Funcionária da Hostinger Axse Zhirgule discute em que os fundadores devem se concentrar em vez de criar código

Nos últimos três anos, no campo da inteligência artificial corporativa, uma ideia dominou: vence quem escolhe o modelo mais poderoso. Cada novo lançamento estabelecia um novo padrão, aumentava a janela de contexto e melhorava a precisão do raciocínio. Os líderes dos conselhos de administração discutiam qual modelo priorizar, como se estivessem tomando uma decisão de infraestrutura para as próximas décadas.

No entanto, essa paradigma está chegando ao fim. A lacuna entre os modelos líderes está diminuindo trimestralmente, e a maioria das empresas agora pode acessar uma inteligência quase de ponta com apenas uma chamada de API. Quando todos têm acesso ao mesmo 'cérebro', esse 'cérebro' deixa de ser uma vantagem competitiva.

A próxima batalha na IA corporativa será vencida pelo contexto: conhecimentos proprietários, histórico, sinais e julgamentos que explicam aos modelos o que o negócio realmente precisa. Os modelos tornam-se o motor, e o contexto é o combustível, o mapa e o destino final.

O cenário mudou drasticamente. Uma capacidade que há dezoito meses parecia mágica, como resumir um contrato de 100 páginas ou escrever código pronto para produção, é hoje um requisito padrão para muitos fornecedores. Modelos de pesos abertos reduziram significativamente a distância em relação aos equivalentes proprietários, e o custo de inferência continua a cair. Mudar de um modelo para outro, que antes era uma migração dolorosa, está se tornando uma mudança de configuração cada vez mais simples.

Esta é a trajetória clássica de qualquer tecnologia fundamental, semelhante à eletricidade, computação em nuvem e largura de banda. Primeiro vem um período de escassez e diferenciação, seguido por abundância e padronização. Hoje, ninguém ganha por ter a melhor fonte de energia; vencem aqueles que constroem sobre essa base.

Para os líderes empresariais, isso causa desconforto, mas também alívio. Se sua estratégia de IA é baseada predominantemente na escolha do modelo, seus concorrentes podem copiá-la no fim de semana. A vantagem de longo prazo deve vir de outro lugar.

Embora os modelos de IA possuam um poder imenso, a inteligência por si só não é suficiente para entender o funcionamento de uma empresa. O verdadeiro valor da IA é dado pelo contexto que cerca cada decisão: a marca, seus clientes, as prioridades de negócios e os processos reguladores.

Para o marketing corporativo, o contexto vai além de simplesmente inserir informações no modelo. Ele implica conectar quatro níveis críticos de inteligência:

A Giga+, anteriormente conhecida como Alloha Fibra, confirmou ter mantido conversas com a Sky nos últimos meses acerca de uma potencial fusão e aquisição. Esta informação foi divulgada em um comunicado ao mercado após a B3 solicitar esclarecimentos, motivada por uma notícia veiculada pelo site Broadcast, pertencente ao Grupo Estado.

Contudo, a empresa enfatizou que não houve nenhuma deliberação por parte da administração da companhia, nem a formalização de qualquer acordo, compromisso ou documento contratual vinculativo, conforme reportado pelo site Teletime.

Uma união das operações de banda larga da Giga+ com a Zaaz, que é a operadora de fibra da Waiken ILW, controladora da Sky, teria o potencial de estabelecer a quarta maior provedora de internet fixa no Brasil, contando com aproximadamente 1,91 milhão de usuários.

Em seu comunicado, a Giga+ declarou que manteve diálogos com a Sky e com outros atores do setor nos últimos meses. A operadora também mencionou que realiza avaliações periódicas de oportunidades de negócios e alternativas estratégicas visando a expansão e a gestão de capital.

Tal transação poderia ser vantajosa para a Giga+, visto que ela registrou uma queda de 16,5% em sua base de acessos durante os doze meses finalizados em agosto. Em contraste, a operação de banda larga da Sky e Zaaz apresentou um crescimento expressivo de 47,7% no mesmo período.

Adicionalmente à atuação em rede de fibra óptica, a Sky está buscando penetrar no segmento de rede móvel. Em agosto, a empresa lançou oficialmente os planos comerciais da Sky Móvel, que opera como uma operadora virtual (MVNO) utilizando a infraestrutura da Surf Telecom. Há também planos para introduzir o Sky Link, um competidor da Starlink no mercado de internet via satélite.

Uma eventual operação incluiria a Giga+ e os ativos de banda larga do grupo Waiken ILW, que detém a Sky e a Zaaz. De acordo com dados da consultoria Teleco, a Giga+ possuía cerca de 1,29 milhão de acessos em agosto, enquanto Sky e Zaaz somavam aproximadamente 627 mil clientes. Somadas, essas operações atingiriam cerca de 1,91 milhão de assinantes.

