Se a IA pode destruir seu produto, destrua você mesmo
A pior posição para qualquer empresa hoje é defender o passado por apego ao que já deu certo. Porque a concorrência agora vai ser muito agressiva. Se uma tarefa pode ser automatizada, ela provavelmente será. E talvez nem pelo seu concorrente, mas, até pelo seu cliente
Atualizado
Em minha última coluna, escrevi sobre a sensação que tive ao voltar ao Web Summit no Rio de Janeiro, comparando as edições de 2026 e 2024.
Em 2024, o ambiente parecia uma grande celebração da energia empreendedora brasileira. Havia entusiasmo, muitos pitches, ideias em todos os corredores e aquela impressão de que uma revolução estava acontecendo diante dos nossos olhos. Muitos investidores e empresas mais robustas em vários setores (destaque para fintechs, marketplaces, cripto).
Em 2026, a sensação foi diferente. A revolução parecia bem outra, mais junior. Pudera, a vida está mais dura e mais seletiva (juros na lua...). Vi menos glamour, menos estandes institucionais, menos capital aparentemente disposto a apostar em qualquer promessa. E, por outro lado, empresas mais cruas, mais empreendedores tentando validar hipóteses ainda muito iniciais.
A inteligência artificial em 2024 era uma ideia, em 2026, ela estava em todos os lugares. Mas justamente por estar em todos os lugares, deixou de ser, sozinha, uma vantagem competitiva. Em muitos casos, parecia mais um idioma obrigatório do que uma tese de negócio. A pergunta já não era mais se uma empresa usava IA. A pergunta passou a ser: para resolver o quê, com que profundidade, com que dados, com que distribuição e com qual capacidade real de execução?
Depois do meu artigo, o colunista Gustavo Cunha escreveu um texto com reflexões muito legais sobre esse momento (clique aqui para ler). Após ler, fiquei com a impressão de que há uma evolução importante nessa discussão. A IA não está apenas mudando o jeito como startups nascem, mas vai potencialmente mudando o jeito como empresas já existentes pensam, testam, erram, aprendem e constroem. Se sua empresa não está passando por isso, ache estranho!
Talvez esse seja um dos pontos mais relevantes do momento atual. Gustavo de certa forma lançou um paradoxo: A inteligência artificial colocou o CEO, o diretor, o analista e o estagiário, na mesma sala de aula. Como pode isso?
Todos podem aprender ao mesmo tempo. Todos estão testando ferramentas novas. Todos estão descobrindo que tarefas que antes exigiam semanas de estruturação, reuniões, briefing técnico e desenvolvimento podem, em alguns casos, virar um protótipo funcional em poucos dias. Claro que acelera o acerto e o erro. Mas muito mais o acerto. Mas também leva ideias fracas mais longe do que deveriam (isso percebi em no Web Summit 2026...).
Isso tudo muda profundamente a economia de empreender. Até pouco tempo atrás, transformar uma ideia em produto exigia um caminho relativamente conhecido: desenhar o conceito, escrever especificações, envolver tecnologia, priorizar no roadmap, desenvolver, testar, ajustar e só então colocar algo na frente do cliente. Esse processo continua existindo e continua sendo indispensável em muitos casos. Mas a etapa anterior, a da experimentação, foi brutalmente acelerada. E não só acelerada, precisa de menos “braços”. Antes você precisava juntar um conjunto de pessoas com ferramental técnico específico. Agora precisa menos.
Na minha empresa, vivemos isso de forma muito concreta. Recentemente, ao começar a pensar mais intensamente nessa lógica, conseguimos prototipar um produto em cerca de uma semana e colocá-lo na rua para teste. Não era uma tese abstrata sobre produtividade. Era uma mudança prática na forma de construir. E não envolvemos quase ninguém da empresa. Duas pessoas sozinhas sem tanto conhecimento tecnológico fizeram um protótipo que “antes da IA” aposto que envolveria ao menos 2 executivos, 2 pessoas de tecnologia, 1 de operações, 1 para temas administrativos e financeiros e 1 de marketing. E teria levado 1 mês ao menos. E acho que não teria ficado tão bom.
O impacto disso é enorme. Quando se reduz o custo de testar, aumenta-se a quantidade de hipóteses que uma empresa consegue validar. Quando se reduz o tempo entre a ideia e o teste, diminui-se o desperdício. Quando o próprio time de negócio consegue prototipar, pesquisar, organizar informações, estruturar fluxos e simular soluções, a conversa com tecnologia muda de natureza. Ela deixa de começar no - “tenho uma ideia”, para ai uma pessoa de cada equipe para montarmos isso e ver se funciona - e passa a começar no “testei algo, funcionou até aqui, já estou quase transformando em produto de verdade”.
Isso não elimina o papel da tecnologia. Pelo contrário. Valoriza ainda mais. O time técnico deixa de ser acionado para transformar intuições vagas em sistemas e passa a entrar em momentos mais qualificados, com hipóteses mais maduras, problemas mais claros e evidências mais concretas. Eles tendem a entrar para validar, melhorar e blindar modelos previamente “burilados” e potencialmente vendáveis (ou já vendidos).
Dentro da empresa, hoje temos uma brincadeira que resume bem essa postura: se a inteligência artificial vai destruir algum produto nosso, ou algum serviço que prestamos, é melhor que sejamos nós a destruir primeiro.
