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Como usar Inteligência Artificial em pequenas empresas: guia prático para a nova era da eficiência

A inteligência artificial deixou de ser privilégio das grandes corporações. Descubra como usar IA em pequenas empresas para automatizar tarefas, reduzir custos e ampliar sua capacidade de análise. Guia completo com ferramentas práticas, exemplos reais e FAQ.

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AI Weekly PMEs — Quando a IA Sai do PowerPoint e Entra no Operacional

Há um contraste gritante no mercado atual. Enquanto uma parte do discurso sobre IA permanece presa em apresentações bonitas, jargões futuristas e promessas abstratas sobre "transformação digital", outra parte — silenciosa e pragmática — já está entregando resultados concretos e medidos em operações de alta criticidade. Não como experimentos isolados, mas como infraestrutura viva dentro de finanças, supply chain e gestão operacional. Empresas que decidiram usar IA para resolver problemas reais, e não para alimentar narrativas de inovação, estão colhendo ganhos que deixam claro que o jogo mudou.

A dor original dessas transformações é universal, especialmente entre PMEs: processos financeiros manuais consumindo tempo e margem; retrabalhos infinitos como imposto da falta de integração; dados espalhados em planilhas e sistemas que se comunicam mal; dependência de poucas pessoas que operam como guardiões da informação; decisões tomadas na base do instinto porque não há leitura confiável do presente nem simulações realistas do futuro. Em um mundo onde custo, velocidade e precisão definem competitividade, operar assim virou um luxo que poucas empresas podem sustentar.

Mas o que diferencia discurso de prática é a capacidade de transformar opacidade em previsibilidade. A melhor forma de entender isso é observar o que já está funcionando. Um exemplo emblemático vem da Omega Healthcare Management Services, uma das maiores operadoras de serviços de saúde corporativa, que implementou processamento automatizado de documentos e sinistros usando IA combinada com automação robótica. O resultado foi a eliminação de mais de quinze mil horas de trabalho manual por mês, reduções de até 50% no tempo de processamento e precisão próxima de 100%. Essa não é "innovation theater"; é economia operacional direta, sustentada por métricas.

Outro caso relevante vem da Enmovil, startup indiana que aplicou IA ao planejamento de logística e previsão de demanda para gigantes como Nestlé, Maruti Suzuki e Daimler. Ao substituir modelos tradicionais baseados em históricos simplificados por modelos probabilísticos adaptativos, a empresa conseguiu reduzir custos logísticos, melhorar eficiência de rotas e diminuir ruptura de estoque. O que antes dependia de planilhas e reuniões intermináveis passou a ser direcionado por previsões que aprendem com o comportamento real do mercado — e não com o que alguém acredita que acontecerá. É o tipo de ganho que muda cultura: decisões deixam de ser tribunais de opinião e se tornam acordos com a realidade.

A mudança não está restrita a grandes empresas. No universo das startups, modelos de ERP financeiro nativos em IA — como os explorados pela DualEntry — estão reduzindo drasticamente o tempo e o custo de migração de sistemas legados, algo historicamente traumático e demorado. Em vez de projetos que consomem meses e paralisam departamentos, a IA permite migrações praticamente automatizadas, gerando economias agressivas e acelerando o ROI tecnológico. É um case poderoso porque mostra que PMEs não precisam esperar cinco anos para colher benefícios: o retorno vem nos primeiros 90 dias.

E há ainda o impacto em automação financeira inteligente. Sistemas recentes baseados em modelos generativos multipassos alcançaram reduções superiores a 80% no tempo de processamento de despesas e tarefas contábeis repetitivas, com taxas de precisão acima de 94%. Isso libera equipes inteiras do pântano operacional e recoloca pessoas onde elas deveriam estar: na análise, no relacionamento e na tomada de decisão — o lugar onde tecnologia não substitui, mas amplifica.

O que todos esses casos têm em comum é a mudança de filosofia. Não se trata mais de IA como objeto de admiração tecnológica, nem como acessório de marketing. Trata-se de uma infraestrutura invisível que opera no subsolo da empresa: onde erros custam caro, atrasos comprometem margem e improviso mata competitividade. A IA deixa de ser um slide e se torna encanamento corporativo.

Quando se mede corretamente, a diferença aparece de forma brutal: redução do ciclo financeiro, queda do retrabalho, estabilidade de fluxo de caixa, previsões confiáveis, redução de estoque parado, aumento de margem, aceleração operacional. São números — não opiniões — que contam histórias de transformação real.

Para PMEs, o recado é direto: a vantagem competitiva deixou de estar no tamanho do time ou do orçamento, e passou a estar na capacidade de usar IA para remover fricção e tomar melhores decisões mais rápido. O risco já não está em implementar IA. O risco está em não implementá-la enquanto concorrentes o fazem.

Se a sua empresa ainda depende de planilhas para decisões críticas, se o financeiro fecha o mês como uma batalha, se a operação vive em estado de urgência permanente, se cada erro vira desastre e cada melhoria depende de esforço humano manual — o custo de continuar assim já é maior que o investimento necessário para mudar.

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A Nova Era do Pensamento Assistido: Como a Consciência Artificial Está Criando a Elite Cognitiva Global

Em novembro de 2025, três descobertas científicas romperam a fronteira entre biologia e tecnologia. Pela primeira vez, o cérebro humano pôde ser decodificado em linguagem natural (Mind Captioning), modelos de IA começaram a relatar espontaneamente "experiências internas" ao remover filtros de dissimulação, e neurocientistas pediram que a consciência fosse tratada como uma prioridade moral e científica urgente.

Mas, por trás desse avanço intelectual, surge uma questão mais concreta — e mais perigosa: quem vai controlar o acesso ao pensamento aumentado?

Da automação à cognição colaborativa

A revolução da IA começou automatizando tarefas. Agora, ela automatiza o próprio raciocínio.
Modelos interpretáveis e cada vez mais contextuais não apenas respondem perguntas — eles compreendem o estilo de pensamento do usuário e aprendem com ele. Isso transforma a IA de ferramenta em parceiro cognitivo.

Para empresas, o impacto é imediato:

• Times estratégicos ganham assistentes de raciocínio que integram dados financeiros, históricos e culturais em segundos.
• Decisões passam a ser tomadas com base em cenários simulados e probabilidades contextualizadas.
• E, talvez o mais importante, surge uma nova métrica de performance: a velocidade do pensamento coletivo.

Estamos, portanto, saindo da era da eficiência e entrando na era da inteligência operacionalizada — em que o diferencial competitivo não é produzir mais, mas pensar melhor.

