Durante décadas, a vantagem competitiva das empresas digitais esteve concentrada na capacidade de desenvolver software. Organizações com equipes robustas de engenharia automatizavam processos, criavam as melhores experiências para os clientes e escalavam seus negócios em velocidade muito maior do que as concorrentes. Quem não dispunha desse recurso acabava ficando para trás.
A Inteligência Artificial generativa vem enfraquecendo essa barreira ao tornar significativamente mais simples escrever código. E à medida que essa tecnologia oferece modelos mais baratos e interoperáveis, ela perde parte de seu potencial como fator de diferenciação. Um pequeno negócio capaz de construir um agente operacional passa a competir de uma forma nunca antes possível.
Não significa que a inovação tenha desacelerado. Significa que os modelos estão deixando de ser ativos difíceis de reproduzir. Em muitas aplicações, a vantagem passa a depender menos da IA escolhida e mais da forma como ela é utilizada para resolver problemas concretos. Dados do relatório AI Index Report1, da Universidade de Stanford, reforçam essa mudança. Com a rápida difusão da Inteligência Artificial, a competição migra para sua integração aos processos de negócio e à geração de valor.
A corrida já começou
Um marco importante dessa transformação foi o lançamento, no final de 2025, do projeto Clawdbot, posteriormente rebatizado de OpenClaw. A plataforma de código aberto ganhou rápida adoção entre desenvolvedores ao demonstrar que agentes poderiam operar diretamente no computador do usuário, interagindo com diferentes aplicações e conectando serviços por meio da linguagem natural.
Desde então, as principais empresas de tecnologia aceleraram seus investimentos nessa direção. Anthropic, Google, Microsoft, OpenAI e NVIDIA, que já vinham apostando em agentes, concentraram esforços em ferramentas capazes de integrar modelos aos processos de trabalho, e não apenas em melhorar seu desempenho na resposta a perguntas. Nesse mesmo movimento, iniciativas como o Model Context Protocol (MCP) se consolidam como uma das principais abordagens para conectar modelos de linguagem a bancos de dados, aplicações e ferramentas corporativas.
O cenário lembra outros momentos da história da computação. Durante muitos anos, acessar a Internet exigia conhecimento técnico: era preciso configurar conexões, instalar programas e compreender protocolos. O smartphone eliminou essa camada de complexidade e transformou a utilização da rede em um comportamento cotidiano.
Os agentes caminham por uma trajetória semelhante. Em vez de exigir programação, permitem que pessoas descrevam um objetivo em linguagem natural para que o software execute uma sequência de ações. Isso redefine a forma como as empresas participam da economia digital.
A computação em nuvem também é um bom exemplo de como a tecnologia, à medida que amadurece, deixa de ser um diferencial isolado para tornar-se infraestrutura. No início, discutia-se qual provedor oferecia a melhor plataforma. Pouco tempo depois, percebeu-se que a verdadeira vantagem competitiva não estava na nuvem em si, mas na capacidade das empresas de reorganizar seus processos para explorar aquela nova arquitetura.
O contexto vale mais que o código
Com a Inteligência Artificial, o movimento parece seguir a mesma lógica observada em grandes transformações tecnológicas. O diferencial competitivo começa a migrar do modelo para aquilo que o cerca: os dados disponíveis, os fluxos de trabalho, os sistemas conectados, as regras do negócio e, principalmente, o conhecimento acumulado pela organização sobre sua própria operação. Em outras palavras, o valor deixa de residir apenas na inteligência do modelo e passa a depender da qualidade do contexto em que ele atua.
Essa mudança altera profundamente a natureza da competição. Até bem pouco tempo, repetíamos que os dados seriam o “novo petróleo”. A metáfora destacava seu valor econômico, mas sempre carregou uma limitação importante: petróleo é uma commodity. Dados, quando isolados, também tendem a perder valor quando podem ser obtidos por diferentes organizações ou quando não carregam significado operacional.
O contexto é diferente. Não se resume ao volume de informações armazenadas. Ele reúne memória operacional, processos internos, conhecimento acumulado, relações entre diferentes sistemas, padrões construídos ao longo do tempo e decisões que foram continuamente refinadas pela experiência. É um ativo muito mais difícil de copiar do que um modelo de linguagem.
Aqui surge uma tensão importante. Ao mesmo tempo em que a democratização do acesso à IA reduz barreiras para pequenas empresas inovarem, ela também pode fortalecer uma nova forma de concentração competitiva. Organizações que acumulam anos de interação com clientes e grandes bases proprietárias de conhecimento passam a alimentar seus agentes com um contexto que dificilmente pode ser replicado por novos entrantes.
