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Essa edição nasceu de um report que acabou de sair: “Construindo IA no Brasil: O mapa dos Producers de GenAI”, feito pela ACE Ventures junto com a AWS. Eu li o material inteiro e trouxe aqui o que acho mais útil pra você.
O report mostra um retrato bem claro: não adianta o Brasil querer competir com as Big Techs criando os maiores modelos do mundo.
O espaço que sobra pra gente (e que é enorme) está em outra camada: usar a IA pra resolver problemas daqui ( jurídicos, bancários, de RH, de marketing, de saúde) com eficiência, contexto local e ROI comprovado.
25 anos atrás, a grande pergunta era: o que você vai fazer com a internet?
Hoje, o dilema é quase igual: o que você vai fazer com a Inteligência Artificial Generativa?
O report da ACE Ventures + AWS divide o mapa em dois perfis:
O insight aqui não é técnico, é estratégico:
👉 Quem só consome depende de preço de API, latência, compliance estrangeiro.
👉 Já quem produz ganha autonomia, personalização e diferencial competitivo.
Exemplo: se você trabalha no setor jurídico no Brasil, um modelo genérico pode até quebrar um galho. Mas um modelo treinado com jurisprudência brasileira vai ser muuuuito mais confiável e barato de rodar.
Todos eles têm algo em comum: não esperaram condições ideais. Eles criaram arquiteturas enxutas, focaram em domínios estruturados e provaram eficiência antes de escalar.
Não existe mão de obra pronta em GenAI no Brasil. Esses producers que citamos estão treinando times do zero.
💡 Talvez você precise formar sua própria equipe de aplicadores, em vez de esperar contratar “o expert pronto”.
GPUs são caras e difíceis de conseguir. Resultado: startups se viram criando arquiteturas híbridas ou usando modelos mais leves.
💡 Nem sempre a solução é “o modelo maior”, e sim “o modelo certo”.
VCs tradicionais ainda não sabem avaliar deep tech. Quem entra no jogo são corporate ventures, anjos técnicos e fundos especializados.
💡 Se você lidera inovação, talvez tenha que olhar além do “SaaS fácil de escalar” e apostar em players que constroem hard tech.
Falta dataset limpo e acessível. Producers que têm dados internos estruturados estão com ouro na mão.
💡 Dados próprios da sua empresa podem virar seu diferencial competitivo.
Uma coisa que o report deixa muito clara é a diferença entre expectativa e prática.
Muita gente olha pra GenAI como se fosse uma “máquina de criatividade infinita”, capaz de escrever campanhas geniais, criar designs únicos ou até tomar decisões estratégicas sozinha. Isso é o hype.
A realidade, pelo menos até hoje, é outra: os maiores ganhos estão em domínios estruturados, onde as regras já são conhecidas e os dados são claros. Exemplos:
Já nas áreas abertas e criativas (estratégia, arte, narrativa complexa), a GenAI ainda patina: ela mistura informação, cria vieses e entrega coisas genéricas. O risco é grande se você quiser usar “puro” sem supervisão.
A moral aqui é: o valor atual da GenAI não está em ser genial, mas em ser eficiente.
E tem mais um ponto que achei bem interessante no report: a linha do tempo da adoção.
Ou seja: estamos no ponto de virada. Quem ainda está brincando com protótipo vai ver concorrentes escalando e transformando isso em vantagem competitiva.
📌 Arquitetura é o novo diferencial → não basta usar modelo pronto, é sobre como você combina, supervisiona e integra.
📌 Eficiência > estética → IA não vai ser um “show de luzes”. Vai virar infraestrutura invisível, tipo internet.
📌 Formação técnica aplicada → não precisamos só de PhDs. O que realmente precisamos são de milhares de aplicadores capazes de treinar, integrar e usar IA no dia a dia.
📌 Soberania algorítmica → confiar 100% em soluções estrangeiras para decisões críticas (saúde, jurídico, financeiro) é um risco. Empresas vão buscar independência.
O Brasil talvez nunca lidere em data centers ou capital de risco. Mas temos algo que Silicon Valley não tem: problemas complexos e locais que exigem soluções feitas sob medida.
A grande pergunta pra você é:
👉 Você está só consumindo IA, esperando que resolvam seus problemas, ou já começou a pensar em como produzir valor próprio — seja com um piloto, uma PoC ou até só arrumando seus dados internos para estar pronto pra próxima onda?
Como eu já disse, no fim das contas: quem constrói, lidera.
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CEO da Future Dojo e Sócio ACE Ventures
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