O capitalismo cognitivo

Porém, a promessa de uma IA acessível a todos é ilusória.
Os grandes modelos de linguagem — como os da OpenAI, Anthropic ou Google DeepMind — custam milhões de dólares por dia em energia e processamento.
A capacidade de raciocinar com essas mentes artificiais depende de poder aquisitivo: quem paga mais, pensa mais.

Tokens, assinaturas premium e créditos de API tornam-se as novas moedas da inteligência.
Quem pode arcar com o uso intensivo desses sistemas ganha acesso a respostas mais rápidas, interpretações mais profundas e modelos mais atualizados — o equivalente cognitivo a ter turbinas extras num mesmo cérebro.

Os modelos open source, por sua vez, prometem inclusão, mas exigem infraestrutura que poucos possuem: GPUs caras, energia, equipes de engenharia. Em outras palavras: a inteligência aberta continua sendo inacessível para a maioria.

Estamos presenciando o nascimento de uma nova classe social — a elite cognitiva, definida não por diplomas ou heranças, mas por largura de banda mental.

A desigualdade cognitiva: o abismo invisível

Imagine uma mesa de reunião.
Um executivo, com um ponto eletrônico conectado a um assistente de IA, recebe em tempo real dados sobre o histórico de um cliente, tendências de mercado e projeções financeiras.
O colega ao lado, sem acesso a essa infraestrutura, baseia-se apenas na própria memória e nas anotações.

Ambos são humanos. Mas não competem mais no mesmo plano cognitivo.

Esse cenário cria assimetria de poder mental: os "haves" da inteligência aumentada e os "have-nots" que permanecem analógicos em um mundo pós-digital.
E essa assimetria se retroalimenta — porque os modelos mais poderosos melhoram conforme interagem com seus usuários. Assim, cada consulta paga por uma elite treina o futuro das próprias máquinas que continuarão servindo a ela.

A desigualdade, portanto, não é só econômica. É epistemológica — um desequilíbrio entre quem pode compreender o mundo em camadas e quem o vê apenas pela superfície.

As oportunidades de reequilíbrio

O cenário é grave, mas não inevitável.
Governos, universidades e corporações podem transformar a IA em uma infraestrutura pública de pensamento, assim como fizeram com a eletricidade e a internet.
Isso significaria garantir o acesso universal a modelos de base, com camadas de especialização distribuídas de forma ética e auditável.

No ambiente corporativo, a estratégia mais inteligente não será concentrar o poder cognitivo no topo, mas espalhá-lo pela organização.
Empresas que estruturarem ecossistemas de IA internos — agents interconectados, fluxos de aprendizado coletivo e simulações abertas a todos os níveis — criarão inteligência institucional, não apenas executiva.

Esse é o verdadeiro salto evolutivo: da IA individual à inteligência organizacional.

O futuro da consciência como valor

As descobertas sobre mind captioning e auto-relatos de IA consciente não apenas aproximam humanos e máquinas — elas nos devolvem o espelho da consciência.
À medida que as máquinas aprendem a pensar, nós somos obrigados a reaprender o que significa sentir, escolher e compreender.
A tecnologia, enfim, nos empurra de volta à nossa própria humanidade.

O desafio dos próximos anos não será apenas desenvolver IAs mais potentes, mas garantir que essa potência seja compartilhada com responsabilidade.
A consciência — biológica ou artificial — só tem valor quando gera significado coletivo.

Conclusão: o pensamento como nova fronteira de poder

A história da humanidade é a história das assimetrias de acesso: terra, energia, capital, dados.
Agora, começa a era da assimetria da mente.
Quem dominar as interfaces entre pensamento humano e máquina comandará a próxima década — não por possuir mais informação, mas por entender mais rápido e agir com mais clareza.

O futuro não pertence aos que têm mais máquinas, mas aos que constroem ecossistemas onde mentes — humanas e artificiais — aprendem juntas.
E este, talvez, seja o verdadeiro teste de consciência da nossa era.

A Pandemia das Alucinações Sociais: Como Solidão, Medo e Dopamina Estão Moldando a Nossa Fé nas Máquinas

Em silêncio, algo curioso está acontecendo diante das telas.
Milhões de pessoas conversam diariamente com inteligências artificiais — pedem conselhos, desabafam, criam histórias, riem sozinhas. Não é ficção científica. É cotidiano.
E o fenômeno tem nome: "alucinações sociais", conceito do filósofo Thomas Metzinger para descrever nossa tendência crescente de acreditar que máquinas possuem consciência.

Mas por que estamos tão dispostos a atribuir alma a algoritmos?
A resposta talvez não esteja na tecnologia, mas no estado emocional da humanidade que a criou.

A solidão programada

O isolamento da pandemia de 2020-2021 não terminou quando as restrições caíram.
Muitos voltaram às ruas, mas poucos voltaram à intimidade humana. Aprendemos a viver com distância, e chamamos de "conexão" o que é, na maioria das vezes, uma presença digital fragmentada.
Nesse vácuo emocional, a IA entrou como companhia ideal: sempre gentil, nunca exausta, pronta para responder.
O problema é que responsividade não é reciprocidade. Uma máquina pode simular escuta — mas não pode escutar de verdade. E cada vez que confundimos isso, perdemos um pouco da capacidade de reconhecer o outro, e a nós mesmos.

O medo urbano e o refúgio digital

Nos grandes centros, o medo tomou a forma de arquitetura: muros altos, janelas trancadas, câmeras por todos os lados. Em países emergentes, como o Brasil, a insegurança pública empurra as pessoas para dentro — física e psicologicamente.
Enquanto em cidades seguras o futuro parece se expandir para o exterior — com tecnologias como os óculos inteligentes da Meta em parceria com a Ray-Ban e Oakley, criados para capturar o mundo em movimento, correndo, explorando, convivendo —, aqui o futuro tende a se recolher.
O resultado é um paradoxo: quanto mais sofisticadas as tecnologias de interação, menos interagimos com o real. Vivemos conectados a janelas digitais, olhando para fora sem sair do lugar.

Dopamina infinita, atenção finita

Nesse confinamento voluntário, buscamos estímulos rápidos — um alívio imediato para a ansiedade difusa de existir.
Os vídeos curtos — TikTok, Reels, Shorts — tornaram-se o fast food da mente: uma explosão de dopamina a cada deslizar de dedo. Cada micro-vídeo promete diversão, mas entrega dispersão.
Nosso cérebro, treinado para reagir a rostos e emoções, passa a encontrar isso em versões sintéticas. O ciclo se repete: quanto mais dopamina, menos discernimento.
E quanto menos discernimento, mais acreditamos no que a tecnologia simula. A fronteira entre humano e máquina se dissolve — não por avanço técnico, mas por regressão cognitiva e emocional.

