Aprenda como construir produtos de IA com sucesso. Descobra estratégias de autonomia progressiva, calibração contínua e evite armadilhas comuns que fazem fra...
Construir Produtos de IA: O Guia Completo para Startups em 2025
Resumo Executivo
Construir produtos de IA não é como construir software tradicional. Essa é a verdade fundamental que todo founder, gestor de produto e engenheiro precisa compreender. Se você é um criador de startup que quer aproveitar a inteligência artificial para resolver problemas reais e escalar rapidamente, este guia vai transformar sua abordagem. Ao contrário do que muitos acreditam, o sucesso não vem de implementar agentes sofisticados no primeiro dia. Vem de começar pequeno, aprender continuamente e construir confiança gradualmente.
Entendendo as Duas Principais Diferenças Entre Produtos de IA e Produtos Tradicionais
O Não-Determinismo é a Sua Realidade
A primeira grande diferença que separa produtos de IA de qualquer outro tipo de software é o não-determinismo. Em plataformas como Booking.com ou em aplicações tradicionais, você tem fluxos de trabalho previsíveis. Um usuário clica em um botão, e um resultado esperado acontece. Com IA, especialmente quando você usa interfaces de linguagem natural, tudo muda.
Os usuários podem expressar suas intenções de centenas de maneiras diferentes. Um chatbot pode receber a mesma pergunta formulada de formas completamente distintas e precisar entender que se trata da mesma questão. Além disso, os grandes modelos de linguagem (LLMs) são probabilísticos. Não são determinísticos. Isso significa que a saída que você recebe hoje pode ser ligeiramente diferente da que receberá amanhã, mesmo com a mesma entrada.
Essa característica torna tanto a entrada quanto a saída imprevisíveis. Os desenvolvedores não conseguem prescrever comportamentos específicos da forma como fazem com software tradicional. Em vez disso, precisam antecipar comportamentos e preparar-se para variações inesperadas. Um exemplo prático: um chatbot de suporte ao cliente pode sugerir repetidamente "tente novamente mais tarde" quando um usuário diz que já tentou usar um link de recuperação de senha. Isso não aconteceu porque alguém programou especificamente assim. Aconteceu porque o modelo respondeu de forma não-determinística em um contexto que não foi totalmente previsto.
Essa realidade não-determinística é, paradoxalmente, a parte mais bonita da IA. As pessoas sentem-se muito mais confortáveis conversando naturalmente do que seguindo sequências de cliques. A barreira para usar produtos de IA é significativamente menor. Mas esse é também o desafio: há inúmeras maneiras de nos comunicarmos, e você precisa garantir que a intenção seja comunicada corretamente e que as ações certas sejam tomadas usando uma tecnologia fundamentalmente não-determinística.
A Troca Entre Autonomia e Controle
A segunda diferença crucial é a troca entre autonomia e controle. Toda vez que você entrega capacidades de tomada de decisão a um sistema de IA, você está cedendo uma certa quantidade de controle. Não pode ter autonomia completa e controle total simultaneamente.
Muitos founders ficam obcecados em construir agentes de IA autônomos capazes de executar trabalho sem supervisão. Mas aqui está o ponto crítico: cada vez que você aumenta a autonomia, você diminui o controle humano. Isso só é aceitável se o agente conquistou confiança suficiente. Você não pode apenas lançar um agente totalmente autônomo e esperar que funcione perfeitamente.
Essa troca é vital para entender como construir produtos de IA bem-sucedidos. É como treinar para escalar o Half Dome em Yosemite: não você começa simplesmente tentando chegar ao topo. Você treina em partes menores, melhorando lentamente com o tempo. Da mesma forma, você não começa com agentes dotados de todas as ferramentas e todo o contexto da sua empresa no primeiro dia, esperando que funcione. Você começa deliberadamente em lugares onde há impacto mínimo e mais controle humano. Gradualmente, você inclina-se para mais autonomia e menos controle, construindo confiança de que está resolvendo o problema certo.
O Modelo de Autonomia Progressiva: Da V1 à V3
Para ilustrar como essas duas diferenças se traduzem na prática, considere como você deve progressivamente aumentar a capacidade e autonomia dos seus sistemas de IA.
