Kristina Strimaitė, diretora de marketing da Hostinger, acredita que a inteligência artificial não levará à redução de empregos, mas sim expulsará aqueles que se recusam a interagir com essa tecnologia. Em uma extensa entrevista com Shraddha Sharma, fundadora e CEO da YourStory e The Bharat Project, ela declarou: «Eu não acho que a IA substituirá as pessoas, mas substituirá as pessoas que não são curiosas e que não a utilizam de alguma forma».
booleanA entrevista também abordou o caminho da empresa sediada na Lituânia — um país raramente mencionado entre os centros globais de startups — que criou uma plataforma web atendendo mais de 150 países sem recorrer a capital de risco. A Hostinger foi fundada em Kaunas em 2004 como fornecedora de hospedagem web e depois se transformou em uma plataforma para criação e gerenciamento de negócios online, baseada em construtores de sites e ferramentas de negócios com IA. A empresa encerrou 2025 com uma receita de 275,4 milhões de euros, um aumento de 51% em comparação com o ano anterior, marcando o quarto ano consecutivo de crescimento acima de 50%. A Índia é o maior mercado em número de usuários ativos, superando Brasil, Indonésia e Estados Unidos.
Quando Shraddha perguntou o que permitiu criar uma empresa desse porte na Lituânia, Strimaitė falou abertamente sobre o fator que definiu suas ambições. «Tornamo-nos globais porque não tínhamos outra escolha. Nosso mercado é muito pequeno, então poderíamos permanecer uma pequena empresa local ou ir para o cenário mundial», observou ela. Ela comparou Vilnius com o Vale do Silício inicial, apontando para a comunidade tecnológica que realizou mais de 400 sessões de troca de conhecimento no ano passado, onde as empresas discutiram abertamente lições de escalabilidade, fracassos e interação com clientes.
Sobre a construção de um negócio sem grandes rodadas de financiamento, Strimaitė afirmou que manter o status de empresa bootstrapped envia um sinal aos clientes, e não aos investidores. «Tratamos o dinheiro da nossa empresa como se fosse nosso próprio. Não praticamos comportamentos imprudentes», disse ela, acrescentando que espera-se que cada funcionário do departamento de marketing entenda que cada dólar investido deve retornar à conta bancária da empresa. Ela deu um exemplo recente em que, após mais de 100 entrevistas com clientes reais no início do trimestre, a empresa concluiu que sua estratégia estava errada e a ajustou rapidamente — uma flexibilidade que, segundo ela, muitas vezes falta às empresas financiadas com planos rígidos.
Uma parte significativa da conversa foi dedicada ao crescimento de empreendedores solo, uma tendência que Shraddha notou também na Índia. Strimaitė acredita que essa mudança só irá acelerar. Ela relatou que iniciar um negócio, que antes levava semanas ou meses, agora pode acontecer com apenas um pedido. O trabalho mais complexo mudou para baixo na cadeia: atrair tráfego, manter a lucratividade e gerenciar operações, frequentemente com a ajuda da IA como força de trabalho adicional que as pequenas equipes não possuem.
Ela compartilhou o exemplo de um aluno da escola que ela supervisionava e que criou uma ferramenta de trabalho para verificação automática de testes em dois dias — um produto que agora é usado por quatro professores em sua escola. «Nos meus primeiros dias, eu precisava de algumas semanas, senão meses. Agora podemos fazer isso em alguns dias», disse ela. Quando sua equipe de 140 profissionais de marketing em países como Índia, Brasil e Indonésia foi questionada sobre como ela usa a IA dentro de seu departamento de marketing, Strimaitė apontou para uma cultura formada pela organização de produto orientada para a IA. Sua equipe criativa produziu os primeiros comerciais de TV totalmente gerados por IA da empresa, incluindo dublagem e música, que foram transmitidos em vários países durante alguns meses.
Além da produção de conteúdo, ela observou que a IA passou de uma ferramenta de operação para um assistente de tomada de decisões. Grandes volumes de dados de marketing, que antes exigiam horas de análise de gráficos, agora são resumidos rapidamente, permitindo decisões mais rápidas sobre gastos com marca, canais digitais e desempenho. A curiosidade, enfatizou ela, é o bilhete de entrada. Como o produto é orientado para a IA, os profissionais de marketing devem entendê-lo profundamente para vendê-lo honestamente.
