🎓 AI coloca CEO e estagiário na mesma sala de aula
Seis meses de Claude e o que isso está impactando na inovação
* Artigo publicado originalmente na minha coluna do Valor Investe em 25 de junho de 2026
Ontem, lendo o ótimo artigo que o Brazuna escreveu aqui no Valor Investe sobre a comparação entre sua ida ao WebSummit de 2024 e o desse ano (”Depois da euforia, a realidade das startups brasileiras“), fiquei pensando sobre o quanto dessa diferença poderia ser explicada pelo atual momento de desenvolvimento de AI. Vem comigo...
O que ele captura bem eh isto: se há 2 anos a euforia era de sobra, este ano ela esfriou, mas continua sobrando empresa desenvolvendo produto e protótipo sem dedicar o tempo necessário ao modelo de negócio e à real resolução de um problema. Constrói-se mais rápido, lança-se mais rápido e pula-se a pergunta mais difícil de todas: que dor isso resolve de verdade? E quando trago essa lente para a inteligência artificial (AI), a história fica ainda pior.
E digo isso com a mão na massa. Venho usando o Claude, da Anthropic, praticamente todos os dias há mais de seis meses, e ele marcou para mim um passo importante no desenvolvimento de AI, algo sobre o qual escrevi em alguns textos já, como por exemplo sobre a Era Agent First e a reprecificação da inteligência. Foi justamente usando a ferramenta no dia a dia que a pergunta de fundo ficou nítida: AI ajuda o meu negócio ou simplesmente o substitui? Tem produto cujo valor ela dissolve da noite para o dia, e tem produto que ela multiplica. Quem corre para prototipar sem parar nessa pergunta arrisca construir, com todo capricho, algo que já nasce obsoleto.
E foi também na prática que vi surgir o tipo de experimentação que considero saudável. Muitas empresas começaram a experimentar internamente, e bastante, para responder a uma pergunta que parece simples mas não é. E ela vai muito além de construir dentro de casa ou terceirizar. É uma pergunta sobre tudo o que a empresa já faz: o que deve ser mantido, o que deve ser alterado e o que simplesmente deve ser eliminado diante do que a AI hoje permite? Testa-se um caso de uso aqui, um piloto ali, mede-se o resultado, descarta-se o que não serve. É menos sobre gastar e mais sobre aprender fazendo.
E aí vem o ponto que usei de título para esse artigo: a AI colocou o CEO e o estagiário na mesma sala de aula. Esse aprendizado é de todos, e ninguém pode delegar. O júnior precisa testar para maximizar a própria produtividade e começar a tatear o mercado de trabalho que tem pela frente, e que ninguém ainda sabe quais os impactos reais dessa tecnologia nele. O CEO precisa testar para entender o que a empresa vai precisar e dar o rumo certo a ela. Nos meus seis meses de Claude, a lição mais clara foi essa: quem só lê sobre a ferramenta fica para trás de quem coloca a mão nela, não importa o cargo.
Confesso que sou daqueles que adora colocar a mão em tecnologia nova, ter entrado em cripto em 2015 já dava um bom indício disso, ne? E talvez por isso venho sendo cada vez mais procurado para falar sobre o que tudo isso impacta nos negócios, inclusive sobre como blockchain e cripto entram nessa mesma conversa. Em algumas dessas trocas, tenho ajudado empresas, inclusive em mentorias, a desenhar exatamente esses cenários: separar o que é hype do que é caminho. E o que vejo de dentro é simples: o movimento que dá certo não é o de quem mais gasta, é o de quem mais dedica tempo a experimentar. Tem pontos e nuances que só aparecem quando você coloca a mão na massa.
Aqui me lembro de um gráfico clássico, o Hype Cycle, criado pela consultoria Gartner lá nos anos 90. Ele descreve a jornada de toda tecnologia nova: gatilho de inovação, pico das expectativas infladas (o entusiasmo), vale da desilusão (a decepção) e, só depois, o platô da produtividade, aquele “novo normal” em que a coisa finalmente entrega valor de forma madura. Adivinha onde a AI está? Descendo do pico rumo ao vale. E o vale, ao contrário do que o nome sugere, é onde o trabalho sério começa. É ali que se descobre o que é promessa e o que é entrega. Talvez seja exatamente essa a diferença de temperatura que o Brazuna sentiu entre um WebSummit e outro.
E tem uma camada dessa experimentação que merece atenção especial: a privacidade dos dados. Rodar modelos na nuvem de terceiros significa, na prática, fazer suas informações transitarem para fora da empresa. Para muita gente isso é um problema, seja por regulação, seja por estratégia, seja por simples desconfiança. Resultado? Algumas empresas estão investindo nos próprios servidores para rodar modelos open source dentro de casa, sem que dado sensível precise sair pela porta. É mais caro? Pode ser. Mas dá controle, e controle sobre dado é ativo valioso.
Voltando aos dois WebSummits do Brazuna, desconfio que boa parte daquela diferença tem nome: a AI saindo do palco do hype e descendo para o chão de fábrica. Construir rápido cada vez é mais fácil. Construir sem entender que dor se resolve, e sem saber se a AI ajuda ou atropela o próprio produto, esse sim é o risco. Quem usa este momento de menos euforia para pensar o modelo de negócio, mapear o que constrói e o que contrata, colocar todo mundo testando e ainda cuidar dos dados, chega ao novo normal com vantagem real.
Então fica a provocação. Seu produto, AI ajuda ou substitui? Você está experimentando para aprender ou esperando que decidam por você? E olhando para tudo o que sua empresa faz hoje, já sabe o que mantém, o que muda e o que elimina? O tempo responde, mas desconfio que ele esteja com pressa. ☺️
Abraços,
Gustavo Cunha
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