Exemplo 1: Assistente de Suporte ao Cliente
Quando você começa a construir um agente de suporte ao cliente, você não tenta resolver todos os problemas de uma vez.
V1 - Alto Controle, Baixa Autonomia (Roteamento): O agente apenas sugere qual departamento deveria lidar com um ticket. Os humanos estão no comando total. Eles veem a sugestão e podem concordar ou discordar. Isso o força a entender como os usuários descrevem problemas, quais departamentos são difíceis de distinguir e quais metadados são realmente úteis para roteamento. Muitas vezes, isso revela desorganização em suas categorias de dados que você nunca havia notado.
V2 - Controle Moderado, Autonomia Moderada (Copiloto): Uma vez que o roteamento está funcionando bem, o agente gera rascunhos de respostas baseado em procedimentos operacionais padrão. Os humanos modificam essas respostas antes de enviar. Aqui, você está rastreando o que os humanos mudam, fornecendo análise de erros gratuita. Se os humanos estão apenas enviando os rascunhos como estão, isso sinaliza que você está pronto para o próximo passo.
V3 - Baixo Controle, Alta Autonomia (Agente Completo): Agora o agente elabora resoluções completas e pode até resolver tickets autonomamente. Você chegou aqui depois de coletar dados suficientes e construir confiança.
Exemplo 2: Assistente de Codificação
O mesmo padrão aplica-se a assistentes de codificação.
V1: O sistema apenas sugere preenchimento em linha e trechos de código padrão. O desenvolvedor revê cada sugestão.
V2: O agente gera blocos maiores, como testes ou refatorações, que os humanos precisam revisar antes de aplicar.
V3: O sistema aplica mudanças e abre pull requests autonomamente, permitindo revisão em lote.
Exemplo 3: Assistente de Marketing
O padrão é consistente em qualquer domínio.
V1: Rascunha e-mails ou textos para redes sociais. "Aqui está o que eu faria."
V2: Constrói campanhas multi-etapa e as executa (com aprovação humana).
V3: Lança campanhas, executa testes A/B e otimiza automaticamente em todos os canais.
O ponto fundamental aqui é que cada versão aumenta progressivamente a autonomia depois que você provou que a versão anterior estava funcionando bem. Muitos founders tentam pular direto para a V3 e fracassam miseravelmente. Quando você começa no nível errado, corrigir os problemas torna-se exponencialmente mais difícil.
Por Que Começar Pequeno é Crítico
Quando você começa com uma abordagem minimalista de alto controle e baixa autonomia, você se força a pensar sobre o problema central que está tentando resolver. Isso pode parecer óbvio, mas é extraordinariamente fácil se perder.
Em todos os avanços da IA, há uma "ladeira escorregadia" onde você começa pensando nas complexidades da solução: lógica de avaliação, casos extremos, versionamento, pontuação de confiança, guardrails, monitoramento. Você fica tão focado nessa complexidade que esquece do problema original. Quando você começa pequeno e constrói uma versão minimalista, você é forçado a pensar sobre qual é o problema específico que está resolvendo. Você o divide em níveis de autonomia que pode construir incrementalmente.
Há também benefícios práticos óbvios. Se o agente tem baixa autonomia, ele não pode fazer coisas erradas em grande escala. Não pode enviar milhões de e-mails que você não autorizou. Não pode corromper seu banco de dados. Não pode executar reembolsos quando não deveria. Os riscos são limitados enquanto você está aprendendo.
Recentemente, um estudo da UC Berkeley indicou que cerca de 74-75% das empresas com as quais falavam citavam a confiabilidade como seu maior problema ao construir produtos de IA. Elas não se sentiam confortáveis implantando para usuários finais ou construindo produtos voltados para o cliente porque simplesmente não confiavam em seus sistemas. Essa é a razão pela qual muitos produtos de IA hoje focam em produtividade (autonomia muito menor) em vez de agentes que substituiriam fluxos de trabalho completos. Começar pequeno resolve esse problema de confiabilidade.
O Triângulo do Sucesso: Líderes, Cultura e Competência Técnica
Embora pareça que construir produtos de IA é principalmente um desafio técnico, a verdade é que todo problema de tecnologia é fundamentalmente um problema de pessoas. Quando você observa empresas que constroem produtos de IA com sucesso, você encontra consistentemente três dimensões presentes: grandes líderes, uma cultura positiva e competência técnica sólida.
