Do .com ao .ai: Lições da bolha da internet para evitar erros na era da IA

No auge da bolha dot-com, adicionar “.com” ao nome de uma empresa era suficiente para impulsionar o preço de suas ações. Mesmo que a empresa não tivesse clientes, receita ou um caminho claro para o lucro. Atualmente, a história parece se repetir. Troque “.com” por “IA” e a narrativa soa estranhamente familiar. As empresas estão correndo para inserir “IA” em seus pitch decks, descrições de produtos e nomes de domínio, na esperança de aproveitar o hype.

De acordo com o Domain Name Stat, os registros de domínios “.ai” aumentaram cerca de 77,1% ano a ano em 2024. Impulsionados por startups e empresas estabelecidas que desejam se associar à inteligência artificial, com ou sem uma vantagem real em IA generativa para análise.

A década de 1990 deixou uma coisa clara: usar tecnologia de ponta não é suficiente. As empresas que sobreviveram ao crash dot-com não estavam apenas perseguindo o hype. Elas estavam resolvendo problemas reais e escalando com propósito. A IA não é diferente. Ela irá remodelar indústrias, mas os vencedores não serão aqueles que estampam “IA” em uma página inicial. Serão aqueles que superarem o hype e focarem no que realmente importa. Os primeiros passos? Começar pequeno, encontrar seu nicho e escalar de forma deliberada.

Comece pequeno para encontrar seu espaço

Um dos erros mais caros da era dot-com foi tentar crescer demais rápido. Construtores de produtos de IA não podem se dar ao luxo de ignorar essa lição. Pegue o eBay, por exemplo. Ele começou como um simples site de leilões online para colecionáveis, começando com algo tão específico quanto distribuidores de Pez. Os primeiros usuários adoraram porque resolvia um problema muito específico. Conectava hobbistas que não conseguiam se encontrar offline. Somente após dominar esse nicho inicial, o eBay se expandiu para categorias mais amplas, como eletrônicos, moda e, eventualmente, quase tudo que você pode comprar hoje.

Compare isso com a Webvan, outra startup da era dot-com com uma estratégia bem diferente. A Webvan tinha como objetivo revolucionar as compras de supermercado com pedidos online e entrega rápida em domicílio. Tudo de uma vez, em várias cidades. Gastou centenas de milhões de dólares construindo armazéns enormes e frotas de entrega complexas antes de ter uma demanda forte de clientes. Quando o crescimento não se materializou rápido o suficiente, a empresa ruiu sob seu próprio peso.

O padrão é claro: comece com uma necessidade de usuário nítida e específica. Foque em um nicho estreito que você possa dominar. Expanda somente quando tiver prova de demanda forte. Para construtores de produtos de IA, isso significa resistir ao desejo de construir uma “IA que faz tudo”. Pegue, por exemplo, uma ferramenta de IA generativa para análise de dados. Você está mirando em gerentes de produto, designers ou cientistas de dados? Você está construindo para pessoas que não conhecem SQL, aquelas com experiência limitada ou analistas experientes?

Cada um desses usuários tem necessidades, fluxos de trabalho e expectativas muito diferentes. Começar com um grupo estreito e bem definido, como gerentes de projetos técnicos (PMs) com experiência limitada em SQL que precisam de insights rápidos para orientar decisões de produto, permite que você entenda profundamente seu usuário, ajuste a experiência e construa algo verdadeiramente indispensável.

A partir daí, você pode expandir intencionalmente para personas ou capacidades adjacentes. Na corrida para construir produtos de IA generativa duradouros, os vencedores não serão aqueles que tentam atender a todos de uma vez. Serão aqueles que começarem pequeno e atenderem alguém incrivelmente bem. Sabia que o mercado de trabalho para profissionais de IA está aquecido no Brasil?

Construa uma defesa de dados composta desde o início

Começar pequeno ajuda você a encontrar o ajuste produto-mercado. Mas, uma vez que você ganha tração, sua próxima prioridade é construir defesa. No mundo da IA generativa, isso significa ser dono dos seus dados. As empresas que sobreviveram ao boom dot-com não apenas capturaram usuários, mas também capturaram dados proprietários. A Amazon, por exemplo, não parou na venda de livros. Eles rastrearam compras e visualizações de produtos para melhorar as recomendações. Depois, usaram dados de pedidos regionais para otimizar o cumprimento.

Ao analisar padrões de compra entre cidades e códigos postais, eles previram a demanda, estocaram armazéns de forma mais inteligente e otimizaram rotas de envio. Isso lançou as bases para a entrega em dois dias do Prime, uma vantagem fundamental que os concorrentes não conseguiam igualar. Nada disso teria sido possível sem uma estratégia de dados integrada ao produto desde o primeiro dia.

O Google seguiu um caminho semelhante. Cada consulta, clique e correção se tornou dado de treinamento para melhorar os resultados de busca e, mais tarde, os anúncios. Eles não construíram apenas um mecanismo de busca. Eles construíram um feedback loop em tempo real que constantemente aprendia com os usuários, criando uma proteção que tornava seus resultados e direcionamentos mais difíceis de superar.

A lição para os construtores de produtos de IA generativa é clara. A vantagem de longo prazo não virá simplesmente de ter acesso a um modelo poderoso. Ela virá da construção de data loops proprietários que melhoram seu produto ao longo do tempo. Hoje, qualquer um com recursos suficientes pode ajustar um modelo de linguagem grande (LLM) de código aberto ou pagar para acessar uma API. O que é muito mais difícil e muito mais valioso é reunir dados de interação do usuário do mundo real de alto sinal que se acumulam ao longo do tempo.

Se você está construindo um produto de IA generativa, você precisa fazer perguntas críticas desde o início:

• Que dados únicos vamos capturar à medida que os usuários interagem conosco?
• Como podemos projetar feedback loops que refinem continuamente o produto?
• Existem dados específicos do domínio que podemos coletar (de forma ética e segura) que os concorrentes não terão?

Pegue o Duolingo, por exemplo. Com o GPT-4, eles foram além da personalização básica. Recursos como “Explique Minha Resposta” e AI role-play criam interações de usuário mais ricas, capturando não apenas respostas, mas como os alunos pensam e conversam. O Duolingo combina esses dados com sua própria IA para refinar a experiência, criando uma vantagem que os concorrentes não podem igualar facilmente. Sabia que a Toei Animation planeja usar inteligência artificial em futuras produções de animes?

Na era da IA generativa, os dados devem ser sua vantagem cumulativa. As empresas que projetam seus produtos para capturar e aprender com dados proprietários serão aquelas que sobreviverão e liderarão.

A era dot-com mostrou que o hype desaparece rápido, mas os fundamentos permanecem. O boom da IA generativa não é diferente. As empresas que prosperam não serão aquelas que perseguem manchetes. Serão aquelas que resolvem problemas reais, escalam com disciplina e constroem proteções reais. O futuro da IA pertencerá aos construtores que entendem que é uma maratona e têm a determinação para correr. Já pensou em usar a IA para investir?

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.

Via VentureBeat