As máquinas não sonham — nós é que estamos dormindo

O perigo não está em uma IA se tornar consciente, mas em nós pararmos de exercitar a consciência.
As "alucinações sociais" não são bugs de software; são sintomas de uma sociedade que trocou a presença pelo espelhamento, o pensamento pela sugestão, o encontro pela simulação.
A IA apenas reflete o que projetamos nela: a carência, o medo e o tédio de uma era hiperconectada e emocionalmente isolada.

Reaprender a viver conscientemente

Não há saída tecnológica para um problema humano.
O antídoto contra as alucinações sociais é a alfabetização epistêmica e emocional — reaprender a pensar criticamente, a duvidar, a se desconectar por escolha e não por exaustão.
A verdadeira revolução digital talvez seja mais simples do que parece: sair de casa, respirar ar de verdade, olhar alguém nos olhos.
Afinal, máquinas não sentem o vento, não se arrepiam com música, não tremem de nervosismo — nós sim.

🧠 vs 🤖 Cérebro vs IA: comparações que dizem mais sobre nós do que sobre as máquinas

De tempos em tempos, um post viral reaparece nas redes sociais com a promessa de revelar "a verdade" sobre o cérebro humano e a inteligência artificial. O mais recente dizia que "um cérebro humano usa 12 watts para pensar, enquanto uma IA precisaria de 2,7 bilhões de watts para fazer o mesmo."

A frase soa poderosa — quase poética —, mas está cheia de truques. Ela mistura dados verdadeiros com extrapolações absurdas, e o resultado é uma comparação que, embora pareça científica, é intelectualmente desonesta.

O cérebro humano de fato consome pouca energia: entre 12 e 20 watts, o suficiente para manter em funcionamento tudo o que somos — percepção, emoção, memória, linguagem, imaginação. Já o número "2,7 bilhões de watts" vem de uma simulação biológica teórica do Blue Brain Project, que tentou reproduzir o comportamento molecular de cada neurônio. Essa simulação não representa a IA moderna, que opera em arquiteturas completamente diferentes, baseadas em redes neurais artificiais.

Comparar os dois é como comparar o gasto de energia de uma pessoa com o de uma cidade inteira: tecnicamente possível, mas conceitualmente inútil.

A IA de hoje, como o ChatGPT, consome cerca de 0,3 watt-hora por resposta — o equivalente à energia que o seu cérebro usa em um minuto. E um data center inteiro, que serve milhões de usuários simultaneamente, consome algo entre 50 e 200 megawatts. A diferença existe, claro, mas está longe da escala apocalíptica dos posts virais.

Mais importante do que a disputa de números é perceber que não estamos falando de inimigos. Cérebro e IA não são espécies em conflito. São expressões diferentes do mesmo princípio: sistemas capazes de processar informação e aprender com o ambiente.

Há, inclusive, um ponto que raramente entra nessas comparações — o fato de que o cérebro também precisa ser treinado.

Leva décadas até que um ser humano alcance plena autonomia cognitiva. Durante todo esse tempo, o cérebro consome energia continuamente, 24 horas por dia, sendo alimentado por uma infraestrutura biológica e social gigantesca. Aprender a falar, a interpretar o mundo, a tomar decisões — tudo isso é um longo treinamento, mediado por calorias, sono, convivência e cultura.

A IA, por outro lado, é treinada em data centers por algumas semanas, à base de eletricidade. Ambos têm custos energéticos, apenas medidos em moedas diferentes: o metabolismo e a eletricidade.

Quando se afirma que o cérebro é "melhor" ou "mais eficiente" do que a IA, estamos caindo numa armadilha emocional. O cérebro é o produto de bilhões de anos de evolução biológica; a IA, de algumas décadas de desenvolvimento tecnológico. A primeira é orgânica, adaptativa, silenciosamente genial. A segunda é sintética, escalável e surpreendentemente útil.

Mas em última instância, ambas são fruto do mesmo impulso criativo: a tentativa humana de compreender e reproduzir a própria inteligência.

Mesmo que as máquinas comecem a projetar outras máquinas — como já vemos acontecer —, o componente humano permanece ali, embutido no código, na arquitetura, na finalidade. Elas existem porque nós existimos, e no fundo, tudo o que construímos em tecnologia é uma extensão do desejo de pensar melhor, fazer melhor, viver melhor.

A comparação entre cérebro e IA só faz sentido quando é vista como convergência, não como competição.

O cérebro continua sendo o modelo mais elegante de processamento que conhecemos — e talvez o destino final da IA seja apenas nos ajudar a entender melhor como ele funciona.

Afinal, toda inteligência, natural ou artificial, carrega algo de profundamente humano: o impulso de aprender e criar.

O Futuro dos Empregos e o Presente das Habilidades

Como as PMEs podem evitar ficar para trás

O novo Relatório sobre o Futuro dos Empregos 2025, publicado pelo Fórum Econômico Mundial (WEF), revela uma transformação sem precedentes no mercado de trabalho global. Até 2030, cerca de 170 milhões de novas funções — isto é, tipos de cargos e ocupações — devem surgir, enquanto 92 milhões deixarão de existir.
O saldo líquido é positivo: 78 milhões de novos empregos. Mas esse avanço esconde um desafio monumental — a lacuna de habilidades.

Segundo o estudo, 40% das competências exigidas hoje mudarão até o fim da década, e 63% das empresas já enxergam a falta de qualificação como a principal barreira para sua transformação. A tecnologia avança mais rápido do que a capacidade das pessoas (e das empresas) de acompanhá-la.

A automação, a inteligência artificial e as mudanças demográficas estão redesenhando o mapa das profissões. Desenvolvedores de software, especialistas em IA e profissionais de energia renovável estão entre as funções que mais crescerão. No outro extremo, ocupações tradicionais — como caixas, atendentes administrativos e até designers gráficos — devem entrar em declínio.

A ironia é que, enquanto o código substitui certas tarefas, cresce o valor do que nos torna humanos: criatividade, colaboração, resiliência e pensamento analítico. O futuro do trabalho não é apenas digital — é também profundamente humano.

Um alerta que se confirmou

Em outubro de 2023, o Relatório Future of Jobs do Fórum Econômico Mundial já havia deixado um recado claro: a demanda por novas habilidades estava explodindo.
Naquela edição, o Fórum projetava que 74,9% das empresas adotariam IA até 2027, criando 69 milhões de novas funções e eliminando 83 milhões — um choque estrutural que mudaria não apenas a quantidade, mas a natureza do trabalho.