Líderes Precisam Ser Vulneráveis e Práticos
Muitos líderes construíram intuições fortes ao longo de 10 ou 15 anos em seus campos. Eles são altamente respeitados por essas percepções. Mas com a IA agora em cena, essas intuições de longa data podem estar erradas. Os líderes bem-sucedidos na IA são aqueles que conseguem ser vulneráveis o suficiente para questionar sua própria compreensão.
O CEO da Rackspace é um exemplo excelente. Ele se dedicava de 4 a 6 da manhã todos os dias especificamente para "acompanhar a IA". Lia os últimos podcasts, artigos e insights. Até fazia sessões de "wipe coding" nos fins de semana. Ele não estava fazendo isso para implementar tudo pessoalmente. Estava reconstruindo suas intuições sobre o que era possível e impossível.
Líderes também devem entender que precisam de fontes confiáveis. Com toda a ruína de informações sobre IA online, é crucial identificar um pequeno grupo de pessoas de alta qualidade em cujas opiniões confiar. O CEO da Rackspace mantinha uma lista de apenas dois ou três fontes-chave que verificava consistentemente. Ele consolidava perguntas e as discutia com vários especialistas em IA. Essa disposição para aprender é um fator diferenciador entre empresas que constroem produtos de sucesso e aquelas que falham.
Cultura: Do Medo ao Empoderamento
Muitas empresas cultivam uma cultura de FOMO ("medo de ficar de fora") ou uma narrativa de "você será substituído". Isso deixa os funcionários hesitantes. Os especialistas no assunto (SMEs) são vitais para construir produtos de IA eficazes porque sua consulta é essencial para entender como o sistema deveria se comportar. Mas se eles temem ser substituídos pela IA, não vão se envolver.
Os líderes precisam promover uma cultura de empoderamento. A IA abre muito mais oportunidades do que fecha. Os funcionários podem multiplicar sua produtividade por dez usando ferramentas de IA certas. Em vez de criar um ambiente de medo sobre substituição de empregos, você deveria estar criando um ambiente onde as pessoas estão entusiasmadas em usar IA para fazer mais e trabalhar em problemas mais interessantes.
Competência Técnica: Obsessão com Fluxos de Trabalho
Equipes técnicas bem-sucedidas são "incrivelmente obcecadas" em entender completamente seus fluxos de trabalho. Elas identificam quais partes são adequadas para automação por IA e onde a intervenção humana ainda é necessária. Automatizar qualquer parte de um fluxo de trabalho raramente envolve apenas lançar um agente de IA e esperar que resolva tudo.
Geralmente, envolve um modelo de aprendizado de máquina lidando com algumas tarefas, código determinístico com outras, e intervenção humana em casos críticos. Um profundo entendimento do fluxo de trabalho é fundamental para selecionar as ferramentas certas para cada trabalho específico.
Evals, Monitoramento de Produção e Ciclos de Feedback
Há uma falsa dicotomia na comunidade de IA: alguns acreditam que "evals" resolverão todos os seus problemas; outros dizem que você pode simplesmente "sentir a vibe" e tudo ficará bem. A verdade é mais nuançada.
O que São Evals Realmente?
Os "evals" representam seu entendimento confiável do produto. Eles definem o que realmente importa para você: os tipos de problemas que seu agente não deve causar. Eles ajudam a criar conjuntos de dados para garantir que o agente tenha um bom desempenho nessas áreas específicas.
Mas o termo "evals" tornou-se tão difuso que significa coisas diferentes para pessoas diferentes. Uma empresa de rotulagem de dados faz "evals" no sentido de análise de erros. Um PM faz "evals" quando escreve especificações de produto. Um médico participa de "evals" quando avalia se um agente está fazendo diagnósticos corretos. Tudo isso envolve alguma forma de avaliação, mas nenhum é o mesmo.
Monitoramento de Produção: O Sinal Real
O monitoramento de produção envolve implantar sua aplicação e rastrear métricas que comunicam como os clientes estão realmente usando seu produto. Há feedback explícito (um usuário dá um "joinha" a uma resposta) e feedback implícito (um usuário regenera uma resposta porque a primeira não foi suficientemente boa).
