A IA agêntica está remodelando o empreendedorismo e aumentando os desafios para as empresas já estabelecidas. Startups estão implantando sistemas coordenados de agentes de IA capazes de planejar, agir e se adaptar de forma autônoma. Essa abordagem reduz drasticamente o tempo, o capital e o número de pessoas necessários para lançar e expandir uma empresa. Produtos que antes exigiam grandes equipes e mais de um ano para serem desenvolvidos agora podem ser criados e aprimorados em poucas semanas por um pequeno grupo de pessoas. Startups nativas em IA constroem conhecimento proprietário sobre fluxos de trabalho por meio do uso de agentes de IA, criando vantagens cumulativas. As empresas estabelecidas enfrentam um desafio estrutural: dados isolados em silos, fluxos de trabalho legados e funções rígidas limitam os benefícios da IA agêntica. Os líderes precisam redesenhar processos antes de automatizá-los, fortalecer a qualidade dos dados, esclarecer os pontos de transição entre humanos e IA e preparar os funcionários para se concentrarem em trabalhos que exijam julgamento humano ou que estejam fora do padrão.
Categoria: Inteligência Artificial
As tecnologias que vão mudar o mundo na próxima década: O impacto das Deep Techs e da I.A.
A história da humanidade é marcada por saltos tecnológicos que redefinem completamente a forma como vivemos, trabalhamos e nos relacionamos. No início do século passado, ao viajar para regiões mais isoladas, as pessoas costumavam perguntar se o local dispunha de energia elétrica. Algumas décadas depois, a pergunta padrão passou a ser sobre a disponibilidade de conexão Wi-Fi.
Muito em breve, entraremos em uma nova fase desse amadurecimento tecnológico. A pergunta que faremos ao interagir com qualquer produto, serviço ou empresa não será mais sobre a sua conectividade, mas sim: “Como vocês utilizam a Inteligência Artificial?”
Estamos vivendo a transição da Inteligência Artificial (IA) de uma mera inovação isolada para o que os economistas chamam de Tecnologia de Propósito Geral (GPT). Assim como a eletricidade, a máquina a vapor e a própria internet transformaram todas as indústrias existentes em suas respectivas épocas, a IA e as chamadas Deep Techs (tecnologias profundas) estão prestes a redesenhar a infraestrutura global ao longo da próxima década.
Neste artigo, vamos explorar detalhadamente as principais visões compartilhadas no podcast Market Makers com o renomado investidor Guilherme Molter, especialista em Venture Capital focado em inovação profunda. Você compreenderá o conceito de Deep Tech, como a inteligência artificial está moldando o futuro dos investimentos e quais são as tendências tecnológicas inevitáveis que impactarão a economia global e a medicina nos próximos dez anos.
Visões da I.A. em junho de 2026: Do Fantasma da Bolha Tecnológica à Revolução Prática da Produtividade
A inteligência artificial (I.A.) deixou de ser apenas uma promessa futurista para se tornar o epicentro das discussões econômicas, empresariais e geopolíticas globais. Se no final do ano passado e início deste ano o mercado financeiro e os analistas de tecnologia viviam sob o espectro assustador de que os investimentos massivos no setor representavam uma imensa bolha especulativa — comparável à bolha das ferrovias no século XIX ou à explosão das empresas pontocom nos anos 90 —, o cenário atual mudou de figura de maneira radical.
Neste momento, as discussões não giram mais em torno de se a tecnologia é útil, mas sim de como a infraestrutura global conseguirá dar conta de uma demanda que cresce em ritmo exponencial. A percepção geral de mercado passou por uma metamorfose drástica: saímos do medo do desperdício de capital para o temor real de escassez de capacidade computacional. O que parecia um excesso de gastos em infraestrutura agora se revela insuficiente para suprir uma revolução produtiva que está sendo adotada de forma agressiva pelo setor corporativo mundial.
Privacidade de dados é uma estratégia de crescimento
Proteger os dados dos clientes é mais do que uma obrigação legal ou de TI. Pode ser um motor relevante de crescimento. Pesquisadores analisaram 360 anúncios reais de empresas sobre novas ou aprimoradas práticas de privacidade ao longo de 14 anos e constataram que o mercado recompensa consistentemente organizações que levam o tema a sério — especialmente aquelas que já sofreram violações de dados. Ao conectar práticas de privacidade ao comportamento do consumidor, usando dados da Osano e da YouGov, observaram que marcas com forte reputação em privacidade registraram um aumento de 12,31% na preferência dos clientes. Evidências experimentais explicam o motivo: práticas robustas elevam a confiança e reduzem preocupações, aumentando a intenção de compra. Para líderes, a mensagem é clara: tornar a privacidade visível, proativa e central na experiência do cliente, e não apenas um requisito de bastidores.
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Funcionários estão recorrendo à IA para apoio pessoal. Isso é arriscado.
Funcionários estão cada vez mais recorrendo à inteligência artificial para obter aconselhamento de carreira, apoio emocional e até mesmo companhia. No entanto, as pesquisadoras Constance Noonan Hadley, do Institute for Life at Work, e Sarah Wright, da University of Canterbury, descobriram que, apesar dessas interações, mais da metade dos 1.545 trabalhadores do conhecimento nos Estados Unidos entrevistados relataram sentir solidão no trabalho — um fator associado a menor satisfação profissional e maior intenção de sair do emprego.
A pesquisa sugere que a IA não substitui os benefícios das conexões humanas e pode, ao longo do tempo, enfraquecer a colaboração, a confiança e as habilidades sociais. As autoras recomendam cinco medidas para evitar esses problemas: monitorar o impacto social da IA, estabelecer diretrizes para seu uso, projetá-la para estimular a interação humana, utilizá-la na organização de atividades sociais e treinar funcionários para um uso saudável da tecnologia.
