados em linguagem. Seu propósito é gerar texto coerente, não construir modelos matemáticos. Eles produzem respostas plausíveis e bem formuladas, mas isso não significa que tenham precisão numérica ou consistência estatística. Ao receber dados estruturados, um LLM não reconhece variáveis, distribuições ou padrões. Ele interpreta tudo como texto, o que impede a modelagem adequada de correlação, regressão, sazonalidade ou causalidade.
O Problema da Reprodutibilidade
Previsões sérias exigem resultados replicáveis. Dadas as mesmas entradas, o modelo deve devolver exatamente o mesmo número. LLMs, por serem modelos probabilísticos de linguagem, podem variar suas respostas. Em ambientes regulados como finanças, seguros ou saúde, isso simplesmente não é aceitável.
Ausência de Inferência Estatística
Um modelo preditivo rigoroso calcula resíduos, cria intervalos de confiança, utiliza cross-validation e entrega métricas de erro claras. LLMs podem explicar essas técnicas com maestria, mas não as executam de forma confiável. Eles não foram construídos para isso, e forçá-los a esse papel compromete qualquer governança analítica.
Causalidade Não é Linguagem
Outro ponto crítico é que LLMs não entendem causalidade. Eles reconhecem padrões linguísticos, não relações de causa e efeito. Quando confundem correlação com causalidade, podem induzir decisões perigosas, enviesadas e impossíveis de auditar.
O Papel Correto dos LLMs
Isso não significa que eles não tenham espaço em projetos preditivos. Pelo contrário. LLMs são ótimos para explicar previsões, gerar relatórios automáticos, sugerir hipóteses, interpretar tendências e atuar como interface conversacional para modelos preditivos reais. Eles ampliam a capacidade analítica da equipe, mas não substituem algoritmos tradicionais.
Quando Precisão Importa
A previsão que exige rigor, estabilidade e governança continua sendo responsabilidade de modelos estatísticos e supervisionados. Regressões, árvores, gradient boosting, redes neurais estruturadas, ARIMA, Prophet e outros algoritmos foram projetados para aprender relações matemáticas reais. São eles que garantem precisão, consistência e auditabilidade.
Conclusão
LLMs são parte essencial da nova infraestrutura de IA, mas apenas quando usados no papel certo. Eles brilham ao lidar com linguagem, geração de conteúdo, explicação e interação. Já a previsão numérica e robusta deve permanecer com os modelos estatísticos e supervisionados tradicionais. Entender essa divisão é essencial para quem deseja aplicar IA com responsabilidade, eficiência e maturidade.
David Matos
Referências:
Modelos Determinísticos e Estocásticos em IA – Entendendo Diferenças e Riscos dos LLMs
IA Generativa e LLMs Para Processamento de Linguagem Natural