No ChatGPT, se alguém não gosta de uma resposta, muitas vezes não clica em "não gostei" — em vez disso, regenera. Esse é um sinal implícito claro. Você precisa coletar esses sinais implícitos em escala.
A Abordagem Certa: Combinando Ambos
Você não pode prescrever todas as maneiras pelas quais seu agente pode falhar. Uma combinação de sinais implícitos e explícitos do monitoramento de produção lhe dirá quais casos de uso exigem sua atenção. Quando você identifica um padrão de falha recorrente (como o agente oferecendo reembolsos quando não deveria), você constrói um eval específico para esse cenário.
Depois de fazer ajustes e implantar uma nova versão, você continua monitorando a produção. O ciclo nunca termina. Não há garantia de que você detectou todos os problemas. Você precisará continuamente descobrir novos tipos de problemas.
A afirmação verdadeira é: "Isso realmente depende do contexto." Não se obsess com prescrições fixas sobre evals. Elas estão fadadas a evoluir. O importante é estabelecer um ciclo de feedback acionável que combine testes de sanidade (evals) com monitoramento real do comportamento do usuário.
O Framework de Calibração Contínua e Desenvolvimento Contínuo (CCCD)
Muitas empresas enfrentam pressão competitiva. Veem concorrentes construindo agentes e se sentem compelidas a fazer o mesmo, agora. Essa pressa leva a decisões desastrosas.
Quando você começa a desenvolver agentes complexos sem entender totalmente como os usuários interagirão com o sistema, torna-se extremamente difícil corrigir problemas depois. Você acaba dependendo de hot-fixes e pequenas correções contínuas. Em um caso extremo, uma equipe teve que encerrar completamente um produto de suporte ao cliente porque o volume de hot-fixes tornou impossível rastrear ou abordar todos os problemas emergentes.
Há também riscos reputacionais significativos. A Air Canada teve uma situação em que um agente alucinou uma política de reembolso que não fazia parte de seu manual oficial, e a empresa foi legalmente obrigada a honrá-la. Esses incidentes assustadores destacam por que um framework estruturado é crucial.
Como Funciona o CCCD
O CCCD é um "flywheel" de melhoria contínua. O lado direito do ciclo representa desenvolvimento contínuo.
Passo 1: Definir Capacidades e Organizar Dados
Antes de construir qualquer coisa, você define o que seu agente deveria ser capaz de fazer. Você cria um conjunto inicial de dados de entradas esperadas e saídas desejadas. Isso é um exercício excelente porque frequentemente revela desalinhamentos dentro da equipa sobre o comportamento esperado do produto.
Gestores de produto e especialistas no assunto podem contribuir significativamente aqui. Você não está criando um conjunto de dados abrangente e final. Você está criando um inicial para estabelecer uma baseline de compreensão.
Passo 2: Configurar e Implantar
Você configura a aplicação e projeta "métricas de avaliação" (uso deliberado de linguagem diferente de "evals" para ser preciso). Você implanta o sistema e executa essas métricas.
Passo 3: Identificar e Calibrar
A segunda parte do ciclo é a calibração contínua. Quando você implanta, você identificará comportamentos inesperados que não faziam parte de suas suposições iniciais. Os usuários interagem com seu sistema de maneiras que você não previu.
Suas métricas de avaliação devem oferecer algumas percepções sobre essas falhas. Mas frequentemente, elas revelam novos padrões de erro imprevistos. Isso leva à análise manual do comportamento e à identificação desses novos padrões.
Você então aplica correções. Nem todos os problemas exigem novas métricas de avaliação; alguns são "erros pontuais" — como um erro de chamada de ferramenta devido a uma ferramenta mal definida — que podem ser corrigidos sem design iterativo adicional de métricas.
Exemplo Prático: Agente de Roteamento de Suporte
Vamos aplicar isso a um caso específico: um agente de suporte ao cliente.
V1 - Roteamento (Alto Controle, Baixa Autonomia)
O agente classifica e roteia tickets para o departamento correto. Pode parecer simples, mas em ambientes corporativos, é frequentemente caótico. Empresas têm taxonomias hierárquicas confusas. Você pode encontrar "sapatos", "sapatos para mulheres" e "sapatos para homens" todos no mesmo nível, quando os últimos dois deveriam ser subcategorias do primeiro. Ou categorias redundantes como "Para Mulheres" e "Para Homens" que não estão adequadamente agregadas.