Strimaitė também falou sobre sua própria evolução como líder, observando que o atual CEO, Giedrius Zakaitis, nomeado em junho de 2026 para liderar a estratégia da empresa focada em IA, a impulsionou a mudar de um estilo prático para o que ela chama de liderança silenciosa. Sua conclusão prática é: não tenha medo de pausas silenciosas nas reuniões, pois é quando as equipes começam a falar. Para os fundadores, seu conselho se resume a três princípios: resolver um problema real, recusar-se a se limitar a um pequeno mercado doméstico e delegar o trabalho operacional à IA, para que o tempo seja direcionado aos clientes e ao produto. À medida que as empresas solo proliferam na Índia e além, sua convicção final pode ser a mais duradoura: a tecnologia continuará a comprimir o que antes levava meses para dias, mas o contato direto e pessoal com os clientes, em sua opinião, é algo que a IA nunca substituirá.
Ao enviar currículos e adaptar documentos para diferentes oportunidades, os candidatos podem notar que as respostas recebidas são frequentemente parecidas. Uma investigação conduzida pela Universidade Stanford sugere que essa semelhança pode não ser coincidência.
Os pesquisadores analisaram milhões de inscrições e concluíram que diversas companhias podem empregar sistemas de inteligência artificial que replicam os mesmos critérios de aceitação e descarte. A pesquisa, intitulada Algorithmic Monocultures in Hiring, examinou cerca de 4 milhões de candidaturas submetidas por mais de 3,4 milhões de indivíduos a 156 empresas pertencentes a 11 setores econômicos.
Um fator crucial identificado foi que todas essas organizações estavam utilizando algoritmos fornecidos pelo mesmo provedor. Este detalhe possibilitou a identificação do fenômeno denominado 'monocultura algorítmica', termo inspirado na agricultura, onde vastas extensões são dedicadas a um único tipo de cultivo. Quando muitas empresas adotam ferramentas similares, aumenta a probabilidade de que avaliem os postulantes seguindo essencialmente a mesma lógica, o que se aplica tanto aos acertos quanto às falhas inerentes aos modelos.
Outra descoberta relevante diz respeito aos perfis de candidatos parecidos. Conforme o estudo, indivíduos com características análogas tendem a receber avaliações consistentes, mesmo concorrendo a vagas em corporações distintas. Os resultados primários revelam que aproximadamente 10% dos candidatos que participam de quatro processos seletivos são rejeitados em todos eles. Adicionalmente, cerca de 4% daqueles que se inscrevem em dez vagas sofrem dez rejeições consecutivas.
As recusas ocorrem com uma frequência superior àquela esperada em decisões tomadas de forma independente. É notável que muitos currículos são eliminados antes mesmo de serem examinados por um recrutador humano. Para confirmar se este comportamento era aleatório, os pesquisadores compararam os dados com uma linha de base teórica e estudos prévios sobre recrutamento sem centralização algorítmica, demonstrando que as negativas sucessivas refletem um padrão comum entre os diferentes processos seletivos.
De acordo com as simulações realizadas, continuar enviando currículos ainda é vantajoso. O estudo aponta que elevar o volume de candidaturas melhora as chances de obter uma oportunidade, embora este benefício diminua quando as empresas utilizam sistemas idênticos. Em um cenário onde as decisões são autônomas, cerca de dez candidaturas seriam suficientes para atingir uma alta probabilidade de receber pelo menos uma recomendação positiva. Contudo, quando os processos são mediados por plataformas centralizadas, esse número sobe para aproximadamente 25 candidaturas para garantir uma probabilidade de 99,9%.
Os autores também emitiram um alerta sobre a concentração do mercado de tecnologia voltado ao recrutamento. Visto que poucos fornecedores atendem a muitas empresas, quaisquer vieses ou limitações existentes podem se disseminar rapidamente. Ademais, a pouca transparência dessas plataformas dificulta a realização de pesquisas independentes e complica a compreensão de como tais ferramentas impactam o acesso ao emprego, sendo que, para muitos candidatos, todo esse processo ocorre sem que tenham ciência de que um algoritmo realizou a primeira análise do currículo.
