Introdução

A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) está evoluindo rapidamente, e com ela, novas oportunidades de transformação para empresas ao redor do mundo. No Brasil, a questão não é mais "se" vamos adotar a tecnologia, mas como vamos usá-la para resolver problemas locais e criar soluções específicas.

Recentemente, um estudo realizado pela ACE Ventures e pela AWS, intitulado “Construindo IA no Brasil: O mapa dos Producers de GenAI”, traz insights poderosos sobre como o Brasil pode se posicionar como um dos principais produtores de soluções de IA, aproveitando suas vantagens competitivas em dados, cultura e inovação. 

Neste artigo, vamos explorar os principais pontos desse estudo e entender como os Producers de GenAI estão moldando o futuro da tecnologia no Brasil.

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Consumers x Producers de GenAI: Qual a diferença?

Quando falamos de GenAI, existe uma diferença fundamental entre empresas que apenas consomem a tecnologia e aquelas que produzem soluções baseadas nela. O relatório da ACE Ventures + AWS divide essas empresas da seguinte forma:

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Consumers

São aquelas empresas que utilizam APIs prontas, como o ChatGPT, Claude e Llama, para integrar funcionalidades de IA em seus produtos e serviços de forma rápida e sem grande personalização. Essas empresas buscam velocidade de entrega, com foco na experiência do cliente, sem entrar profundamente na construção da tecnologia.

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Producers

Já os Producers de GenAI são empresas que vão além de consumir a IA pronta e se dedicam a construir soluções próprias. Isso pode incluir o desenvolvimento de modelos menores, arquiteturas personalizadas, frameworks próprios ou agentes autônomos que se adequam mais especificamente às necessidades do seu setor.

Producers têm um maior controle sobre o processo e, principalmente, sobre os dados que alimentam seus sistemas de IA. Isso proporciona maior autonomia, segurança e eficiência nas operações.

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Em termos práticos: Consumers plugam, Producers projetam — e, por projetarem, dominam a performance, os riscos e os custos.

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Casos de producers de GenAI no Brasil

O estudo destaca vários casos de sucesso de Producers de GenAI que estão liderando a inovação no Brasil. Esses exemplos mostram como empresas locais estão criando soluções específicas para o mercado brasileiro, aproveitando as vantagens competitivas que o país oferece.

1. Dharma AI – Esta empresa desenvolveu modelos jurídicos e industriais que são muito mais precisos do que o GPT-4o, além de serem 75 vezes mais baratos em termos de inferência. A Dharma AI está revolucionando o setor jurídico com uma IA capaz de entender melhor as particularidades da legislação brasileira.
   
   
2. Neospace – No setor bancário, a Neospace criou uma arquitetura de IA que orquestra múltiplos modelos com alta privacidade e baixa latência, algo essencial para o setor financeiro. A empresa já recebeu investimento do Itaú, um dos maiores bancos do Brasil.
   
   
3. Meliva.ai – Focada em marketing, a Meliva.ai criou a arquitetura de "funcionários sintéticos" que automatizam processos de marketing. O foco da empresa é em Provas de Conceito (PoCs) pagas, o que permite validar a demanda antes de escalar o modelo.
   
   
4. AICube – Essa empresa desenvolveu agentes autônomos (chamados de “Qubes”) que substituem o trabalho humano em tela. Um de seus casos de sucesso foi no setor bancário, onde gerou um ROI de +500%.
   
   
5. Forlex – Com um superapp jurídico, a Forlex combina SLMs proprietários com uma robusta governança de dados. Desde o início, a empresa tem ambições globais, buscando expandir para além das fronteiras brasileiras.
   
   

Esses casos demonstram o potencial da IA aplicada de forma estratégica. Ao focar em problemas locais e dados proprietários, esses Producers conseguem resolver necessidades específicas, o que se traduz em eficiência e menor custo.

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Barreiras para a adoção de GenAI no Brasil

Embora o cenário esteja promissor, existem barreiras que os Producers de GenAI enfrentam no Brasil. Estas barreiras podem ser vistas como desafios, mas também como oportunidades para inovação e crescimento.