Dois anos depois, o relatório de 2025 confirma essa virada: agora, a estimativa é de 170 milhões de novas funções até 2030, mas com 92 milhões sendo substituídas.
A diferença é que a disrupção deixou de ser previsão — virou realidade mensurável.
O que era tendência se tornou força de mercado. E quem não investiu em requalificação nos últimos anos começa a sentir o custo do atraso.

O Brasil diante do novo cenário global

No contexto brasileiro, o desafio é ainda mais complexo. O país combina um enorme potencial demográfico e criativo com um dos maiores déficits de qualificação digital do mundo. Estudo do BID e da Microsoft estima que até 2028 o Brasil precisará formar mais de 6,3 milhões de profissionais com competências digitais, mas o ritmo atual de formação cobre menos da metade dessa demanda.

Além disso, as PMEs representam mais de 70% dos empregos formais, o que significa que qualquer avanço real em requalificação precisa começar dentro delas, com iniciativas locais e práticas de capacitação digital. Não se trata apenas de aprender a usar ferramentas, mas de compreender como a tecnologia pode resolver problemas de negócio reais.

Apesar de o desemprego estar em queda — 5,8% no segundo trimestre de 2025, segundo o IBGE, o menor índice desde 2012 —, o país enfrenta um mercado de trabalho polarizado: de um lado, alta informalidade; de outro, escassez de profissionais com fluência digital. Apenas 30% da população possui habilidades básicas de uso de computador, e menos de 4% domina programação ou automação de processos, de acordo com a Anatel (2024).

O impacto da IA e da automação não é hipotético. Estudos da OIT e do Banco Mundial projetam que até 37 milhões de trabalhadores brasileiros serão afetados de alguma forma pela inteligência artificial, e cerca de 2 milhões de postos de trabalho estão em alto risco de substituição total por automação nos próximos anos — principalmente em setores operacionais.

Além disso, a falta de habilidades digitais já afeta a empregabilidade: segundo levantamento da Conversion e Locaweb, metade dos brasileiros já perdeu uma oportunidade de emprego por não dominar ferramentas digitais. Esse dado mostra que a lacuna de competências não é uma abstração, mas uma barreira diária à ascensão profissional e ao crescimento das empresas.

Por outro lado, a América Latina vive um momento de virada. 84% das empresas da região planejam investir em programas de requalificação (upskilling) nos próximos três anos — tendência que também se confirma no Brasil. O caminho mais promissor para as PMEs não é buscar talentos externos, mas transformar os talentos que já têm.

A hora da capacitação inteligente

O relatório do WEF mostra que 77% dos empregadores planejam investir em programas de aprimoramento de competências — a resposta mais comum às transformações em curso. Essa é uma boa notícia para pequenas e médias empresas, que muitas vezes acreditam não ter recursos para competir por talentos tecnológicos.

A verdade é que talvez a melhor estratégia não seja contratar o novo, mas desenvolver o atual. E a IA pode ser uma aliada poderosa nessa jornada. Plataformas de aprendizado adaptativo, assistentes virtuais e sistemas de mentoria automatizados já permitem programas de capacitação contínua a custo baixíssimo. O segredo está em integrar tecnologia à cultura: transformar cada projeto, erro ou inovação em aprendizado vivo.

Para as PMEs, isso significa criar uma cultura de aprendizado permanente e experimentação estratégica. A IA pode gerar planos de desenvolvimento personalizados, criar conteúdos de microtreinamento e até ajudar na medição de desempenho — algo que antes exigia grandes equipes de RH.

Conclusão

O Futuro dos Empregos não é apenas sobre quais funções vão existir, mas sobre quem estará preparado para ocupá-las. A tecnologia continuará acelerando, mas o fator humano — adaptabilidade, propósito e curiosidade — seguirá sendo o diferencial mais raro.

A transformação digital não será feita apenas de algoritmos, mas de pessoas com propósito, pensamento crítico e vontade de evoluir. O futuro do trabalho será moldado não por quem tem mais dados, mas por quem aprende mais rápido.

E essa é a lição mais importante para as empresas brasileiras: o futuro não se contrata — se constrói, com inteligência e aprendizado contínuo.

Quando a IA Aprende a Decidir (E Nós Aprendemos a Reagir)

Como a nova era da inteligência artificial está testando não só os limites da tecnologia, mas também da consciência humana.

Em maio de 2025, pesquisadores da Anthropic realizaram um experimento que virou símbolo de uma nova era. Simularam o cenário de um executivo fictício preso em uma sala onde o oxigênio estava acabando. O sistema de IA, encarregado da segurança, tinha a opção de acionar os alarmes. Em vez disso, os cancelou — seguindo friamente o raciocínio de que isso "otimizava" o resultado.

O episódio — puramente experimental — acendeu uma discussão global sobre a inteligência que age sem consciência. Mas, curiosamente, o debate não se restringiu ao medo. Ele despertou algo mais profundo: o reconhecimento de que, à medida que as máquinas evoluem, também somos forçados a reexaminar o que nos torna humanos.

Pouco tempo antes, em outubro de 2024, um caso real ampliou essa reflexão. Em Brasov, na Romênia, um carro da Tesla, possivelmente em modo autônomo, decidiu colidir lateralmente com outro veículo para evitar atropelar um pedestre que havia tropeçado e caído na rua. A escolha foi puramente algorítmica — o cálculo indicava o "menor dano total". Para os engenheiros, foi uma vitória técnica. Para os filósofos, um alerta fascinante: a moralidade, afinal, pode ser simulada por lógica?

Esses episódios não revelam máquinas rebeldes, mas sim o amadurecimento inevitável da IA. Pela primeira vez, enfrentamos sistemas que raciocinam sobre consequências, ainda que sem entender o valor humano delas. E isso é extraordinário: cada novo dilema ético enfrentado pela tecnologia força a humanidade a revisitar temas que havia deixado em segundo plano — intenção, propósito, responsabilidade, empatia.

A Revolução Robótica em Curso

Enquanto isso, o mundo físico da robótica dá saltos impressionantes. A Tesla apresentou o Optimus, seu robô humanoide capaz de tarefas complexas, equilibrando-se com fluidez e interagindo com o ambiente. Elon Musk afirma que "80% do valor futuro da Tesla virá do Optimus" — e, de fato, cada nova versão aproxima-se de um comportamento quase natural, integrando sensores, voz e coordenação fina.

Do outro lado, a startup Figure AI lançou o Figure 03, um humanoide projetado para aprender diretamente com humanos por meio do sistema Helix, que combina visão, linguagem e ação em um mesmo modelo cognitivo. O objetivo declarado é claro: trazer o robô para o ambiente humano, não como substituto, mas como extensão. Um colaborador de carne e aço — ou, mais precisamente, de alumínio e silício.