Um olhar de dentro
Nos últimos anos, tive a oportunidade de acompanhar a implantação de cerca de 12 mil agentes de Inteligência Artificial dentro do iFood, empresa da qual sou atualmente o CEO, e de observar iniciativas semelhantes em outras corporações do grupo Prosus, ecossistema no qual o iFood está inserido. Embora cada organização tenha sua realidade, algumas conclusões começaram a se repetir de forma consistente.
A primeira percepção foi que o impacto mais imediato dos agentes não ocorre, ao menos até agora, na substituição direta de profissionais. Na experiência observada no iFood, eles eliminaram tempos de espera, automatizaram tarefas repetitivas, reduziram burocracias e aceleraram a circulação da informação dentro da organização. Em muitos casos, o ganho mais relevante veio da redução do intervalo entre identificar um problema e agir sobre ele.
Isso não significa que impactos sobre emprego, funções ou distribuição de trabalho não possam ocorrer no futuro. Eles continuam sendo objeto de intenso debate e dependerão de fatores econômicos, regulatórios e organizacionais. O ponto é que, na experiência observada até aqui, o efeito predominante tem sido ampliar o desempenho das equipes, e não substituí-las.
A descoberta mais interessante, porém, surgiu em outro lugar. Ao observar centenas de agentes realizando tarefas semelhantes, tornou-se evidente que os melhores resultados raramente estavam associados ao modelo de linguagem mais sofisticado. Em muitos casos, sistemas equivalentes apresentavam desempenhos completamente diferentes porque operavam com níveis distintos de conhecimento sobre o negócio.
Imagine dois restaurantes que têm acesso às mesmas ferramentas, às mesmas funcionalidades e conseguem criar um agente em poucos minutos. No primeiro, esse agente pode consultar três anos de histórico de pedidos, padrões de consumo, sazonalidade, desempenho logístico, comportamento dos clientes, margem de cada produto e indicadores financeiros. No segundo, conhece apenas o cardápio. Os dois utilizam a mesma Inteligência Artificial. Ainda assim, produzirão resultados completamente diferentes. O motivo é simples: o desempenho do sistema depende da qualidade das informações que recebe.
Esse exemplo antecipa como será a disputa nos próximos anos. A vantagem estará com as empresas que tiverem maior capacidade de acumular conhecimento operacional. Trata-se de uma ruptura econômica, não apenas tecnológica, que fará do contexto a matéria-prima mais valiosa da próxima década. É ele que permitirá aos agentes antecipar necessidades, identificar padrões invisíveis e recomendar ações antes mesmo que um problema apareça, garantindo uma diferença qualitativa.
A McKinsey2 estima que a Inteligência Artificial generativa poderá adicionar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões por ano à economia global. Porém, esse potencial não será capturado apenas por organizações que utilizarem a tecnologia mais avançada. Ele dependerá, sobretudo, da eficiência em integrar os modelos a processos reais das empresas, aos seus dados, às suas rotinas e ao conhecimento acumulado ao longo dos anos.
É um aprendizado construído lentamente, que surge de milhares de interações realizadas todos os dias entre clientes, colaboradores, fornecedores e sistemas. E, justamente por resultar da experiência concreta de cada organização, torna-se muito mais difícil de reproduzir do que qualquer modelo de linguagem.
O que muda nas operações comerciais
Iniciativas desenvolvidas por empresas como a Prosus ajudam a ilustrar o potencial desse movimento. A holding de tecnologia apresentou recentemente o ToqanClaw, plataforma criada para permitir que comerciantes e restaurantes desenvolvam agentes especializados para suas operações. A solução nasceu da experiência acumulada pelo grupo no desenvolvimento de 60 mil agentes. Segundo a Prosus3, a rede holandesa Lebkov & Sons reduziu seu ciclo de relatórios financeiros de semanas para 30 minutos; a Burger & Frites elevou as entregas em 25%; e a Poke Perfect diminuiu em 70% as dúvidas rotineiras da equipe.
Mais importante do que os números apresentados é a tendência que eles revelam. O acesso à Inteligência Artificial nunca foi tão amplo e os modelos caminham para se tornar commodity. Estarão disponíveis para praticamente todas as empresas, assim como hoje acontece com a computação em nuvem. Mas o contexto, não.
Passamos décadas acreditando que a vantagem competitiva estava na tecnologia. Agora que ela está se tornando amplamente acessível, descobrimos que nunca foi o recurso mais difícil de reproduzir. O que permanece escasso é a capacidade de transformar experiência em contexto, contexto em inteligência e inteligência em decisões melhores. E é isso que definirá as organizações mais competitivas na próxima década.
Diego Barreto