1. Escassez de Talento
   Uma das principais dificuldades no Brasil é a falta de especialistas em treinamento de modelos e arquitetura de LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala). Isso leva as empresas a formarem seus próprios times internos, investindo na capacitação de novos profissionais. Para as empresas que desejam se destacar, isso é uma oportunidade de formar talentos próprios e se diferenciar no mercado.
   
   
2. Infraestrutura Cara
   As GPUs necessárias para treinar modelos de IA são caras e difíceis de acessar. As startups de GenAI estão buscando soluções criativas para reduzir os custos com infraestrutura, como o uso de modelos mais leves e soluções híbridas. Essa situação abre espaço para parcerias estratégicas e modelos de negócio mais eficientes.
   
   
3. Investimento
   O mercado de venture capital ainda não tem uma compreensão clara sobre como avaliar empresas focadas em deep tech. Muitos investidores preferem modelos mais tradicionais, como SaaS. Isso resulta em uma falta de alinhamento entre as expectativas dos investidores e as necessidades das startups. No entanto, os fundos especializados em tecnologia profunda estão ganhando destaque, proporcionando novas fontes de capital alternativo.
   
   
4. Dados e Privacidade
   Outro obstáculo importante é a dificuldade de acessar datasets limpos e relevantes para o treinamento de IA. As empresas precisam de dados bem estruturados e, frequentemente, criam soluções internas para obter esses dados de maneira eficiente e segura. Nesse contexto, a soberania algorítmica e o controle sobre os dados podem ser grandes diferenciais para as empresas brasileiras.

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Hype x Realidade: O que já a GenAI já faz e o que ainda não

O report também traz uma visão importante sobre as expectativas e realidades em relação à GenAI. O hype em torno da tecnologia é grande, mas é essencial separar o que realmente está funcionando de forma prática.

‍Tendências de GenAI no brasil: O que esperar para 2025

O report também identifica algumas tendências emergentes para o Brasil em 2025:

1. Arquitetura como Diferencial
   Empresas que conseguirem customizar a arquitetura dos seus modelos de IA terão uma vantagem competitiva significativa. A integração de múltiplos agentes, roteamento de dados e supervisão serão essenciais para empresas que buscam eficiência.
   
   
2. Eficiência Acima da Estética
   A GenAI vai se tornar cada vez mais uma infraestrutura invisível, como a internet. O foco vai ser aumentar a produtividade, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente, sem focar apenas em inovações estéticas ou criativas.
   
   
3. Formação de Talentos Técnicos
   Uma das maiores necessidades do Brasil será formar profissionais capacitados em GenAI. Empresas que investirem em capacitação interna estarão mais preparadas para liderar a revolução da IA.
   
   
4. Soberania Algorítmica
   A dependência de soluções estrangeiras para decisões críticas pode ser um risco. Empresas brasileiras que dominarem seus próprios dados e algoritmos terão uma posição vantajosa em termos de privacidade e conformidade regulatória.
   
   

Conclusão: O Brasil está pronto para liderar na GenAI?

O Brasil tem uma oportunidade única de se destacar como produtor de soluções de IA, utilizando seus dados locais, infraestrutura limpa e cultura empreendedora. Embora o país enfrente desafios como a falta de talentos e infraestrutura, a capacidade de adaptar a tecnologia ao contexto local é um grande diferencial competitivo.

Empresas que decidirem produzir soluções próprias, focando em eficiência e aplicabilidade no mercado brasileiro, estarão na frente no jogo da GenAI. Como vimos, quem constrói, lidera — e no Brasil, a hora de começar a construir é agora.

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Como a Future Dojo pode ajudar na adoção de GenAI?

A Future Dojo é especialista em capacitação e jornada de adoção de IA dentro das empresas. Sabemos que, no Brasil, o caminho para implementar soluções de GenAI de forma eficiente começa com formação técnica prática. 

Ajudamos empresas a integrar IA nas suas operações, garantindo que suas equipes estejam preparadas para criar, aplicar e escalar modelos próprios de GenAI. Nossa abordagem não é apenas técnica, acreditamos que cultura, liderança e alinhamento estratégico são essenciais para o sucesso da IA nas organizações.

Se você está pronto para dar o próximo passo na adoção de IA em sua empresa, a Future Dojo pode ser o parceiro ideal para orientá-lo nesse processo. Fale com a gente e comece sua jornada hoje!