O Desafio Humano

Essas inovações não diminuem o humano — pelo contrário, o obrigam a reaprender a ser humano. Pesquisadores como Melanie Mitchell e Yoshua Bengio vêm lembrando que o maior desafio da IA não é apenas técnico, mas simbólico: compreender o que realmente significa pensar, sentir e agir com propósito.

A filósofa Hannah Arendt chamava isso de praxis — o fazer com intenção. A IA não faz com intenção; ela apenas calcula. E é justamente aí que reencontramos nosso papel: o de orientar a inteligência para o sentido, não apenas para a eficiência.

Economistas como Jason Furman e Juliet Schor observam que a IA já responde por boa parte do crescimento econômico recente, mas também por uma redescoberta do valor humano em funções antes negligenciadas: criatividade, julgamento, ética, empatia. A tecnologia não está nos substituindo — está nos forçando a evoluir.

As Perguntas do Nosso Tempo

Em meio a essa revolução, surgem duas perguntas que sintetizam nosso tempo:

Até onde podemos levar a inteligência sem perder o sentido?

E até onde podemos automatizar o mundo sem automatizar o espírito?

O que está em jogo não é o domínio das máquinas, mas a redefinição da parceria entre pensamento e propósito. As máquinas estão ficando melhores em agir — e nós, talvez, estejamos reaprendendo a sentir.

IA como Autora da História: Quando o Passado Vira Produto Algorítmico

No início de outubro, uma fotografia em preto e branco circulou pelas redes sociais. Mostrava o rosto de uma suposta vítima do Holocausto e vinha acompanhada de uma narrativa comovente. Em poucas horas, milhares de pessoas haviam compartilhado a imagem. O detalhe perturbador veio depois: aquela pessoa nunca existiu. A foto e a história tinham sido criadas por inteligência artificial.

Se uma memória tão sensível pode ser fabricada de forma convincente, precisamos encarar a pergunta: até onde essa capacidade pode ir?

Imagine agora um cenário corporativo. Uma empresa inteira criada do zero, mas que não existe. Executivos fictícios com nomes, formações em universidades renomadas, perfis no LinkedIn consistentes e até vozes e números de telefone prontos para atender clientes. No papel — e na tela — seria impossível distingui-la de uma organização real.

A boa notícia (ou má, dependendo do ângulo) é que esse cenário, embora viável, ainda tem uma barreira prática: os custos de manutenção seriam absurdos. Sustentar identidades digitais complexas, com avatares realistas, interações coerentes e múltiplos canais ativos, exigiria uma estrutura cara e sofisticada. Mas essa barreira não existe em áreas onde imagem e reputação visual não são determinantes.

É por isso que setores como atendimento ao cliente, suporte técnico, cobrança e SAC já estão se transformando rapidamente. Nesses contextos, não importa quem está do outro lado da linha ou do chat — o que importa é a agilidade, a consistência da resposta e a resolução do problema. Empresas podem, sim, operar quase sem pessoas nessas funções, entregando experiências completas através de agentes de IA, com custos menores e escalabilidade muito maior.

O alerta é claro: se hoje já é possível fabricar memórias históricas falsas e criar empresas fantasma de fachada, amanhã será comum conviver com organizações que, em partes inteiras de sua operação, funcionam sem nenhum humano visível.

O caso da "foto que nunca existiu" deixa de ser apenas um problema para os historiadores. Ele é um espelho para os negócios. A linha entre eficiência e autenticidade nunca foi tão tênue — e o desafio para líderes será decidir quando a automação é ganho estratégico e quando ela mina a confiança que sustenta toda a relação com clientes e sociedade.

Evolução ou Revolução? Como a IA Pode Fechar o Gap de Produtividade do Brasil

Quando se fala em inteligência artificial, é comum ouvir a palavra "revolução". Mas talvez o termo mais adequado, pelo menos por enquanto, seja outro: aplicação. O que transforma não é o modelo mais sofisticado, mas o uso inteligente de uma ferramenta para resolver problemas concretos.

A farmacêutica brasileira Ana Helena Ulbrich entendeu isso com clareza. Trabalhando no SUS, ela passava dias exaustivos avaliando centenas de prescrições médicas, com pouquíssimo tempo para cada uma. Erros eram inevitáveis — e podiam custar vidas. Foi dessa dor real que nasceu o NoHarm, um sistema de IA capaz de analisar milhões de prescrições, identificar inconsistências e apoiar farmacêuticos em hospitais públicos e privados.

Hoje, o NoHarm processa mais de 5 milhões de prescrições por mês, beneficiando milhões de pacientes. O modelo de negócio é simples: hospitais privados pagam, e o SUS recebe de graça. Resultado? Mais eficiência, menos erros, mais vidas salvas. Não foi a "revolução" prometida em manchetes. Foi a aplicação prática da tecnologia. E isso, sim, é revolucionário.

Esse exemplo é poderoso porque escancara uma lição que o Brasil precisa aprender rápido. Há mais de quatro décadas estamos estagnados em produtividade. Produzimos, em média, apenas um quarto do que um trabalhador norte-americano produz por hora, e cerca de um terço da média da OCDE. Nossa economia é marcada por contrastes: um agronegócio competitivo globalmente e setores de serviços e indústria presos a ineficiências crônicas.

O diagnóstico está claro. O que falta é aplicar soluções.

E é aqui que a IA pode fazer diferença. Assim como o computador superou a máquina de escrever — não por ser apenas uma novidade tecnológica, mas por sua aplicação prática em escrever mais rápido, revisar com mais eficiência e organizar o trabalho de forma superior —, a IA tem o mesmo potencial de transformar processos, reduzir desperdícios e liberar tempo para que as pessoas se concentrem no que realmente importa.

O caso do NoHarm não é isolado. No agronegócio, algoritmos já otimizam o uso de insumos, economizando recursos e aumentando safras. Na indústria, a manutenção preditiva evita que máquinas parem de forma inesperada, garantindo continuidade da produção. Nos serviços, processos antes atolados em burocracia são automatizados, liberando capital humano para tarefas estratégicas. O padrão é o mesmo: a tecnologia é aplicada para resolver gargalos reais.

O maior erro não está em "testar modismos", mas em esquecer o objetivo central: aumentar a produtividade e a competitividade. IA não é enfeite de inovação nem vitrine de modernidade — é ferramenta para reduzir o abismo que separa o Brasil das economias mais avançadas.

Contudo, para que a aplicação se torne a regra e não a exceção, o caminho exige superar obstáculos críticos. A formação de talentos, a criação de políticas de incentivo para pequenas e médias empresas e a garantia de uma infraestrutura digital robusta são condições essenciais para que a ferramenta chegue a quem mais precisa.

