Das pontocom às ponto-AI: como podemos aprender com a última transformação tecnológica (e evitar cometer os mesmos erros)

No auge do boom das pontocom, adicionar ".com" ao nome de uma empresa era suficiente para fazer o preço de suas ações disparar — mesmo que a empresa não tivesse clientes, receita ou caminho para a lucratividade. Hoje, a história se repete. Troque ".com" por "IA" e a história soará assustadoramente familiar.

As empresas estão correndo para incorporar a palavra "IA" em seus pitches, descrições de produtos e nomes de domínio, na esperança de aproveitar a onda. Conforme relatado pelo Domain Name Stat , os registros de domínios ".ai" aumentaram cerca de 77,1% em relação ao ano anterior em 2024, impulsionados por startups e empresas tradicionais que se apressaram em se associar à inteligência artificial — independentemente de terem ou não uma vantagem real em IA.

O final da década de 1990 deixou uma coisa clara: usar tecnologia inovadora não basta. As empresas que sobreviveram à bolha das pontocom não estavam atrás de exageros — elas estavam resolvendo problemas reais e crescendo com propósito.

A IA não é diferente. Ela remodelará setores, mas os vencedores não serão aqueles que colocarão "IA" em uma landing page — serão aqueles que romperão com a propaganda enganosa e se concentrarão no que importa.

Os primeiros passos? Comece aos poucos, encontre seu limite e vá aumentando com cuidado.

Um dos erros mais caros da era pontocom foi tentar crescer cedo demais — uma lição que os desenvolvedores de produtos de IA de hoje não podem ignorar.

Veja o eBay, por exemplo. Começou como um simples site de leilões online de itens colecionáveis ​​— começando com algo tão específico quanto dispensadores de Pez. Os primeiros usuários adoraram porque ele resolvia um problema muito específico: conectava amadores que não conseguiam se encontrar offline. Somente depois de dominar esse mercado inicial, o eBay se expandiu para categorias mais amplas, como eletrônicos, moda e, eventualmente, quase tudo o que você pode comprar hoje.

Compare isso com a Webvan , outra startup da era pontocom com uma estratégia muito diferente. A Webvan visava revolucionar as compras de supermercado com pedidos online e entrega rápida em domicílio — tudo de uma vez, em várias cidades. A empresa investiu centenas de milhões de dólares na construção de armazéns enormes e frotas de entrega complexas antes de ter uma forte demanda de clientes. Quando o crescimento não se materializou com rapidez suficiente, a empresa entrou em colapso sob seu próprio peso.

O padrão é claro: comece com uma necessidade específica e precisa do usuário. Concentre-se em uma fatia estreita que você possa dominar. Expanda somente quando tiver comprovação de forte demanda.

Para desenvolvedores de produtos de IA, isso significa resistir à tentação de criar uma "IA que faz tudo". Considere, por exemplo, uma ferramenta de IA generativa para análise de dados. Você está direcionando seu trabalho para gerentes de produto, designers ou cientistas de dados? Você está desenvolvendo para pessoas que não conhecem SQL, pessoas com experiência limitada ou analistas experientes?

Cada um desses usuários tem necessidades, fluxos de trabalho e expectativas muito diferentes. Começar com um grupo restrito e bem definido — como gerentes de projeto técnicos (PMs) com experiência limitada em SQL e que precisam de insights rápidos para orientar as decisões sobre o produto — permite entender profundamente o usuário, refinar a experiência e construir algo verdadeiramente indispensável. A partir daí, você pode expandir intencionalmente para personas ou capacidades adjacentes. Na corrida para construir produtos de IA de geração duradoura, os vencedores não serão aqueles que tentarem atender a todos ao mesmo tempo — serão aqueles que começarem pequenos e atenderem alguém incrivelmente bem.

Começar pequeno ajuda a encontrar a adequação do produto ao mercado. Mas, assim que ganhar força, sua próxima prioridade é construir defensibilidade — e, no mundo da IA ​​de geração , isso significa ter a propriedade dos seus dados.

As empresas que sobreviveram ao boom das pontocom não capturaram apenas usuários — elas capturaram dados proprietários. A Amazon, por exemplo, não se limitou à venda de livros. Ela rastreou compras e visualizações de produtos para aprimorar as recomendações e, em seguida, usou dados regionais de pedidos para otimizar o atendimento. Ao analisar padrões de compra em diferentes cidades e CEPs, previu a demanda, abasteceu os armazéns de forma mais inteligente e agilizou as rotas de entrega — lançando as bases para a entrega em dois dias do Prime, uma vantagem fundamental que os concorrentes não conseguiam igualar. Nada disso teria sido possível sem uma estratégia de dados incorporada ao produto desde o primeiro dia.

O Google seguiu um caminho semelhante. Cada consulta, clique e correção se tornou um dado de treinamento para melhorar os resultados de busca — e, mais tarde, os anúncios. Eles não construíram apenas um mecanismo de busca; eles construíram um ciclo de feedback em tempo real que aprendia constantemente com os usuários, criando um fosso que tornava seus resultados e segmentação mais difíceis de superar.

A lição para os criadores de produtos de IA de geração é clara: a vantagem a longo prazo não virá simplesmente do acesso a um modelo poderoso, mas sim da criação de ciclos de dados proprietários que melhoram o produto ao longo do tempo.

Hoje, qualquer pessoa com recursos suficientes pode ajustar um modelo de linguagem de código aberto (LLM) ou pagar para acessar uma API. O que é muito mais difícil — e muito mais valioso — é coletar dados de interação do usuário em tempo real e de alto sinal, que se acumulam com o tempo.

Se você estiver criando um produto de IA de geração, precisará fazer perguntas críticas logo no início:

• Quais dados exclusivos capturaremos conforme os usuários interagem conosco?
• Como podemos projetar ciclos de feedback que refinem continuamente o produto?
• Existem dados específicos de domínio que podemos coletar (de forma ética e segura) que os concorrentes não terão?

Veja o Duolingo, por exemplo. Com o GPT-4, eles foram além da personalização básica . Recursos como "Explicar Minha Resposta" e simulação de papéis com IA criam interações mais ricas para o usuário — capturando não apenas as respostas, mas também como os alunos pensam e conversam. O Duolingo combina esses dados com sua própria IA para refinar a experiência, criando uma vantagem que os concorrentes não conseguem igualar facilmente.

Na era da IA ​​de geração, os dados devem ser sua vantagem competitiva. As empresas que projetam seus produtos para capturar e aprender com dados proprietários serão as que sobreviverão e liderarão.

A era das pontocom nos mostrou que o hype passa rápido, mas os fundamentos perduram. O boom da IA ​​de geração não é diferente. As empresas que prosperarão não serão aquelas que correm atrás de manchetes — serão aquelas que resolverão problemas reais, escalarão com disciplina e construirão fossos reais.

O futuro da IA ​​pertencerá aos construtores que entendem que é uma maratona — e têm a coragem de correr.

Kailiang Fu é gerente de produtos de IA na Uber.