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Construa ou arrependa-se

Este artigo desmonta o mito de que “todo mundo já chegou” na inteligência artificial - os dados mostram que não é verdade. E é exatamente aí que mora a maior oportunidade desta década (para quem tiver coragem de começar).
Fundador da NERD Partners, empresa que conecta inovação e pesquisa aos negócios estabelecidos, atendendo clientes como Petrobras, Itaú, Ambev, BASF, Bayer e Unilever. Foi Diretor Global de Inovação da Ambev e líder de Inovação Aberta no Itaú. Atua como conselheiro de inovação em grandes empresas e é professor da Fundação Dom Cabral, FGV e Insper. Além disso, integra o conselho da MIT Sloan Management Review no Brasil.

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Existe uma sensação, hoje, de que todo mundo está usando inteligência artificial. Que não existe mais vantagem em entrar no jogo – que a onda já passou, que o espaço está saturado, que quem não começou antes ficou para trás. Essa sensação é compreensível. E é quase completamente falsa.

Os dados mais recentes no Brasil mostram uma realidade muito diferente do que os feeds de LinkedIn sugerem. Segundo a pesquisa TIC Domicílios 2025, divulgada em dezembro pelo Comitê Gestor da Internet no Brasil, cerca de 50 milhões de brasileiros usam IA generativa. Parece muito – até você olhar o denominador. Esses 50 milhões representam apenas 32% dos usuários de internet no país. Dois em cada três brasileiros conectados ainda não usam essas ferramentas.

E a desigualdade é brutal. Na classe A, a adesão chega a 69%. Nas classes D e E, despenca para 16%. Entre quem tem ensino superior, 59%. Entre quem tem apenas o fundamental, 17%. O que temos no Brasil não é uma adoção massiva de IA. É uma adoção altamente concentrada numa elite econômica e educacional – e nem mesmo essa elite tem a penetração que o mercado imagina.

O retrato nas empresas é ainda mais revelador

Do lado corporativo, o quadro também desmonta o mito. A pesquisa da Bain & Company de 2025 mostra que apenas 25% das empresas brasileiras têm hoje ao menos um caso de uso baseado em IA generativa. Em 2024, era 12%. Ou seja, mesmo entre as empresas, a maioria ainda não começou – ou começou mal, com um piloto tímido que nunca escalou.

Esse padrão se repete globalmente. Dados de 2025 compilados pela Menlo Ventures mostram que, embora 88% das organizações afirmem usar IA em pelo menos uma função, 62% estão presas no que o próprio setor chamou de pilot purgatory – o purgatório dos pilotos: projetos que nunca saem da fase experimental. Apenas 7% das empresas conseguiram escalar a IA de forma integrada. Apenas sete. Em cem.

Colocando em palavras simples: a maioria está falando de IA, uma parcela menor está testando, e uma minoria minúscula está realmente construindo. A percepção de que todo mundo já está no jogo é uma ilusão de redes sociais, não uma descrição da realidade.

O momento mais barato da história para construir

Enquanto essa inércia coletiva acontece, algo extraordinário está em curso do lado técnico. Segundo a mesma pesquisa da Bain, o custo de usar modelos de linguagem caiu aproximadamente 95% desde 2022. Noventa e cinco por cento. O que custava mil reais há três anos, custa cinquenta hoje. E continua caindo.

Isso tem uma consequência que poucos gestores internalizaram: nunca na história da tecnologia foi tão barato construir um produto digital. Uma pessoa sozinha, com as ferramentas corretas, consegue hoje entregar em um fim de semana o que uma equipe de dez engenheiros entregava em três meses há cinco anos. Não é exagero. É o estado atual do que está possível.

Some isso ao fato de que a maioria das pessoas e empresas ainda não está usando IA de forma séria, e você tem um cenário raríssimo: um mercado enorme, pouco explorado, com barreira de entrada em queda livre. Historicamente, esse tipo de janela dura pouco. E ela está aberta agora.

Os dois tipos de arrependimento

Em psicologia comportamental, existe uma distinção clássica entre dois tipos de arrependimento: o da ação e o da inação. Arrependimentos de ação – fiz algo e deu errado – são intensos no curto prazo, mas tendem a se diluir com o tempo. Aprendemos, racionalizamos, seguimos. Arrependimentos de inação – poderia ter feito, e não fiz – funcionam de forma oposta. Começam pequenos e crescem com o tempo, alimentados pela comparação com quem fez e por trajetórias alternativas que imaginamos mas nunca viveremos.