Agentes humanos conseguem navegar essas confusões porque conhecem as regras não-documentadas. Agentes de IA não têm essa vantagem. Você descobre rapidamente que seu maior problema não é o agente — é a qualidade dos dados.
Quando você começa com roteamento simples com controle total, você força-se a entender e corrigir suas estruturas de dados primeiro. Você descobrir quais categorias estão obsoletas, quais precisam ser reorganizadas. Este é trabalho manual tedioso, mas é absolutamente necessário.
O que você aprende nesta fase informa o próximo passo: como os usuários descrevem problemas, quais departamentos são difíceis de distinguir, quais metadados são realmente úteis.
V2 - Copiloto (Controle Moderado, Autonomia Moderada)
Uma vez que o roteamento está estável e os problemas de dados foram resolvidos, o sistema progride para oferecer sugestões baseadas em procedimentos operacionais padrão. O agente gera um rascunho de resposta que o humano pode modificar ou enviar como está.
Aqui você está coletando análise de erros gratuita. Você está rastreando quanto do rascunho foi usado, o que foi omitido. Quando os humanos começam simplesmente a enviar os rascunhos como estão, isso sinaliza que você está pronto para o próximo passo.
V3 - Assistente de Resolução Completa (Baixo Controle, Alta Autonomia)
Agora o agente elabora resoluções completas e pode resolver tickets autonomamente. Você chegou aqui depois de coletar dados suficientes sobre como os usuários interagem com o sistema. Você construiu confiança de que ele está fazendo o tipo certo de trabalho.
Mesmo em V3, você continua monitorando. Se você observar novos padrões de erro em produção, o ciclo recomeça com calibração. Não há um ponto final em que você "terminou" — você melhora continuamente com o tempo.
Quando Avançar?
Não há um manual único para saber quando avançar para a próxima etapa. A heurística principal é: minimizar surpresas. Se você está calibrando regularmente e não está mais vendo novos padrões de comportamento do usuário ou mudanças significativas, isso sinaliza que você compreende bem o sistema. A quantidade de novas informações que você está obtendo é mínima. Você está pronto para aumentar a autonomia.
Mas também reconheça que eventos externos podem perturbar a calibração. Uma nova versão de modelo, mudanças na API, atualizações de ferramentas — tudo isso pode mudar o comportamento do sistema. O próprio comportamento do usuário também evolui.
Há um exemplo excelente de um banco que construiu um agente para ajudar subscritores a selecionar apólices. Nos primeiros três a quatro meses, ficaram impressionados com a economia de tempo. Mas então, entusiasmados com os resultados, os usuários começaram a fazer perguntas muito mais profundas do que o originalmente previsto. Em vez de apenas aplicar uma política, perguntavam: "Para um caso como este, o que outros subscritores fizeram?"
Essa parecia uma progressão natural. Mas a arquitetura do agente tinha que mudar significativamente. Agora precisava entender o que "para um caso como este" significava em contexto, que implicava analisar documentos históricos, etc. O que parecia simples para um usuário final era incrivelmente complexo de construir como produto.
Padrões de Sucesso: O Que as Melhores Empresas Fazem Diferente
As empresas que constroem produtos de IA com sucesso compartilham padrões consistentes.
Primeiro: Estão Profundamente Envolvidas no Problema
Eles entendem completamente seus fluxos de trabalho e caso de uso. Se você perguntar a um engenheiro de IA bem-sucedido como ele passa seu tempo, ele dirá que passa 80% do tempo entendendo fluxos de trabalho e dados de clientes. Não está construindo arquiteturas sofisticadas. Está imerso em entender comportamento e dados.
Essa é uma revelação importante para engenheiros que vêm do software tradicional. Em software tradicional, você não precisa conhecer os dados tão profundamente. Em IA, é absolutamente crítico. É assim sempre foi para machine learning, mas agora é ainda mais evidente com agentes.
