A adoção de tecnologias de inteligência artificial (IA) está ganhando espaço em diversos setores, mas o que realmente impulsiona essa tendência é a forma como as startups têm utilizado a IA generativa com agilidade para resolver problemas reais. Sempre me perguntam aonde isso vai parar, como profissional e entusiasta do tema, respondo: não vai parar! Acredito que estamos diante de uma revolução nada silenciosa, em que essas empresas estão remodelando o futuro de inúmeras indústrias.
Dados recentes dão suporte a essa visão: 78% das startups brasileiras já utilizam alguma forma de IA, segundo o Founders Overview 2024. Além disso, 40% dos fundadores da América Latina já tornaram a IA uma parte central de seus negócios, conforme a LAVCA (Association for Private Capital Investment in Latin America). O levantamento alega que, atualmente, a inteligência artificial atua como um fator central ou facilitador para uma em cada cinco novas empresas fundadas na região. Esses números são impressionantes, mas não contam a história completa. O que realmente diferencia estas empresas é sua agilidade para adotar, adaptar e experimentar tecnologias emergentes.
O DNA de inovação
Por que startups são tão eficazes em adotar tecnologias como a IA generativa? Em minha experiência, isso está diretamente relacionado ao DNA dessas organizações. Elas surgem para resolver problemas específicos, sem o peso do legado que muitas grandes empresas carregam. Essa falta de amarras permite que elas sejam mais ágeis e abertas a novas abordagens.
Outro ponto importante é a relação simbiótica entre startups e o ecossistema de inovação. A inteligência artificial generativa inverte a lógica até então conhecida de partir do problema e buscar tecnologias que ajudem a resolvê-lo. A evolução rápida da tecnologia faz com que o mercado busque os centros de inovação para entender quais problemas podem ser resolvidos com ela. As universidades, historicamente centros de pesquisa em IA, têm se aproximado do mundo corporativo, especialmente por meio de parcerias estratégicas e programas de aceleração. Por exemplo, o Laboratório de Inteligência Artificial da USP colabora com empreendedores para transformar pesquisas em soluções comerciais, enquanto iniciativas como o programa Startup Science conectam pesquisadores com investidores e empresas interessadas em inovação. Essas interações têm gerado avanços significativos, como o desenvolvimento de ferramentas de machine learning para previsão de mercado e sistemas de IA para diagnósticos médicos. Fundadores com formação acadêmica frequentemente trazem avanços da pesquisa diretamente para o mercado, criando soluções inovadoras que grandes corporações depois adotam. Esse ciclo virtuoso é essencial para o progresso da IA generativa.
Superando desafios
Apesar das oportunidades, as startups enfrentam desafios significativos na adoção da IA. O custo inicial é um obstáculo importante. Desenvolver e treinar modelos de IA são tarefas que exigem infraestrutura computacional robusta, muitas vezes além do alcance financeiro de empresas em estágio inicial. Aqui, entra o papel das plataformas de computação em nuvem, como a AWS, que democratizaram o acesso à IA, oferecendo soluções escaláveis e outro desafio é a mão de obra qualificada. A velocidade com que a IA evolui torna crucial o treinamento contínuo de profissionais. Iniciativas de grandes empresas de tecnologia têm desempenhado um papel importante nesse sentido. Em vez de formar pessoas para a tecnologia, precisamos capacitar profissionais para crescerem junto com ela, e esses programas são exemplos de como isso pode ser feito na prática. Essa distinção é vital para garantir que tenhamos a força de trabalho necessária para sustentar essa revolução. O Forum Econômico Mundial lançou seu relatório sobre o futuro do trabalho que reforça essa visão. Segundo ele, 83% dos empregadores preveem que a IA e o processamento de informações irão impactar diretamente seus negócios até 2030 e com isso, IA e Big Data já aparecem no 11 lugar dentre as habilidades essenciais para 2025.
Benefícios tangíveis e intangíveis
As startups que adotam IA colhem benefícios substanciais, como personalização de serviços, melhoria na experiência do cliente e otimização de processos. Um exemplo é o uso de IA generativa para processamento de linguagem natural (NLP), que permite a automação de tarefas como atendimento ao cliente e criação de conteúdo. Além disso, elas têm explorado NLP para análises de sentimento em tempo real, ajudando empresas a entender e responder a feedbacks de clientes rapidamente. Outra aplicação inovadora é a tradução automática personalizada, que ajusta o tom e o estilo ao público-alvo, como no caso de plataformas de e-commerce que atendem mercados globais.
Pense em soluções como a Magie, uma fintech que utiliza IA para facilitar transações via WhatsApp em um bate papo fluido, que interpreta textos, imagens e fotos para executar sua transferência financeira de maneira simples e ágil. Essa abordagem não apenas melhora a experiência do usuário, mas também redefine o que é possível em termos de interação e acessibilidade.
Outro recurso poderoso é a hiperautomação, que combina robótica, machine learning e outras tecnologias para otimizar processos. Isso permite que startups escalem rapidamente, reduzam erros e operem com custos menores. Por exemplo, a Base39 utilizou a tecnologia Bedrock para análise de crédito, reduzindo os custos de análise de empréstimos em 96% e o tempo de decisão de três dias para menos de uma hora.
Colaboração com grandes empresas
Há também uma colaboração crescente entre startups e grandes corporações, muitas vezes chamada de Open Innovation. Grandes corporações investem para acelerar o desenvolvimento de soluções baseadas em IA, enquanto startups se beneficiam do acesso a recursos e experiência de mercado. Isso cria um ecossistema em que ambos os lados prosperam.
De acordo com a 9ª edição do Ranking 100 Open Startups, 62.216 relacionamentos de inovação aberta entre startups e corporações foram firmados em 2024, gerando um total de R$ 10,8 bilhões em contratos – um crescimento de 69% em relação a 2023. Entre as categorias que mais atraíram investimentos estão: "Inteligência artificial", "IndTechs" (startups que desenvolvem tecnologias para otimizar a indústria, focando em automação e eficiência) e "LogTechs" (startups que oferecem soluções para melhorar a logística e a cadeia de suprimentos).
Uma visão para o futuro
Estamos apenas arranhando a superfície do que é possível com a IA generativa. Acredito que startups continuarão liderando a inovação nesse campo, impulsionadas por sua agilidade e capacidade de se adaptar rapidamente. No entanto, para que essa revolução seja sustentável, é essencial abordar os desafios de infraestrutura, investimento e educação.
No final das contas, o mito de que apenas grandes empresas podem se beneficiar da IA está sendo desfeito. Startups estão mostrando que a inovação não é uma questão de tamanho, mas de visão e ousadia. Elas não apenas estão transformando mercados com soluções disruptivas, mas também moldando o futuro da tecnologia ao provar que é possível combinar criatividade e impacto em escala. Com cada passo, elas reforçam que a verdadeira revolução tecnológica é inclusiva e acessível a todos. Startups começam pequenas mas são empresas provaram que não apenas podem adotar essas tecnologias, mas também liderar o caminho para soluções mais inovadoras e acessíveis. E isso é apenas o começo.
Karina Lima, Head de Startups no Brasil da AWS.