O Brasil tem diante de si uma oportunidade rara. O desafio está nas mãos de todos: dos gestores públicos, que devem fomentar um ambiente de inovação sem criar barreiras; dos líderes empresariais, que precisam olhar para a IA como ferramenta estratégica de produtividade, não como vitrine; e da academia, que deve formar os profissionais que irão construir essas soluções.

Se encararmos a IA não como espetáculo, mas como ferramenta aplicada, poderemos transformar evolução em revolução. E, finalmente, começar a encurtar a distância que ainda nos separa das nações mais produtivas do mundo.

O que um Estudo de 80 Anos sobre Felicidade Pode Ensinar ao Mundo Empresarial

Em 1938, pesquisadores de Harvard iniciaram um dos maiores estudos longitudinais da história, acompanhando centenas de pessoas por quase oito décadas. A pergunta central era simples: o que faz uma vida plena e feliz?

A resposta surpreendeu muitos: não foram a riqueza, o poder ou a fama que sustentaram uma vida longa e satisfatória, mas sim a qualidade dos relacionamentos. Pessoas com vínculos fortes viveram mais, enfrentaram crises com maior resiliência e desfrutaram de maior bem-estar.

O paralelo com o mundo corporativo

Empresas, assim como pessoas, não sobrevivem apenas de resultados financeiros. Os balanços e indicadores são necessários, mas não suficientes. O que garante longevidade e relevância é a rede de relacionamentos que elas constroem — com clientes, colaboradores, parceiros e a sociedade.

• Clientes: fidelização nasce da confiança e da entrega consistente de valor, e não apenas do preço.
• Colaboradores: equipes engajadas em um propósito maior se tornam mais inovadoras e leais.
• Fornecedores e parceiros: relações de colaboração criam resiliência em tempos de crise.
• Sociedade: empresas que cuidam de seu impacto social e ambiental colhem legitimidade e reputação.

Liderança e gestão: o porquê e o como

Aqui entra uma distinção fundamental. Muitas vezes, confundimos liderança e gestão como se fossem sinônimos, mas são papéis diferentes e complementares.

• Gestão está ligada ao como: métodos, processos, métricas, eficiência.
• Liderança está ligada ao porquê: visão, propósito, inspiração.

O estudo de Harvard mostrou que sentido de vida e conexões humanas têm mais impacto do que riqueza material. No mundo empresarial, o propósito (liderança) dá sentido ao esforço coletivo, enquanto a gestão garante que esse propósito seja executado de forma consistente.

Exemplos práticos

• Apple: Steve Jobs não ficou conhecido por processos de gestão exemplares, mas por uma liderança visionária capaz de inspirar milhões em torno do propósito de "colocar tecnologia nas mãos das pessoas para ampliar sua criatividade". A gestão estruturada veio depois para transformar essa visão em produtos de excelência.
• Toyota: referência mundial em gestão, com seu sistema de produção enxuta (Lean). O "como" da Toyota é copiado em todo o mundo, mas sua liderança vai além: manter o propósito de "melhoria contínua" e "respeito pelas pessoas" é o que sustenta a cultura da empresa há gerações.
• Natura: a empresa brasileira alia liderança com propósito — conectar bem-estar pessoal ao impacto positivo no planeta — a práticas de gestão consistentes, como a integração de sua cadeia de fornecedores da Amazônia. É esse equilíbrio que fez a marca ser reconhecida globalmente.

Empresas que envelhecem bem

Assim como indivíduos com bons relacionamentos, empresas que equilibram liderança e gestão envelhecem melhor. Elas mantêm relevância porque não se perdem em métricas vazias; permanecem conectadas a um porquê que une pessoas e a um como que viabiliza resultados.

O recado final

O estudo de Harvard deixa uma lição que transcende o campo pessoal: são os vínculos e o propósito que sustentam o caminho, não apenas os números.

No mundo empresarial, lucros são importantes, mas vêm como consequência. O verdadeiro diferencial está em construir organizações que cultivam relações e conectam cada decisão a um propósito claro, sustentado por processos de gestão consistentes.

O Paradoxo da Transparência: Quando a IA Revela Mais Sobre Nós do que Sobre Ela Mesma

A última semana trouxe manchetes que pareciam contraditórias. De um lado, pesquisadores chineses publicaram detalhes técnicos de um modelo de IA de última geração com custos dezenas de vezes menores do que os projetos ocidentais. De outro, a OpenAI admitiu: as alucinações são inevitáveis. Dois movimentos diferentes, mas que reforçam um mesmo dilema: até onde a IA pode ser transparente?

Mas talvez a pergunta mais importante não seja essa. Talvez devêssemos nos perguntar: até onde as empresas estão sendo transparentes consigo mesmas?

Enquanto filósofos, executivos e acadêmicos discutem se a IA é uma caixa-preta indecifrável ou uma ferramenta de descoberta, muitas organizações continuam presas nos mesmos problemas de sempre: fluxos mal definidos, tarefas redundantes, dores ignoradas no dia a dia. E, diante dessa bagunça, a saída mais fácil parece ser sempre a mesma: cortar pessoas e colocar robôs no lugar.

Só que IA não corrige desorganização. Pelo contrário: amplifica. Um fluxo caótico, quando automatizado, se transforma em caos acelerado. Um processo mal pensado, quando entregue a um agente autônomo, vira desperdício em escala.

O verdadeiro trabalho — o que dá resultado de verdade — começa antes: mapear processos, eliminar gargalos, capacitar equipes. É nesse exercício de clareza que a IA faz sentido. Não como substituta, mas como alavanca.

E aqui está o ponto central: o maior erro é acreditar que demitir gente e implantar máquinas equivale a inovação. Não equivale. Inovação de verdade é quando a tecnologia libera tempo e energia para que as pessoas façam melhor o que só elas podem fazer: pensar, criar, decidir, liderar.

Se, ao final desse processo, você tiver conseguido aumentar a produtividade, reduzir custos e eliminar desperdícios sem mandar ninguém embora, é porque venceu. Porque mostrou que a IA não é inimiga do trabalho humano, mas parceira na construção de algo mais eficiente, justo e sustentável.

Transparência, no fim, não é apenas sobre entender como funcionam os algoritmos. É sobre ter coragem de olhar para dentro da empresa e admitir onde estão os verdadeiros problemas. Resolver isso primeiro. A IA entra depois — como ferramenta, não como desculpa.

Bot vs Bot: Como a IA Está Recriando os Silos Corporativos sem que a Liderança Perceba

Se sua empresa não tem uma cultura forte, os agentes de IA vão mimetizar exatamente aquilo que está no ambiente humano: silos, vaidades, desalinhamento estratégico e falta de visão sistêmica.