Segundo: Eles Constroem um "Ciclo Virtuoso"
Eles iteram rapidamente, focam em construir algo que funcione bem, e simultaneamente coletam dados suficientes para estimar o comportamento. Não estão tentando ser a primeira empresa em seu mercado a ter um agente de IA. Estão tentando estabelecer os sistemas certos para permitir melhoria contínua ao longo do tempo.
Se alguém disser que tem um "agente de um clique" que será implantado em dois ou três dias com ganhos significativos, seja cético. Os dados corporativos são inerentemente complexos e desorganizados. Há taxonomias de dados confusas, múltiplas versões de dados de clientes, sistemas herdados sendo chamados. Essa dívida técnica precisa ser abordada. Mesmo o agente precisa de tempo e dados para entender como esses sistemas operam.
Tipicamente, substituir qualquer fluxo de trabalho crítico ou desenvolver algo que gere ROI substancial leva quatro a seis meses, mesmo com dados e infraestrutura ideais.
Terceiro: Eles Simplificam, Não Sofisticam
Há um conceito importante chamado "problema primeiro". Você tem que entender o problema central que está tentando resolver antes de se obcecar com as complexidades da solução.
É incrivelmente fácil se perder nos detalhes técnicos: lógica de avaliação, casos extremos, versionamento, pontuação de confiança, guardrails, monitoramento. Você fica tão focado nessa complexidade que perde de vista o problema original. As melhores equipes resistem a essa tentação. Elas construem algo minimalista primeiro, resolvem o problema central, e depois adicionam complexidade incrementalmente.
Agentes Multiagentes: Hype vs. Realidade
Há muito hype em torno de agentes multiagentes — múltiplos agentes de IA colaborando para resolver problemas complexos. A imagem é romântica: agentes colaboram perfeitamente através de algum tipo de protocolo, cada um especializado em sua tarefa.
A realidade é muito mais messy. Alcançar comunicação peer-to-peer fluida entre agentes, especialmente em casos de uso como suporte ao cliente, é incrivelmente difícil. Você precisa de controle preciso sobre qual agente responde a qual cliente. Você precisa ajustar constantemente guardrails para evitar comportamentos indesejados. Os métodos de construção e capacidades dos modelos atuais simplesmente não estão totalmente preparados para isso.
Por outro lado, agentes de codificação são subestimados. Há muito hype em torno deles em plataformas como Twitter, mas sua penetração e impacto reais ainda são baixos, especialmente fora da Bay Area. 2025 e 2026 deverão ser anos cruciais para otimizar esses processos e criar valor real com agentes de codificação.
O Futuro: Onde a IA Está Indo
À medida que olhamos para 2026 e além, alguns padrões emergem.
Primeira: Agentes Preditivos
Em vez de agentes que apenas reagem a solicitações de usuários, veremos agentes que antecipam o que você provavelmente quer fazer em seguida e vão à frente. ChatGPT já faz uma pequena versão disso com "ChatGPT Pulse", oferecendo atualizações diárias sobre tópicos que poderiam interessar.
Imagine estender isso para tarefas complexas. Um agente de codificação que diz: "Corrigi cinco dos seus tickets lineares, aqui estão os patches, basta revise no início do seu dia." Ou um agente que diz: "Vejo esse pico no desempenho do banco de dados, vamos refatorar isso." Isso será extremamente útil em 2026.
Segunda: Experiências Multimodais
Houve progresso significativo em 2025 não apenas em geração multimodal, mas também em compreensão. Os LLMs foram nossos modelos mais usados, mas como humanos, somos criaturas multimodais. Conversação envolve muito mais do que palavras — envolve linguagem corporal, tom, expressão facial.
Se conseguirmos construir melhor compreensão multimodal, nos aproximaremos da riqueza de uma conversa humana. Há também tantas tarefas chatas prontas para IA. PDFs confusamente formatados, documentos manuscritos, dados desorganizados — se a compreensão multimodal melhorar, haverá tanta informação para explorar.
Terceira: Dados e Documentos Complexos
Uma área enorme onde a IA pode gerar valor é na compreensão de documentos complexos. Pedidos de empréstimo têm 30-40 páginas. Contratos são labirintos de linguagem legal. Se você conseguir construir sistemas que entendem esses documentos bem, poderá automatizar fluxos de trabalho inteiros.
