A narrativa dominante sobre a inteligência artificial costuma se concentrar em dois extremos: os gigantes da tecnologia, com seus modelos de fundação e poder de distribuição, e as startups nativas de IA, com sua agilidade e foco singular. Uma tese alternativa, no entanto, sugere que o verdadeiro ponto ótimo pode estar no meio. Em uma análise para o Crunchbase News, Brad Bernstein, sócio-diretor da gestora de growth equity FTV Capital, defende que os maiores ganhos de longo prazo fluirão para as empresas de tecnologia de médio porte — os “pesos-médios” do mercado.
O argumento de Bernstein é contraintuitivo. Afinal, como uma empresa de médio porte pode competir com o poder de fogo de uma Microsoft ou a velocidade de uma startup financiada por venture capital? A resposta, segundo ele, não está no tamanho, mas na “completude”. Usando uma analogia com o boxe, ele compara essas empresas ao pugilista Sugar Ray Robinson, um peso-médio que dominava adversários mais pesados não pela força bruta, mas pela combinação de velocidade, técnica e inteligência. Para as empresas, essa completude se traduz em um equilíbrio raro entre escala e agilidade, dados proprietários e flexibilidade organizacional.
A vantagem da completude
O primeiro pilar da tese é o domínio do workflow. Plataformas horizontais de IA são excelentes para tarefas generalizadas, mas a verdadeira vantagem competitiva, argumenta Bernstein, está em dominar os fluxos de trabalho complexos, específicos e cheios de nuances regulatórias de cada setor. Uma empresa de médio porte que passou anos se tornando o “sistema de registro” para um processo crítico — como a Agiloft na gestão de contratos — possui um fosso defensivo que a IA de um gigante dificilmente consegue replicar. Os últimos 5% de precisão, repletos de exceções e conhecimento institucional, são o diferencial.
Essa posição é reforçada pela agilidade. Diferente dos incumbentes, sobrecarregados por dívida técnica e burocracia, os “pesos-médios” têm escala suficiente para investir, mas não tanta massa organizacional que impeça a experimentação. Um exemplo citado é a Intercom que, ao perceber a mudança de paradigma, trocou seu modelo de precificação por assento para um baseado em resultados — cobrando por conversas resolvidas por seu agente de IA. Esse tipo de pivô estratégico, que reorganiza toda a estrutura comercial, é muito mais difícil de executar em uma corporação gigante.
Capital e capacidade técnica
Outros dois fatores cruciais são a capacidade técnica e a saúde financeira. A capacidade técnica, na visão de Bernstein, não se refere apenas à engenharia de software, mas ao conhecimento profundo do domínio, adquirido ao longo de anos operando em ambientes de clientes reais. Uma startup de IA pode ter os melhores algoritmos, mas carece dos dados e da experiência operacional que uma empresa como a ReliaQuest, no setor de cibersegurança, acumulou em mais de mil implementações. Essa experiência permite transformar conhecimento de serviço em produto automatizado de alto valor.
Finalmente, um balanço capitalizado e sem grande alavancagem confere a liberdade para agir. Enquanto grandes empresas de software otimizadas para cortar custos e crescer marginalmente hesitam em fazer grandes apostas em P&D, e startups queimam caixa para sobreviver, as empresas de médio porte com forte geração de caixa e economia de unidade saudável podem investir de forma consistente, absorver os custos da experimentação e até mesmo realizar aquisições estratégicas para acelerar sua transição para a IA.
Para Bernstein, a combinação desses fatores cria um sistema virtuoso. A janela para ganhos transformacionais com IA, contudo, não está aberta indefinidamente. A tese é um chamado à ação para que esses líderes de mercado intermediário usem sua vantagem de velocidade. A questão que fica é quais empresas, inclusive no ecossistema brasileiro, se encaixam nesse perfil e estão se movendo com a disciplina e a ambição necessárias para vencer a disputa.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Crunchbase News
