O conceito mais importante na era da IA

Quais os efeitos da IA ter barateado o custo de código?

Software sempre foi uma despesa cara das empresas. Um time interno ou uma fábrica de software custa caro. A IA barateou isso. Um sistema que demorava 3 meses pode ser feito em uma semana, com muito menos gente envolvida.

A primeira coisa que vem a mente: Software as a service está morto e todos os devs vão perder seus empregos. O que se vê hoje em agosto de 2026 não é esse efeito.

Mas a pergunta que fica são os efeitos para donos de negócios. Não só os de primeira ordem, mas os de segunda e terceira.

Como eu posso aproveitar essa onda na minha empresa? E como isso se dá do ponto de vista do incumbente(líder da área) e dos postulantes à roubarem espaço?

Pequeno ganha, mas o líder mais ainda

Copiar tornou-se barato e rápido. Você pode dar um print e um audio para o Cursor e o Claude Code e ele pode implementar sistemas inteiro. E ele sequer exige que você entre em detalhes técnicos.

Isso diminui o poder de diferenciações. O pequeno pode olhar para o líder de mercado e falar "eu vou construir algo que não tem na plataforma dele". O líder pode copiar em alguns dias.

Antigamente, um dos pontos de entrada para produtos e serviços digitais era entrar por onde não compensava tanto para o líder botar por esforço. Hoje em dia essa barreira foi desfeita e essa estratégia apesar de ser válida, é fraca. A ultra especialização perde força.

Mas, se mesmo assim, uma empresa pequena fizer um produto/serviço interessante e começar a ter tração?

Distribuição

Aí entra a parte que os clientes precisam conhecer e desejar seu produto.

Um bom produto com distribuição fraca perde para um produto médio com distribuição ótima. O McDonalds nem é o melhor lanche, mas ninguém o bate em distribuição. Todo mundo conhece a marca.

Fazer as pessoas conhecerem e desejarem seu produto é o que diferencia quando há uma abundância de oferta.

Um dos efeitos colaterais, para explicar, é o fato do influenciador ganhar tanto dinheiro. O retorno é alto pois ele faz seu produto ser conhecido, já que a atenção das pessoas está nas redes sociais.

E novamente o líder de mercado tem mais dinheiro pra torrar e testar diversos canais de distribuição para alcançar o público.

O que fazer então para bater de frente com o líder?

O fio de esperança

A esperança está nos dados.

Modelos genéricos de IA entregam respostas genéricas, mas uma empresa que cria um produto/serviço que explora dados e processos que são particulares, essa dá respostas específicas e mais úteis para os seus clientes.

Um dos conceitos mais importantes aqui é o data flywheel. Definição:

Um data flywheel é um ciclo virtuoso e auto-reforçador onde dados gerados por interações de usuários e processos operacionais são utilizados para refinar modelos de machine learning e fluxos de trabalho, resultando em produtos e experiências de usuários melhores, o que gera ainda mais dados valiosos.

Basicamente você ensina a IA com dados e processos que só você tem. Essa roda que gira sozinha não é algo copiável por mais ninguém pois só você possui seus dados e seus processos. Isso ninguém pode copiar.

É um eterno ciclo de tenta, erra, aprende. Essa é a grande força.

E isso não depende de que modelo você usa: Claude, GPT, DeepSeek, Qwen. O modelo é um motor trocável, o que importa é o que está ao redor.

A notícia boa para o líder de mercado: quanto mais dado, melhor. Um exemplo para deixar claro. Digamos que sua empresa depende demais de um processo de revisão de documentos. E um estagiário cria uma ferramenta que faz esse processo sozinho. Se ele só mandar pro Claude Sonnet e retornar para o usuário, provavelmente a revisão será bem pior que o seu analista sênior geralmente faz.

E é aí que está o ouro. As correções do processo ensinam a IA a agir como seu analista sênior. E o seu produto interno vai aprendendo cada vez mais. Se ele será melhor que o funcionário não importa, ele pode ser bom o bastante para ajudar sua empresa e ainda pode tornar-se um produto que a empresa pode vender.

A notícia boa para os postulantes: quanto maior sua habilidade com IA e mais nativa a empresa é nessa tecnologia, mais rápido é o crescimento.

É como se você fosse capaz de reinvestir os dividendos da sua carteira. A linha azul clara é a linha para quem sabe como manejar a IA melhor. Por mais que esteja atrasado em volume de dados, o processo de criação e melhoria da data flywheel é o que faz ganhar no longo prazo.

Conclusão

As coisas mudam de figura muito rápido, mas fazer bem aquilo que só você sabe fazer nunca te deixará na mão.