Foto de Ian Murphy na Unsplash
Nos últimos meses, uma inquietação tem aparecido com frequência nas conversas do nosso ecossistema: qual é o risco real que a Inteligência Artificial impõe aos modelos de negócio?
Em momentos de inflexão tecnológica, é comum vermos visões binárias. De um lado, reavaliações severas de empresas de software tradicionais, com narrativas imediatistas que chegam a declarar o fim prematuro do modelo SaaS. Do outro, celebrações do ritmo sem precedentes das startups nativas de IA, que já miram a construção de uma nova escala de valor e crescimento.
A realidade da linha de frente, no entanto, nos mostra que a dinâmica de criação de valor e o risco de comoditização são estruturalmente muito mais complexos do que essa polarização sugere. Como uma casa que acompanhou as últimas décadas de inovação e ciclos tecnológicos como cloud e mobile, entendemos que a história dos ciclos tecnológicos nos ensina a olhar além das narrativas, para fundamentos, que nos levam a construir modelos mentais.
Nosso framework de IA parte da avaliação das vantagens competitivas clássicas, os moats, que não desapareceram, mas precisam ser requalificados sob a ótica da Inteligência Artificial. Saindo do campo da suposição, buscamos mapear onde residem as defesas e oportunidades dessa era, desmistificando alarmes em torno da morte do SaaS. A matriz possui sete critérios, que nos levam a um scoring que indica o grau de exposição do negócio.
Os sete critérios
Vantagem de Dados
Os LLMs são treinados com praticamente tudo o que está aberto na internet e podem consultar a web em tempo real quando integrados às ferramentas certas. Se produto depende exclusivamente da organização de dados públicos ou facilmente acessíveis ou compráveis, está muito exposto. Uma vantagem cada vez mais relevante está no que a16z batizou de Walled Gardens, os jardins murados, que são conjuntos de dados que são proprietários, regulados e/ou dinamicamente atualizados.
A nota máxima vai para empresas que possuem dados exclusivos, permissionados ou gerados pela própria operação, que são difíceis de replicar e melhoram o produto, decisão ou resultado entregue ao cliente.
Lock-in Institucional
Com uma facilidade maior nas migrações de softwares, auxiliadas por agentes, temos uma redução do lock-in puramente tecnológico.
Esse pilar mede se o nível da fricção causada pela troca da solução, cria risco regulatório, jurídico, operacional ou de compliance para o cliente. Empresas inseridas em processos que exigem rastreabilidade, confiança e robustez institucional são estruturalmente mais difíceis de substituir. Um software de compliance regulatório, por exemplo, tem um custo de troca e conformidade, que vai além do preço da licença.
Embedded (Embutido) em Transação/Workflow
O nível de embedment avalia o quão inseparável o produto é da operação crítica do cliente. Se atua apenas como um dashboard analítico ou informacional, ele é vulnerável, e substituí-lo gera, no máximo, um incômodo operacional temporário.
A verdadeira resiliência está nas soluções transacionais, como sistemas que processam pagamentos, liquidam ordens ou emitem documentos fiscais obrigatórios. Quando o produto é o trilho financeiro ou físico da empresa, desligá-lo interrompe o faturamento no minuto zero. Quanto mais próximo está do lastro da transação ou do core workflow, maior a sua defesa.
Controle de Distribuição
A inteligência artificial altera o custo de construção do produto, mas não elimina os desafios da distribuição e aquisição. Este pilar avalia se a empresa controla o acesso à demanda e ao tomador de decisão (buyer) de forma que seja difícil desintermediar a relação.
Se a aquisição e a retenção de uma solução dependem puramente de features, o cliente pode descobrir e adotar uma alternativa automatizada com relativa facilidade.
Em contrapartida, se a empresa construiu canais exclusivos, confiança de marca, autoridade ou um relacionamento estreito que a torna a via natural de consumo, a sua posição possui maior proteção.
Ou seja, cada vez mais a distribuição via canais proprietários se torna um moat.
Complexidade Local
Modelos fundacionais no geral são projetados para serem excelentes generalistas. Contudo, eles frequentemente encontram dificuldades em processos que exigem navegar por atritos locais, legislações específicas e particularidades culturais, que podemos chamar de sharp edge problems. Eles teriam capacidade mas estão focados em casos de uso mais amplos e com tamanhos de mercado maiores.
Uma empresa que domina uma camada profunda de burocracia ou regras tributárias em constante mudança, como um software fiscal e tributário, por exemplo, exige atualização constante e conhecimento específico. Essa fricção do mundo real, que sempre representou um desafio para a expansão de produtos, por enquanto ainda é uma defesa.
Efeitos de rede (Network Effects)
Em momentos de inovação acelerada, é comum confundir o crescimento acelerado da base de usuários com o verdadeiro efeito de rede. Um produto que entrega essencialmente o mesmo valor, independentemente de ter um ou mil clientes operando simultaneamente, não possui network effects reais.
A fortaleza neste critério se materializa quando a entrada de cada novo participante (sejam usuários, fornecedores ou ecossistemas parceiros) torna a rede mais valiosa para todos os outros nós.