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Perguntas Frequentes (FAQ) 

1. O que é GenAI e como ela funciona?

A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) refere-se a modelos de IA que têm a capacidade de gerar conteúdo original, como texto, imagens, vídeos e até código, a partir de dados existentes. Ao contrário de sistemas tradicionais, que são baseados em regras fixas, a GenAI aprende com grandes volumes de dados e é capaz de criar novas informações de maneira autônoma. Modelos como ChatGPT, Claude e Llama são exemplos populares de GenAI.

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2. Qual a diferença entre "Consumers" e "Producers" de GenAI?

• Consumers de GenAI são empresas que utilizam APIs prontas de IA (como o ChatGPT ou Claude) para integrar a tecnologia rapidamente em seus produtos ou serviços.
  
• Producers de GenAI, por outro lado, vão além e criam suas próprias soluções de IA, desenvolvendo modelos, arquiteturas personalizadas, e frameworks para resolver problemas específicos de seus setores, com foco em eficiência, controle de dados e adaptabilidade ao mercado local.
  
  

3. Por que o Brasil tem uma vantagem em GenAI?

O Brasil tem várias vantagens competitivas quando se trata de GenAI, incluindo dados locais ricos, uma matriz energética limpa, uma cultura empreendedora forte e talentos emergentes. Esses fatores tornam o país um terreno fértil para Producers de GenAI, que podem desenvolver soluções adaptadas às necessidades locais, especialmente em áreas como jurídico, saúde, agro e educação.

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4. Quais são os principais desafios para a adoção de GenAI no Brasil?

Os maiores desafios incluem:

• Escassez de Talentos: Há uma falta de profissionais especializados em treinamento de modelos e arquitetura de IA no Brasil, o que força as empresas a treinarem suas próprias equipes internas.
  
• Infraestrutura cara: As GPUs necessárias para rodar GenAI são caras, e o acesso a elas ainda é limitado, o que dificulta a escalabilidade das soluções.
  
• Investimentos desalinhados: Muitos investidores ainda não sabem como avaliar startups de deep tech, o que cria um descompasso entre a demanda do mercado e os investimentos disponíveis.

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5. Quais são as tendências para GenAI em 2025?

Algumas das principais tendências para 2025 incluem:

• Arquitetura personalizada: Empresas que desenvolverem arquiteturas próprias para suas soluções de IA terão uma vantagem competitiva.
  
• Eficiência acima de criatividade: A GenAI se tornará infraestrutura invisível, sendo usada para aumentar a produtividade, reduzir custos e melhorar processos.
  
• Soberania algorítmica: Empresas estarão mais preocupadas com a independência em relação a soluções estrangeiras, buscando construir modelos próprios para decisões críticas em setores como saúde, jurídico e finanças.
  
  

6. O que significa ser um Producer de GenAI no Brasil?

Ser um Producer de GenAI significa ser uma empresa que não apenas utiliza IA pronta, mas desenvolve soluções próprias, modelos personalizados, agentes autônomos ou frameworks adaptados a problemas locais. O diferencial está em ter controle total sobre arquitetura, dados proprietários e integração com workflows reais, criando um diferencial competitivo de longo prazo.

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7. Como a IA pode ser aplicada nas empresas brasileiras?

No Brasil, a IA pode ser aplicada de forma estratégica para resolver problemas específicos de setores como:

• Jurídico: Análise de contratos e gestão de jurisprudência.
  
• Bancário: Previsão de crédito e automação de processos financeiros.
  
• Agronegócio: Análise de dados agrícolas, otimização de colheitas e controle de pragas.
  
• Saúde: Diagnósticos preditivos, personalização de tratamentos e gestão de dados de pacientes.
  
  

8. Quais são os benefícios de adotar GenAI para as empresas?

As empresas que adotam GenAI podem esperar uma série de benefícios, como:

• Aumento da eficiência: A automação de tarefas repetitivas e processos complexos reduz o custo operacional.
  
• Escalabilidade: Soluções baseadas em IA permitem que empresas escalem suas operações sem aumentar significativamente o número de funcionários.
  
• Diferenciação competitiva: Empresas que criam soluções personalizadas com IA se destacam no mercado, gerando valor real para seus clientes.