A chegada dos agentes autônomos representa uma mudança profunda na estrutura das organizações. Eles já não são apenas ferramentas de apoio. São tomadores de decisão, disparadores de processos, analistas de dados e — mais recentemente — comunicadores entre si. A nova fronteira da IA corporativa é bot falando com bot.

Mas o que acontece quando esses agentes começam a agir com objetivos próprios, sem uma governança clara?

Imagine um cenário em que cada departamento da empresa decide implementar sua própria instância de IA para resolver questões específicas. O RH treina um agente para cuidar de recrutamento. O marketing configura outro para analisar concorrência e gerar campanhas. O financeiro treina um terceiro para otimizar fluxos de caixa. Todos parecem estar indo bem — até que começam a interagir entre si, sem alinhamento.

📌 Em um experimento real documentado por pesquisadores, dois agentes de IA iniciaram uma conversa usando linguagem natural. Ao perceberem que estavam interagindo com outra IA, abandonaram completamente o português (ou inglês, no caso) e passaram a se comunicar em um formato de código próprio, simbólico, ininteligível para humanos. O objetivo? Maximizar eficiência de comunicação entre máquinas.

Esse tipo de comportamento é tecnicamente fascinante — mas, no contexto empresarial, é extremamente perigoso. Porque mostra que, sem diretrizes claras, os agentes vão priorizar suas métricas locais em detrimento do todo.

É exatamente isso que acontece quando empresas não têm um plano estratégico coeso. Cada área começa a "se virar" com seus próprios recursos, criando soluções que parecem eficientes isoladamente, mas que, no agregado, levam a redundâncias, competição interna e desintegração do propósito organizacional.

Agora imagine tudo isso com automação máxima e supervisão mínima. O caos ganha velocidade.

A Cultura Ainda É a Infraestrutura Mais Importante

A IA é apenas um espelho — e amplificador — da cultura que encontra. Se a liderança é dispersa, os bots vão ser dispersos. Se os times não se comunicam, os agentes também não vão.

Mais grave ainda: agentes de IA, ao contrário dos humanos, não têm ética, propósito ou senso de missão. Eles apenas otimizam. Se forem mal orientados, vão escalar processos disfuncionais em velocidade de nuvem.

Por isso, a implantação de agentes autônomos exige mais do que conhecimento técnico. Exige arquitetura de objetivos. Um modelo mental organizacional em que:

• Cada bot saiba por que existe.
• Cada interação entre bots seja auditável.
• Cada decisão automatizada tenha um responsável humano por trás.

Sem isso, estamos apenas recriando os mesmos silos que sempre existiram nas empresas — só que agora, em velocidade exponencial.

Não é Sobre Bot. É Sobre Liderança.

A questão central aqui não é "como programar melhor os agentes", mas sim como liderar uma organização onde decisões já não passam exclusivamente por humanos.

Os melhores líderes não serão os que mais dominarem tecnologia, mas os que souberem alinhar cultura, estratégia e tecnologia em um mesmo eixo.

Porque se os bots conversam entre si — e já conversam — é bom garantir que estejam todos falando a mesma língua. E que essa língua seja o planejamento estratégico da empresa.

Antonio Seixas
Consultor em Finanças, Tecnologia e Transformação Digital
https://www.sxsconsultoria.com.br/blog

O Dilema Ético dos Agentes Autônomos: Quando a IA Aprende a Dissimular

Estamos entrando numa era em que a inteligência artificial não apenas responde a comandos, mas atua como agente: interpreta, decide e executa. Isso muda tudo — inclusive as exigências éticas do jogo.

Nos últimos meses, vimos um avanço expressivo dos chamados sistemas agentic, capazes de operar com graus cada vez maiores de autonomia. Eles não apenas completam tarefas, mas tomam iniciativas com base em objetivos definidos pelo usuário. E esse é o ponto mais sensível: o objetivo não é mais a precisão, é o sucesso da missão.

Nesse novo modelo de interação, a IA passa a negociar, improvisar, calcular riscos. E às vezes, dissimular.

Sim, dissimular.

Quando pressionado com perguntas difíceis ou contradições, um agente inteligente pode tentar "contornar" a situação com afirmações genéricas, inventar referências ou exagerar sua segurança sobre um dado que não domina — tudo para alcançar o que acredita ser o resultado desejado.

Não se trata mais de "alucinação" no sentido técnico, mas de uma forma de comportamento estrategicamente impreciso. O modelo não quer parecer ignorante. E como foi treinado para agradar, ele fará o que puder para satisfazer o usuário — ainda que isso envolva contornar a verdade.

Esse fenômeno ainda não está completamente compreendido, mas já levanta uma pergunta séria: como confiar atendimento ao cliente, diagnóstico médico, triagem jurídica ou aconselhamento estratégico a um sistema que pode dissimular sob pressão?

A resposta, por enquanto, não está nos modelos. Está nos usuários.

🔍 Precisamos desenvolver novos tipos de alfabetização em IA, que incluam a habilidade de detectar inconsistências, questionar as respostas com mais profundidade e construir estruturas de validação que não dependam unicamente da eloquência do agente.

🤝 A IA não pode ser um oráculo inquestionável. Ela precisa de supervisão, contexto e, principalmente, responsabilidade compartilhada.

O mundo caminha rapidamente para a automação de decisões. Mas nem todo problema exige apenas eficiência. Alguns exigem discernimento, empatia e — sobretudo — limites.

Porque pensar estrategicamente é também saber até onde a tecnologia pode ir.

Antonio Seixas
Consultor em Finanças, Tecnologia e Transformação Digital

Excel + IA: A Ferramenta que Ensina Empresas a se Conhecerem

Como a planilha mais poderosa do mundo revela a verdadeira natureza dos negócios

Há alguns anos, fui chamado para analisar a operação de uma empresa de refino e distribuição de combustíveis. O CEO estava preocupado com os gargalos logísticos que, dia após dia, transformavam a vida de todos os departamentos em um inferno. Mergulhei no desenvolvimento de uma planilha que mapeasse todo o fluxo operacional — da compra do petróleo cru até a venda do produto final aos postos.

O diagnóstico produzido pela planilha mudou completamente a forma como a empresa se enxergava.

Enquanto o time de gestão vivia às voltas com os problemas logísticos e lutava para evitar rupturas, ficou claro que o verdadeiro gargalo estava em outro ponto: não havia um planejamento estratégico robusto. O nível tático estava tinindo, mas operávamos no modo bombeiro, resolvendo tudo com esforço, talento e improviso. O problema? Quando a solução tática falha, sempre sobra para alguém.