As Habilidades Que Você Deve Desenvolver
Se você quer melhorar como construtor de produtos de IA, há uma ou duas habilidades que deve focar.
Primeira: Design e Julgamento
A implementação da IA vai ficar incrivelmente barata nos próximos anos. O que vai importar é seu design, seu julgamento e seu gosto. Sua capacidade de olhar para uma experiência e dizer: "Isso é direito" ou "Isso é errado."
Há um cliché na engenharia que diz que seus primeiros anos devem ser sobre execução e mecânica. Agora, com IA para ajudá-lo a acelerar rapidamente, você pode focar mais cedo em design e julgamento. Essa é sua vantagem competitiva. Ninguém pode codificar sua perspectiva única.
Recentemente, uma empresa contratou um jovem que apresentou sua própria ferramenta personalizada para rastreamento de tarefas. Era melhor que o software que eles pagavam uma alta taxa de assinatura há anos. Por que? Porque ele não estava preguiçoso em construir algo. Ele tinha propriedade e autonomia. Pessoas que cresceram nesta era de IA têm um custo mental muito menor associado à construção. Eles simplesmente constroem e seguem em frente.
Segunda: Persistência
A persistência é extremamente valiosa. Qualquer pessoa que construa algo em uma área nova passa por dor. Precisa aprender, implementar e entender o que funciona e o que não funciona. Essa dor é o seu fosso competitivo real.
A "dor é o novo fosso" não é apenas uma frase motivadora. Empresas bem-sucedidas que constroem em qualquer área nova são bem-sucedidas não porque foram primeiras no mercado ou porque têm um recurso sofisticado. Elas são bem-sucedidas porque passaram pela dor de entender o conjunto exato de coisas não-negociáveis e equacionaram com precisão quais capacidades do modelo podem resolver seu problema.
Não há um caminho crédito conhecido para chegar aqui. Há apenas iteração: tente isso, se não funcionar, tente aquilo. O conhecimento que você constrói através dessas experiências vividas é o que se traduz no fosso da empresa. Pode ser um produto de avaliação único, um padrão de construção específico, um framework — algo que você desenvolveu através de dor e aprendizado.
Conselhos Finais para Founders
Existem três coisas que toda equipe construindo produtos de IA deveria se lembrar.
Primeira: Obsessione-se com Seus Clientes e Problema
Não obsessione-se com IA em si. IA é apenas uma ferramenta. Obsessione-se com seu cliente e com o problema que você está tentando resolver para ele. Garanta que você realmente entenda seus fluxos de trabalho.
Aproximadamente 80% do trabalho de um engenheiro de IA bem-sucedido é entender profundamente o cliente e seus dados. Eles não estão construindo arquiteturas sofisticadas. Estão imersos em entender comportamento.
Segunda: Comece Pequeno
Construa uma versão V1 minimalista. Torne-a útil, torne-a segura, torne-a confiável. Depois estenda.
Terceira: Construa um Ciclo Virtuoso
Não procure ser a primeira empresa em seu mercado a ter um agente de IA. Procure estabelecer os sistemas certos para melhorar continuamente ao longo do tempo. Isso é o que separa startups bem-sucedidas de falhas.
A implementação vai ficar barata. Os modelos vão melhorar. Mas sua compreensão única do problema, sua persistência em resolver, seu design e julgamento — esses são seus verdadeiros ativos.
Conclusão
Construir produtos de IA é fundamentalmente diferente de construir software tradicional. A jornada começa entendendo que o não-determinismo e a troca entre autonomia e controle são características centrais, não bugs a serem corrigidos.
O caminho para o sucesso não é através de sofisticação imediata. É através de começar pequeno, construir confiança progressivamente, obsessionar-se com o problema real que você está resolvendo e permanecer persistente enquanto passa pela dor de aprender. As melhores startups de IA em 2025 e 2026 serão aquelas que combinarem liderança vulnerável, cultura de empoderamento e competência técnica profunda — tudo baseado em um profundo entendimento de seus fluxos de trabalho de clientes.
Se você quer transformar sua startup com IA, comece hoje explorando seu primeiro caso de uso com autonomia baixa e controle alto. Aprenda a partir dos dados reais. Melhore continuamente. Esse é o caminho que realmente funciona.
Original source: YouTube 동영상
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