A onda atual da IA tem o desenho clássico de um futuro arrependimento de inação para quem não agir agora. Em dez anos, a pergunta que muitos profissionais vão se fazer não será “por que arrisquei?”. Será “por que não construí nada quando ficou tão fácil?”.

Conheço executivos talentosos que passaram 2023, 2024 e 2025 inteiros lendo sobre IA, assistindo webinars, fazendo cursos, contratando consultorias – mas sem nunca terem feito nada. Nenhum produto. Nenhuma automação significativa na própria rotina. Nenhum experimento concreto com clientes. Eles se informaram tanto que criaram a ilusão de estarem participando. Não estavam. Não estão.

O que construir quando você não sabe por onde começar

A orientação, aqui, precisa ser concreta. Construir, na prática, não significa lançar uma startup, desenvolver um aplicativo para o mercado ou criar um produto revolucionário. Significa algo muito mais banal – e muito mais poderoso: começar a entregar alguma coisa funcional, em alguma forma, que não existia antes, usando IA como ferramenta central.

Pode ser um agente que organiza sua caixa de e-mail toda manhã. Um script que transforma reuniões em relatórios estruturados. Uma planilha inteligente que analisa seus contratos. Um chatbot interno que responde as dúvidas recorrentes da sua equipe. Um processo de onboarding novo. Uma automação que elimina uma hora boba do seu dia.

Parece pouco? Não é. Porque o valor do que você constrói no começo não está no produto – está na musculatura que você desenvolve. A cada coisa construída, você aprende a dar contexto a um agente, a decompor um problema em passos executáveis, a reconhecer quando o output está errado, a combinar ferramentas. Essa é a fundação sobre a qual produtos reais são construídos depois. E não existe atalho. Só quem constrói, aprende a construir.

O custo invisível de continuar assistindo

Para cada mês que passa sem você construir, algo acontece que é difícil de enxergar no momento: a distância entre você e quem está construindo aumenta. Não linearmente – exponencialmente. Porque quem constrói desenvolve intuição, descobre padrões, acumula casos e começa a ver oportunidades que você literalmente não consegue ver.

Não é uma questão de inteligência. É uma questão de exposição repetida. E esse gap, uma vez formado, é caro de fechar. Muito mais caro do que ele seria se você tivesse começado cedo, com o produto imperfeito, o experimento malfeito, a automação tosca. Todo mundo começa mal. Os que começam, melhoram.

Existe uma verdade desconfortável nos dados que apresentei no começo deste texto: o fato de a maioria não estar usando IA é a sua oportunidade, não uma desculpa. Se dois em cada três brasileiros conectados ainda não embarcaram, e se apenas 7% das empresas do mundo escalaram de verdade, há espaço competitivo imenso para quem tomar a decisão agora.

Um convite direto

Termino com uma provocação. Em vez de fechar este artigo e voltar para sua rotina, escolha uma coisa pequena – qualquer coisa – e construa algo com IA esta semana. Não em três meses. Não depois do planejamento estratégico. Não quando você tiver um tempo melhor. Esta semana.

Pode ser ridículo. Pode ser feio. Pode não funcionar direito. Tudo bem. O objetivo não é o produto – é quebrar a inércia e entrar no grupo que está aprendendo com as mãos no teclado, e não com os olhos no feed.

Daqui a alguns anos, você vai lembrar deste período como o momento em que a porta estava aberta. A pergunta é se você vai lembrar como alguém que atravessou – ou como alguém que assistiu.

Construa. Ou arrependa-se.

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Fundador da NERD Partners, empresa que conecta inovação e pesquisa aos negócios estabelecidos, atendendo clientes como Petrobras, Itaú, Ambev, BASF, Bayer e Unilever. Foi Diretor Global de Inovação da Ambev e líder de Inovação Aberta no Itaú. Atua como conselheiro de inovação em grandes empresas e é professor da Fundação Dom Cabral, FGV e Insper. Além disso, integra o conselho da MIT Sloan Management Review no Brasil.

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