Este volume posicionaria o grupo consolidado atrás apenas das grandes empresas Claro, Vivo e Nio — esta última, que absorveu a clientela de fibra da Oi —, mas à frente da Brisanet, que contava com cerca de 1,58 milhão de acessos no mesmo momento.

O alcance geográfico também seria ampliado. As duas operações atuariam em 1.110 cidades combinadas, sendo líderes em 173 municípios. Atualmente, existe uma sobreposição de redes entre as companhias em apenas 123 cidades.

Atualmente, a Brisanet ocupa a quarta posição, ligeiramente à frente da Brasil TecPar, que possui cerca de 1,38 milhão de acessos. Esta última também tem como objetivo aumentar sua participação no mercado através da aquisição da operação da Ligga Telecom, um negócio que já obteve aprovação da Anatel e do Conselho Administrativo de Defesa Econômica (Cade), mas que ainda aguarda parecer do Ministério das Comunicações.

A maioria das equipes de marketing modernas utiliza inteligência artificial para economizar tempo em tarefas como rascunhar e-mails, criar variações de imagens e resumir documentos longos. No entanto, Anand Jain, cofundador e diretor de marketing da CleverTap, uma plataforma de automação de marketing e interação com clientes, afirma que as ferramentas básicas que realizam essas funções raramente contribuem para o aumento do lucro da empresa.

Durante um workshop de estratégia de marketing no evento TechSparks 2026, Jain pediu aos líderes que olhassem além das simples formas de acelerar o trabalho. Ele enfatizou a necessidade de passar do uso de IA para entretenimento para sua aplicação na obtenção de resultados comerciais reais.

Embora a criação de conteúdo com IA acelere o trabalho e economize tempo, Jain questionou se isso realmente contribui para o crescimento, perguntando: «Isso realmente afetará os resultados do negócio, ou é apenas mais do mesmo?»

As campanhas digitais tradicionais geralmente operam sob um modelo de «empurrar», onde as empresas decidem o que querem vender, em vez de entender o que os consumidores desejam comprar. Em contraste, um consultor em canais offline lembra as preferências pessoais do cliente, nota reações instantâneas e sugere produtos de acordo com seu orçamento e estilo. O marketing digital deve adotar uma abordagem semelhante.

Jain declarou: «Não o que eu quero vender, mas o que meu cliente quer comprar. É preciso inverter isso.» Em vez de enviar promoções genéricas para grandes grupos, os sistemas de marketing modernos devem analisar as ações dos clientes em tempo real para atender às necessidades individuais.

Este método marca a transição para o nível mais alto de maturidade de IA, conhecido como «tomada de decisões em tempo real». As tecnologias de marketing geralmente evoluem através de três estágios. O primeiro estágio se concentra em tarefas básicas de economia de tempo, o segundo abrange experimentos, como testes A/B (comparar duas versões de anúncio para determinar a melhor), e o terceiro atinge a verdadeira tomada de decisão automatizada.

Jain observou: «Você começa com produtividade, depois faz experimentos, e o mais difícil é a tomada de decisões. Quando você realmente constrói um sistema inteiro para um grupo de pessoas, e essa pessoa pode ser uma de milhões que aparecem no seu aplicativo ou site».

Em vez de bombardear os usuários com cupons de desconto, um sistema de tomada de decisões primeiro oferece passos úteis suaves, como fortalecer a confiança na marca ou explicar os benefícios do produto. A tomada de decisões em tempo real depende de um centro de dados unificado que combina o perfil histórico do cliente com suas ações recentes em tempo real. Os testes A/B tradicionais geralmente param após a escolha de um vencedor fixo, enquanto o sistema de tomada de decisões usa aprendizado por reforço — um sistema inteligente que aprende continuamente com as respostas dos usuários e ajusta as ofertas em tempo real.

Além disso, em vez de depender apenas da pontuação de propensão (cálculo da probabilidade de compra), o sistema de tomada de decisões usa modelagem de elevação. Este método determina o impulso, mensagem ou canal específico necessário para levar um usuário individual a dar o próximo passo positivo.

À medida que os sistemas automatizados gerenciam a entrega de campanhas em milhares de variações de mensagens, o papel do profissional de marketing muda da execução para a liderança estratégica. Em vez de criar manualmente variações criativas, os profissionais de marketing definem objetivos de alto nível e estabelecem restrições operacionais rigorosas. Jain enfatizou: «Seu trabalho é criar limitadores de orçamento, limitadores de marca, limitadores regulatórios. Não use a palavra 'grátis' se estiver oferecendo algo, se você for um banco».

Ao estabelecer limites claros, os líderes de marketing permitem que os sistemas inteligentes de tomada de decisão funcionem autonomamente, mantendo a segurança das mensagens da marca e, ao mesmo tempo, garantindo um lucro comercial autêntico, acrescentou ele.