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IA

Na era da IA, a verdadeira independência está no aprendizado contínuo

Mais do que eleger o melhor modelo em cenário que tende à comoditização, empresas precisarão construir sistemas capazes de transformar interações em vantagem competitiva

Roberto Oliveira

2 de setembro de 2026

10 min de leitura

Muitos são os aspectos que marcam a revolução da inteligência artificial – e talvez o mais evidente deles seja a velocidade com que a tecnologia evolui. A cada semana surgem novos modelos, novas aplicações e novos casos de uso, em um ritmo capaz de deixar muitos executivos confusos sobre o que vale a pena adotar de fato. Ao mesmo tempo, outra dinâmica merece tanta atenção quanto essa corrida tecnológica: aos poucos, a IA começa a caminhar para a comoditização. 

Durante os últimos anos, boa parte da discussão sobre IA esteve concentrada nos modelos: qual tem a tecnologia mais avançada? Quem treina a IA mais poderosa? Quem lidera os benchmarks? Mas, à medida que modelos cada vez mais sofisticados se tornam amplamente acessíveis, a discussão vai parar em outros lugares. Mais do que discutir benchmarks ou falar sobre o custo dos tokens, vejo uma pergunta ganhar força: quando a tecnologia deixa de ser exclusiva, onde estará o diferencial competitivo das empresas? 

Quando a tecnologia deixa de diferenciar

Ao longo de boa parte da história, o diferencial competitivo das empresas esteve na tecnologia. Quem chegava primeiro construía uma vantagem difícil de copiar. Depois vieram plataformas, efeitos de rede, dados e ecossistemas. Foi assim que o conceito de moat – o fosso capaz de proteger uma empresa da concorrência de forma sustentável, como explicou Warren Buffett nos anos 1970 – ganhou força dentro da estratégia corporativa.

Nas últimas semanas, essa discussão ganhou espaço no mercado de inteligência artificial depois que Alex Karp, CEO da Palantir, fez críticas contundentes ao modelo de negócios dos grandes laboratórios de IA, como a OpenAI e a Anthropic. A provocação dele é simples: ao utilizar modelos de terceiros em suas operações e dados, as empresas podem estar justamente entregando aquilo que as torna únicas. 

O debate rapidamente foi enquadrado como uma disputa entre modelos proprietários e open source, ganhou contornos geopolíticos EUA vs. China e alimentou uma discussão importante sobre soberania tecnológica. Mas, quanto mais acompanho esse movimento, mais tenho a impressão de que olhamos para a consequência e não para a causa. 

A crise da empresa de design Figma ajuda a ilustrar essa mudança de mentalidade. Por anos, a companhia colaborou com o desenvolvimento de modelos de IA voltados para o design. Pouco tempo depois, viu surgirem soluções capazes de executar tarefas muito próximas daquelas que representavam parte importante do diferencial competitivo de seus produtos. Não à toa, as ações da companhia caíram mais de 70% nos últimos 12 meses. 

Independentemente da leitura que se faça desse episódio, ele provocou uma reflexão importante em todo o mercado. Se o aprendizado produzido pelas interações pode ser incorporado por terceiros, as empresas precisam pensar com muito mais cuidado sobre quais ativos desejam construir dentro de casa e quais estão dispostas a compartilhar. É um dos paradoxos atuais da inteligência artificial. Quanto mais poderosa a tecnologia se torna, mais ela deixa de ser, por si só, uma vantagem competitiva sustentável. 

Em meio a isso, acredito em uma ideia que pode parecer contraintuitiva à primeira vista. Não acredito que a vantagem competitiva dos próximos anos esteja no uso de um modelo específico ou na quantidade de dados acumulados. O importante não é o agora. O diferencial será a capacidade que cada empresa terá de aprender continuamente a partir das interações com seus clientes e transformar esse aprendizado em evolução constante. O que vai definir os vencedores não é o ponto de partida, mas a velocidade com que cada organização consegue evoluir ao interagir com consumidores e parceiros. 

Dois ciclos, uma grande vantagem

Essa é a lógica por trás do que chamamos de Infinite Flywheel, um conceito que combina dois elementos muito presentes na indústria de software: ciclos curtos de feedback e evolução contínua. O nome não é casual: o símbolo do infinito representa dois ciclos de aprendizado que se retroalimentam continuamente: um começa antes mesmo da interação com o cliente, na geração de demanda; o outro se fortalece justamente a partir dessa interação, transformando conversas em conhecimento. Separadamente, ambos geram evolução. Juntos, criam uma vantagem competitiva muito mais difícil de copiar porque reduzem continuamente o intervalo entre aprender e agir.