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Como os robôs com IA generativa estão remodelando os serviços
Ao incorporar inteligência artificial generativa, os robôs estão evoluindo de máquinas baseadas em scripts para sistemas adaptativos que interpretam contexto, aprendem por demonstração e ajustam seus comportamentos em tempo real. Avanços em modelos de linguagem de grande escala e tecnologias relacionadas estão ajudando os robôs a oferecer resultados consistentes e personalizados em escala. Veículos autônomos e assistentes humanoides em fábricas demonstraram que os robôs podem lidar com instruções complexas e colaborar com pessoas em ambientes físicos.
Mas, para implementar com sucesso robôs movidos por IA generativa, as empresas precisam escolher casos de uso vinculados a restrições reais de trabalho, projetar interações que pareçam naturais, posicionar os robôs como parceiros — e não substitutos — dos funcionários, alinhar as capacidades dos robôs à variabilidade das tarefas e definir métricas de sucesso. Privacidade, transparência e segurança também devem permanecer prioridades à medida que os robôs coletam dados e influenciam decisões.
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Por que o modelo de produto digital supera as abordagens baseadas em projetos
As empresas precisam fazer a transição do gerenciamento tradicional de projetos de TI para a gestão de produtos digitais. Abordagens baseadas em projetos — sejam em cascata ou ágeis — apresentam altas taxas de fracasso, e tecnologias emergentes como a IA podem tornar os resultados ainda menos previsíveis. Normalmente, os projetos terminam quando um novo sistema ou aplicativo é entregue, limitando as oportunidades de aprendizado e melhoria. A gestão de produtos digitais, em contraste, depende de equipes permanentes e multifuncionais que se concentram em resultados de longo prazo e no valor para o cliente.
O sucesso dessas equipes é avaliado pela adoção, retenção de usuários e receita. Para realizar a transição, as empresas devem começar com pequenas vitórias, definir uma visão de produto, capacitar as equipes, construir uma infraestrutura duradoura para apoiá-las e assumir um compromisso de vários anos, como fizeram empresas como o The New York Times, CarMax e Capital One.
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Por que a IA generativa parece tão ameaçadora para os trabalhadores
À medida que a IA generativa passa a executar mais tarefas cognitivas, criativas e interpessoais, muitos funcionários a percebem como uma ameaça à sua competência, autonomia e senso de pertencimento no trabalho. Essas perturbações psicológicas estão produzindo resistência generalizada, desengajamento e até oposição velada às iniciativas de IA. O desafio para os líderes não é apenas a integração técnica, mas também a adaptação emocional e social. Para enfrentar esse desafio, os autores propõem a estrutura AWARE, que ajuda líderes a atender às necessidades psicológicas dos funcionários: reconhecer as preocupações dos empregados, observar comportamentos adaptativos e desadaptativos de enfrentamento, alinhar sistemas de apoio às necessidades psicológicas, redesenhar fluxos de trabalho em torno das sinergias entre humanos e IA e capacitar os trabalhadores por meio de transparência e inclusão. Líderes que aplicam essa estrutura podem garantir que as ferramentas de IA generativa fortaleçam — e não enfraqueçam — a motivação e o comprometimento dos trabalhadores.
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A IA generativa não tornará seus funcionários especialistas
A IA generativa pode ajudar trabalhadores a executar tarefas desconhecidas com mais rapidez, mas não elimina a diferença de desempenho entre novatos e especialistas.
Pesquisadores exploraram essa dinâmica ao realizar um experimento controlado de redação com funcionários de uma empresa fintech, dividindo os participantes em três grupos com base no nível de expertise relevante. Cada grupo concebeu e redigiu um artigo com e sem assistência de IA. O desempenho na fase de conceituação foi semelhante entre os grupos quando utilizaram IA, indicando que a tecnologia ajudou as pessoas a gerar ideias consistentes mesmo sem experiência profunda. Durante a fase de escrita, porém, surgiram diferenças. O grupo com expertise intermediária quase igualou os especialistas ao usar IA, mas o grupo com baixa expertise apresentou melhora mínima, sugerindo que ter experiência na tarefa era crucial para interpretar e refinar os resultados da IA. As conclusões indicam que a capacidade da IA generativa de qualificar trabalhadores depende da “distância de expertise” entre a pessoa e a tarefa. As organizações devem combinar ferramentas de IA com orientação estruturada, treinamento básico e fluxos de trabalho redesenhados, em vez de presumir que a tecnologia, sozinha, pode transformar novatos em especialistas.
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Uma abordagem sistemática para experimentar com IA generativa
As ferramentas de IA generativa oferecem oportunidades sem precedentes, mas as organizações que as adotam frequentemente enfrentam uma queda inicial de produtividade antes de observar ganhos sustentados. Essa “curva J da produtividade” reflete as dores de crescimento associadas à integração de novos sistemas, à reorganização de fluxos de trabalho e ao investimento em capacidades complementares. Para preencher a lacuna entre a adoção e o impacto mensurável, algumas empresas inteligentes estão adotando uma abordagem disciplinada: a experimentação organizacional. Ao desenhar experimentos direcionados e utilizar métodos científicos para testar, refinar e escalar soluções promissoras, empresas como Siemens, Procter & Gamble e Google estão reduzindo riscos e acelerando o aprendizado. O caminho para a geração de valor impulsionada por IA generativa não é rápido nem linear, mas as organizações que investem em experimentação acabam navegando melhor pela incerteza e transformando potencial em ganhos reais de desempenho.
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