Velocidade de Adaptação
Esse é um critério cambiante e com viés comportamental, que atua como um balizador nas faixas de avaliação. As vantagens estruturais citadas acima protegem a operação das empresas no curto e médio prazo, independentemente de quem as opera. Entretanto, a inércia em momentos de inflexão tecnológica costuma ser decisivo.
Por isso, a matriz avalia um sétimo pilar de natureza dinâmica: a capacidade e velocidade de adaptação da gestão. Ele mede a destreza da liderança em não apenas reconhecer a disrupção, mas agir rapidamente, incorporando os avanços da IA em todos os níveis da organização. Afinal, boa parte das empresas que existem hoje, agora, são incumbentes.
O princípio por trás do scoring e cálculo
Agora vamos compreender a premissa analítica da avaliação. Uma empresa que apresenta um desempenho mediano em todas as frentes é fundamentalmente diferente de um negócio que possui defesas fortes em dois ou três pilares, mesmo que ambas cheguem matematicamente ao mesmo score numérico.
Essa distinção é importante para o framework, pois uma coleção de atributos razoáveis não constitui um fosso competitivo real, sob forte pressão competitiva, essas defesas parciais tendem a se dissolver simultaneamente. Para que um negócio garanta sua perpetuidade, ele não pode depender de um equilíbrio frágil. É necessário construir pontos de ancoragem, pilares de sustentação estruturais que protegem a operação mesmo quando outras frentes da empresa são desafiadas.
Esse princípio de resiliência concentrada orienta a mecânica de cálculo. O score da matriz é a soma das notas dos seis critérios (variando de 0 a 12), e a classificação final da empresa é determinada pelo cruzamento de duas dimensões: o score total e a presença de critérios com a avaliação máxima (nota 2, que consideramos como moats fortes).
A partir dessa matemática, podemos dividir os negócios em três faixas de exposição ao risco:
- Mais protegida: Score de 8 a 12, exigindo obrigatoriamente pelo menos um moat forte (nota 2). São empresas que orquestram múltiplas defesas e possuem ao menos um pilar estrutural realmente sólido.
- Risco médio: Score de 4 a 7, independentemente do número de defesas fortes, ou um score de 8 a 12 mas que não possui nenhum moat forte (nota 2).
- Em risco: Score de 0 a 3. Reflete negócios que apresentam poucas ou nenhuma defesa estrutural relevante.
Conforme falamos anteriormente, o último critério que chamamos de Velocidade de Adaptação atua como um ajuste de borda nessas faixas.
Por exemplo, uma organização que esteja no limite inferior do risco médio (score 4) e apresente uma adaptação lenta (nota 0) é rebaixada para: "Em risco". Em contrapartida, uma empresa no limite superior (score 7), que já possua ao menos um moat forte e demonstre rápida adaptação (nota 2), é classificada como "Mais protegida". Em todos os demais cenários, a classificação original prevalece sem ajustes adicionais.
Para além do score e como usar o framework
O verdadeiro valor da matriz não reside na classificação final em si, mas em ser um ponto de partida para provocar conversas mais profundas.
O scoring não é um juízo de valor sobre a qualidade da empresa, mas uma lente desenhada para transformar a discussão sobre o risco de exposição, frequentemente carregada de intuição e ansiedade, em uma análise tangível e objetiva.
Nesse processo, a maior armadilha para qualquer liderança é ceder à nota forçada, se abrigando no confortável "somos nota 1, quase 2". Havendo dúvida entre duas avaliações, a nota mais baixa costuma ser a mais realista para balizar a estratégia.
Duas provocações ajudam a calibrar essa visão de forma pragmática:
- se um competidor operando nativamente com IA atacasse o seu mercado amanhã, quais critérios do nosso framework que o impediria de avançar? Se nenhuma resposta surgir com convicção inegável, o sinal de alerta é imediato.
- se o seu produto evaporasse hoje, o seu cliente perderia histórico crítico e conformidade institucional, ou apenas uma conveniência? A diferença nas respostas é o que separa se o seu software faz parte de um workflow crítico ou transacional ou se é uma dependência ilusória.
Afinal, se com um modelo genérico (e estes estão cada vez mais capazes de absorver contextos complexos) a empresa consegue 70% do valor do seu produto, talvez ela não precise do seu produto.
Por fim, tratamos o framework como um organismo vivo, e não como um veredito estático. Com o avanço dos LLMs e suas capacidades de conexão em interação com outros sistemas , fortalezas que parecem inabaláveis hoje podem ser recalculadas, ao passo que novas fronteiras de defesa emergirão.
A fotografia atual do negócio não é um mapa permanente, é a bússola para uma reavaliação contínua na próxima década de inovação.
Uma calculadora para testar a matriz no seu negócio
Ao usar a calculadora abaixo você pode analisar o status atual de uma empresa de acordo com os critérios da Matriz. Ao final, é possível salvar o score como PDF, para discutir com o time e comparar com resultados posteriores.