A frase parece exagerada, mas traduz uma mentalidade importante. A pior posição para qualquer empresa hoje é defender o passado por apego ao que já deu certo. Porque a concorrência agora vai ser muito agressiva. Se uma tarefa pode ser automatizada, ela provavelmente será. E talvez nem pelo seu concorrente, mas, até pelo seu cliente mesmo. Se uma análise pode ser acelerada, alguém vai acelerá-la. Se um produto pode ser simplificado por IA, alguém vai tentar fazer isso. A escolha real não é entre preservar ou mudar. É entre liderar a mudança ou ser surpreendido por ela.
Isso tem mudado inclusive a cultura de trabalho. Em temas jurídicos, regulatórios, tecnológicos ou de produto, a pergunta deixou de ser apenas “qual entrega eu quero?”. Cada vez mais, a pergunta passa a ser: “como transformamos essa entrega em um prompt, em um agente, em uma base de conhecimento ou em um processo replicável?”.
A diferença é sutil, mas profunda. Não se trata apenas de usar IA para fazer uma tarefa mais rápido. Trata-se de usar IA para evitar que a mesma tarefa precise ser sempre refeita contando com a “experiência” de um mesmo operador. É uma lógica diferente de acumulação de conhecimento. Cada análise, cada pesquisa, cada fluxo e cada decisão recorrente precisa virar aprendizado organizacional.
É aqui que a inteligência artificial deixa de ser uma ferramenta individual de produtividade e começa a se tornar infraestrutura da empresa.
Um colaborador que usa IA apenas para escrever um e-mail ganhou eficiência pontual. Uma empresa que transforma perguntas frequentes, rotinas jurídicas, pesquisas regulatórias, análises operacionais e processos internos em agentes e bases de conhecimento ganhou capacidade institucional. A diferença entre uma coisa e outra será cada vez mais relevante.
No mercado regulado, isso fica ainda mais evidente. Empresas que lidam com normas, documentos, cadastros, controles, auditoria, PLD, KYC, KYP, suitability, governança e relacionamento com reguladores vivem em ambientes intensivos em informação. Há muita leitura, muita interpretação, muita evidência e muita repetição.
A IA tem enorme potencial nesse tipo de problema. Não porque substitui o conhecimento técnico, mas porque amplia a capacidade de organizar, recuperar e aplicar esse conhecimento. Ela acelera a pesquisa, melhora a estruturação de documentos, ajuda a comparar normas, sugere fluxos, identifica lacunas e permite que equipes pequenas façam mais com menos desperdício.
Mas há um outro lado, e ele não pode ser ignorado.
Se a inteligência artificial passa a ser usada do estagiário ao presidente, em todas as áreas da empresa, o risco de vazamento de dados também aumenta. Isso vai acontecer. Não por má-fé, necessariamente, mas por uso desorganizado, excesso de informalidade, desconhecimento das ferramentas e falta de regras claras. Você vai sofrer com isso, pode apostar.
O mesmo instrumento que acelera uma análise pode expor uma informação sensível. O mesmo prompt que ajuda a resumir um documento pode levar dados de cliente para um ambiente inadequado. A mesma facilidade que torna a empresa mais produtiva pode (e vai) criar fragilidades jurídicas, reputacionais e operacionais.
Esse é um dilema real. Não usar IA pode parecer mais seguro, mas é uma falsa segurança. A empresa fica protegida de alguns riscos, mas se torna menos produtiva, menos competitiva e mais lenta. Por outro lado, usar IA de forma descontrolada é igualmente irresponsável. Pode comprometer informações confidenciais, afetar clientes, gerar decisões mal fundamentadas e destruir confiança.
As empresas precisam definir como seus colaboradores podem usar IA, quais dados não podem ser inseridos em ferramentas abertas, quais soluções são aprovadas, quais exigem ambiente controlado, quais tarefas precisam de revisão humana e quais usos devem ser proibidos. Também precisarão criar procedimentos de contingência para o caso de falhas, vazamentos ou uso indevido.
A inteligência artificial veio para dentro das empresas antes que muitas delas estivessem prontas para recebê-la. Ela entrou pelo navegador, pelo celular, pelo entusiasmo dos funcionários e pela pressão por produtividade. Agora, a gestão precisa alcançar o uso real que já está acontecendo.
O comentário do Gustavo reforça que a IA colocou todos diante de uma curva de aprendizado comum. E a experiência prática dentro das empresas mostra que essa curva não é teórica. Ela já mudou a forma como produtos são pensados, testados e lançados. A boa notícia é que nunca foi tão barato experimentar. A má notícia é que nunca foi tão fácil experimentar errado.
Empreender ficou mais acessível, mas não necessariamente mais simples. Criar protótipos ficou mais rápido, mas construir empresas defensáveis continua difícil. No fim, a inteligência artificial não eliminou as perguntas fundamentais dos negócios. Apenas acelerou o momento em que elas precisam ser respondidas.
O produto resolve uma dor real? O cliente percebe valor? A empresa consegue distribuir? O preço para de pé? O mercado é profundo o suficiente para ganhar dinheiro? A concorrência consegue fazer igual e eu não terei diferencial?
A IA reduz o custo de tudo acima, inclusive da concorrência fazer o que você está pensando, mais barato, ou de graça.
E talvez seja justamente aí que estará a diferença entre quem apenas usa inteligência artificial e quem conseguirá construir, com ela, empresas melhores.
Quem, de fato, vai conseguir ficar de pé?
José Brazuna é sócio da Iaas!
O e-mail do José Brazuna é: jbrazuna@iaasbr.com