O primeiro ciclo acontece na geração de demanda. Hoje, plataformas como Meta, Google e TikTok concentram boa parte da capacidade de aquisição de clientes e incorporam inteligência artificial em uma velocidade impressionante. Cada campanha gera sinais. Esses sinais ajudam a otimizar criativos, segmentações, investimentos e novas campanhas. É um ciclo permanente de experimentação e aprendizado. 

O segundo ciclo começa quando o cliente efetivamente interage com a empresa. Cada conversa produz conhecimento sobre preferências, necessidades, objeções e comportamentos. Esse aprendizado melhora a próxima interação, tornando a experiência mais personalizada e eficiente. Quanto mais curto for o ciclo entre ouvir, aprender, implementar e medir, maior será a capacidade da empresa de evoluir continuamente. 

O primeiro ciclo alimenta o segundo. Quanto melhor a aquisição, mais interações relevantes acontecem. Quanto melhores as interações, maior o conhecimento acumulado sobre clientes. Esse conhecimento melhora tanto a experiência quanto a capacidade de atrair novos consumidores. É essa troca permanente de inteligência que transforma dois ciclos separados em um único sistema de aprendizado contínuo. 

O verdadeiro diferencial não está no modelo

Essa lógica também ajuda a explicar por que vejo com certo ceticismo a obsessão atual em descobrir qual é o melhor modelo de IA. Comparar benchmarks é relevante, especialmente para aplicações sofisticadas como desenvolvimento de software ou pesquisa científica. 

Para a maior parte das empresas, porém, a enorme maioria das aplicações não exige o uso de modelos de fronteira. Seria como escalar um pesquisador com doutorado para responder todas as solicitações de uma central de atendimento. Hoje, modelos de código aberto bem ajustados ou versões destiladas conseguem entregar resultados excelentes em inúmeros casos de uso. O importante é utilizar o recurso adequado para cada contexto e construir um sistema capaz de aprender continuamente com cada interação. É uma visão que desloca a discussão da tecnologia para o conhecimento. 

O diferencial competitivo é o conjunto de aprendizados que uma empresa acumula ao longo do relacionamento com seus clientes, a compreensão das suas necessidades, dos seus comportamentos e do que realmente gera valor. É um patrimônio que não nasce pronto. Ele é construído diariamente e se fortalece porque alimenta um ciclo permanente de evolução. 

Ao olhar por essa perspectiva, alguns movimentos recentes da indústria fazem mais sentido. O fortalecimento do ecossistema open source, impulsionado por iniciativas de empresas como a Nvidia, não acontece apenas pela busca de modelos alternativos aos dos grandes laboratórios. A estratégia é outra: cada vez mais organizações querem executar modelos em ambientes sob sua própria governança, preservando informações sensíveis e mantendo controle sobre o conhecimento que produzem. 

Isso não significa uma ruptura com a OpenAI, a Anthropic ou qualquer outro laboratório. Tampouco se trata de abandonar plataformas – na geração de demanda, Meta, Google e TikTok seguirão sendo fundamentais. O que vejo agora é um amadurecimento da estratégia de IA das empresas, separando o que pode ser comoditizado e o que é o seu alpha. A verdadeira independência das empresas não está em abandonar plataformas nem em deixar de utilizar modelos de terceiros. A independência real reside em construir um sistema capaz de aprender continuamente e de orquestrar o recurso adequado a cada contexto, independentemente da tecnologia utilizada. 

No fundo, creio que vivemos uma mudança próxima àquela que a própria indústria de software experimentou nas últimas décadas. O software nunca foi revolucionário apenas por ter automatizado processos. Sua maior contribuição foi permitir ciclos contínuos de melhoria. A cada nova versão, incorporamos aquilo que aprendemos com os usuários. A inteligência artificial leva essa lógica para outro patamar. Agora, não estamos apenas evoluindo aplicações; estamos evoluindo a qualidade das próprias interações. 

É por isso que continuo acreditando que o mercado não precisa perder tempo discutindo se o ChatGPT, o Gemini ou o Claude funciona melhor. O debate continuará existindo, claro. Mas a vantagem competitiva das empresas será construída em outro fórum. Ela nascerá da capacidade de transformar cada conversa em aprendizado, cada aprendizado em evolução e cada evolução em uma experiência melhor para o cliente. Quem fizer esse ciclo girar terá construído uma independência que modelo nenhum é capaz de entregar sozinho.