CEVIU News - CEVIU Empreendedores - 2 de março de 2026

Uma empresa de IA com mais de US$100 milhões em ARR está prosperando, com clientes satisfeitos e um pipeline robusto. Contudo, todos os contratos são fechados com termos de um ano – e não de dois ou três. A razão para isso é estrutural, não emocional. A SaaStr, por exemplo, trocou seus agentes de vendas de IA simplesmente copiando e colando seu melhor prompt em um produto concorrente. A migração foi concluída em 50-80% em minutos. Essa é a nova realidade para empresas que desenvolvem agentes de IA. Se a retenção bruta de clientes cair de 92% para 82% devido à portabilidade de prompts, são necessários US$10 milhões adicionais em novas vendas anuais apenas para manter o mesmo faturamento. O verdadeiro moat não é mais a sua IA , mas sim a profundidade de integração, a expertise vertical e uma infraestrutura que ninguém deseja reconstruir .

A forma como o software está sendo entregue está mudando. Em vez de lançar código para resolver uma tarefa específica para todos os usuários, os desenvolvedores estão entregando agentes de propósito geral que se modificam para se adaptar ao ambiente e à tarefa. Isso faz do contexto o produto. A captura de valor em uma indústria de software baseada em IA virá da camada de contexto e runtime, juntamente com o co-design de hardware e software. Muitas empresas provavelmente se arrependerão do investimento em chips que estão fazendo atualmente.

Empresas de dados sem um forte DNA de pesquisa ou vantagens de volume estão colapsando ou sendo adquiridas. As direções da pesquisa em RL (Reinforcement Learning) estão mudando, recompensando a liderança em pesquisa de fronteira (frontier research) ou a rápida escala de dados, e não um RLaaS genérico. A demanda empresarial está migrando para uma infraestrutura de pós-treinamento subjetiva e self-serve, pois ambientes regulamentados, workflows personalizados e limiares de confiabilidade bloqueiam a adoção direta de modelos. Os vencedores combinam pesquisa de ponta com engenheiros de campo e tooling de pós-treinamento full-stack, visto que dados esparsos de alta qualidade, tarefas não verificáveis e a implementação de last-mile se tornam os verdadeiros gargalos.

Agentes de IA vão desmantelar os moats de agregação. No entanto, verdadeiros network effects, onde os produtos melhoram com o aumento de participantes, se tornarão mais viáveis em mais categorias e modalidades. Mais empresas começarão a construir com foco em network effects, pois surgiram novas áreas de superfície, modalidades e abordagens de go-to-market (GTM). O software não está morto, mas o negócio está se transformando em algo muito diferente do que é hoje.

As avaliações de seed no percentil 95 atingiram US$ 80,5 milhões no ano passado, quase o triplo do valor de seis anos atrás. 42% das rodadas seed ultrapassaram os US$ 5 milhões, e uma empresa chegou a levantar um "seed" de US$ 2 bilhões. O termo "seed" é agora aplicado a tudo, desde SAFEs de US$ 500 mil até rodadas de equity de US$ 15 milhões, tornando-o funcionalmente inútil para descrever uma fase específica. A verdadeira mudança é que o capital institucional está chegando pela primeira vez na fase de formação genuína, não via aceleradoras ou anjos, mas através de fundos de inception dedicados que investem de US$ 500 mil a US$ 3 milhões em empresas pre-product, pre-team e pre-traction. Antes de buscar investimento, fundadores devem perguntar a cada VC em potencial: "O que o sucesso significa para o seu fundo?" A resposta revelará se os incentivos deles se alinham realmente com o estágio da sua startup.

Produtos que não são amáveis não são mais viáveis no mercado atual. O Produto Mínimo Amável (MLP) representa a versão mais inicial de um produto que é genuinamente digno de amor. Os Produtos Mínimos Viáveis (MVPs) muitas vezes degeneraram em 'produtos minimamente funcionais' porque o trabalho de desenvolvimento era, historicamente, muito caro. No entanto, os custos de desenvolvimento estão agora em queda drástica. Construir um MVP hoje pode significar apenas criar mais uma ferramenta que as pessoas toleram até que a recriem ou uma solução superior surja. Neste cenário, a 'amabilidade' do produto pode ser o último e mais importante moat defensável para uma startup.

Por anos, a estratégia dominante no software foi a consolidação, buscando possuir o workflow de ponta a ponta e dificultar a saída dos usuários. Esse modelo, contudo, está em transformação. Agentes de IA, por exemplo, precisam de protocolos abertos e padrões compartilhados para funcionar, e não se preocupam com as barreiras dos ecossistemas. Os usuários, por sua vez, esperam poder trocar componentes e ferramentas com liberdade. Como resultado, empresas como Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft e AWS estão colaborando em protocolos de agentes compartilhados. Seu moat não é mais o lock-in, mas sim ser o elo essencial ao qual todas as outras soluções se conectam. Se sua plataforma é o hub onde o valor é trocado entre ferramentas, sua remoção quebra todo o workflow. A verdadeira posição defensável agora é uma ponte, e não uma parede.

Muitos presumem que a IA cortará orçamentos de P&D, mas a realidade é outra . Embora os custos de tokens sejam significativamente menores por unidade de código gerado, o Paradoxo de Jevons entra em ação: quando algo se torna mais barato, tendemos a usá-lo mais. As empresas não estão demitindo engenheiros; elas estão lançando mais funcionalidades rapidamente e contratando mais pessoas para direcionar a produção da IA . Consequentemente, P&D como porcentagem da receita deve permanecer estável ou até aumentar , pois todos os concorrentes acessam os mesmos ganhos de produtividade, e as economias não se refletem diretamente no lucro final, sendo absorvidas pelo mercado.

A Inteligência Artificial, assim como booms tecnológicos anteriores, está impulsionando uma nova onda de investimento especulativo que, apesar de ser vista como uma bolha, pode estabelecer infraestrutura duradoura ️.

Enquanto as ações de software enfrentam forte desvalorização , a aquisição por 'insiders' é quase nula. Das 75 empresas de software de capital aberto, apenas um punhado de executivos comprou ações no mercado aberto nos últimos dois anos. O CEO da Asana, por exemplo, adquiriu mais de US$ 1 bilhão em ações da própria empresa e, no processo, perdeu bilhões.Um sinal mais interessante vem da ServiceNow, onde o CEO, CFO, CPO e o AI Officer cancelaram seus planos de venda programados no mesmo dia. O CEO, então, esperou exatamente seis meses após sua última venda, devido à regra de lucro de curto prazo ('short-swing profit rule'), antes de comprar US$ 3 milhões em ações. Às vezes, a ausência de venda pode ser mais reveladora do que qualquer compra .

O mercado de software será dez vezes maior em dez anos , e startups nativas de IA capturarão grande parte desse crescimento.

David Teten tem mudado sua estratégia de conteúdo, focando em insights proprietários, experienciais e de alto custo reputacional, em vez de conteúdo gerável por IA.

Acompanhe a história de como a Dragonfly cresceu e se estabeleceu como uma das maiores plataformas de Venture Capital em uma indústria onde poucos conseguiram sobreviver e prosperar. Uma lição sobre resiliência e estratégia.