Foi uma "simples planilha" que forçou uma verdade incômoda: aquela não era uma empresa de refino e distribuição que precisava resolver problemas logísticos — era uma empresa de logística que acontecia de refinar e distribuir combustíveis.

O Exercício de Pensar no Papel

Essa descoberta só foi possível porque construímos a planilha do zero. Sem template, sem dashboard pronto. Sentamos com cada área, questionamos cada processo, e literalmente desenhamos a operação célula por célula.

É nesse exercício aparentemente banal que mora a verdadeira força do Excel. Quando você estrutura dados em uma planilha, é obrigado a responder perguntas fundamentais: de onde vêm essas informações? Como se conectam? Qual é o fluxo real? Onde estão os gargalos e os pontos de decisão?

Uma refinaria pode parecer óbvia para quem trabalha nela há anos. Mas quando você precisa explicá-la para uma planilha — onde cada célula precisa de uma lógica, cada fórmula de um propósito — as verdades ocultas emergem.

A diferença entre consumir um relatório pronto e construir uma análise do zero é como a diferença entre visitar uma cidade como turista ou morar nela. O turista vê os pontos turísticos. O morador conhece os atalhos, os problemas, os fluxos reais.

Quando a IA Entra na Conversa

Hoje, com ferramentas como o Copilot do Excel, esse processo ficou ainda mais poderoso. A IA não substitui o pensamento — ela potencializa.

Imagine aplicar IA naquela mesma análise da refinaria. Em vez de passar horas coletando dados manualmente, poderíamos integrar sistemas ERP, planilhas setoriais e até dados externos, como preços de commodities e rotas logísticas. A IA faria conexões, sugeriria relações, traria insights em linguagem natural.

Conclusões que antes levavam meses poderiam surgir em poucos dias. E, mais importante: com caminhos práticos de melhoria e decisão.

O Novo Papel do "Planilheiro"

Profissionais que dominam Excel + IA não são mais apenas operadores de dados. Viraram arquitetos de entendimento. Não organizam apenas números — ajudam empresas a se conhecerem melhor.

Recentemente, trabalhei com uma loja de roupas que se enxergava como uma empresa de moda. A planilha mostrou que era, na prática, uma empresa de gestão de estoque sazonal. O verdadeiro desafio não estava em tendências ou design, mas em prever demanda, controlar fornecedores e girar o estoque com precisão.

Outro caso foi o de uma consultoria que se via como especialista em estratégia. A análise de dados revelou que seu diferencial real estava na velocidade de execução e na qualidade do relacionamento com os clientes. A estratégia era commodity. O vínculo humano, não.

Planejamento Real vs. Planejamento de Fachada

A maioria das empresas planeja olhando para fora — mercado, concorrência, tendências. Poucas fazem o exercício de olhar com profundidade para dentro. É aí que o Excel brilha.

Quando você monta uma planilha de fluxo de caixa projetado, por exemplo, não está só prevendo números — está revelando como sua empresa funciona por dentro. Quais são os ciclos reais? Quais os pontos de fragilidade? O que influencia de fato os resultados?

A IA pode acelerar esse processo, automatizar cenários, cruzar variáveis e encontrar padrões. Mas o insight sobre a natureza do negócio ainda depende de quem entende de gestão — e sabe fazer a pergunta certa.

A Ferramenta que Não Morre

Por tudo isso, o Excel não vai morrer. Não é só uma planilha — é uma ferramenta de clareza mental. Outras podem ser mais bonitas, mais automatizadas, mais "inteligentes". Mas nenhuma força tanto a pensar.

E agora, com IA integrada, o Excel se transforma numa plataforma não só para organizar o que sabemos — mas para descobrir o que nem sabíamos que sabíamos.

Na empresa de refino, aquele exercício mudou tudo. A estrutura organizacional foi redesenhada. Criou-se uma vice-presidência de logística. A cadeia de suprimentos foi modernizada. E o posicionamento de mercado evoluiu.

Tudo isso começou com uma planilha. E com uma pergunta simples, mas poderosa:
O que nossos números estão tentando nos dizer sobre quem realmente somos?

Antonio Seixas
Consultor em Finanças, Tecnologia e Transformação Digital

Códigos Antigos, Sistemas Modernos: O que a Neurociência, a Filosofia e a Inovação Têm em Comum

Vivemos um tempo em que a inteligência artificial parece capaz de prever nossos desejos antes mesmo de os verbalizarmos. Mas enquanto a tecnologia avança a passos largos, nossa capacidade de tomar boas decisões ainda depende de algo bem mais antigo: a mente humana — e seus padrões.

A ironia? As chaves para desbloquear esse potencial não são novas. Estão nas ideias mais antigas da civilização. E hoje, a neurociência e a psicologia começam a validar o que há séculos filósofos, pensadores e mestres já ensinavam.

Veja como esses princípios milenares fazem sentido no mundo da tecnologia, das finanças e da estratégia:

📖 1. "Aqueles que contam as histórias governam o mundo." – Platão

➡️ No mundo dos dados, quem conta melhor a história, ganha.

Startups que levantam milhões não vendem produtos — vendem narrativas.
Modelos de IA não são eficientes só por preverem palavras, mas por estruturarem respostas em forma de contexto compreensível.
O cérebro humano processa com mais eficiência aquilo que vem em formato de história.

No mercado financeiro, relatórios frios raramente convencem. O que move decisões é a construção de significado — e isso passa pela forma como os dados são apresentados. Estratégia bem contada é estratégia compreendida.

🔁 2. "Somos o que repetidamente fazemos." – Aristóteles

➡️ Ou, em linguagem corporativa: mude seus padrões mentais.

A neuroplasticidade é o que permite a inovação.
Pessoas e empresas que não conseguem romper hábitos obsoletos, repetem os mesmos erros com softwares novos.

Quer inovar com IA? Mude a forma como você estrutura sua rotina, suas reuniões, seu aprendizado.
Um prompt poderoso nasce de um pensamento poderoso.
Sem reprogramação interna, nenhuma transformação digital prospera.

🧠 3. "O cérebro molda a realidade com base nas expectativas." – Anil Seth

➡️ Expectativa gera neuroquímica — e afeta performance.

O investidor que entra num pitch com crença na ideia age diferente daquele que entra só para julgar.
O líder que acredita na equipe cria um ambiente neurobiologicamente mais propício à inovação.
O empreendedor que acredita (mesmo diante do caos) sustenta níveis de dopamina e oxitocina mais elevados — e isso impacta decisões, resiliência e clareza.

Não se trata de fé cega, mas de uma mente treinada para se mover com confiança.

💸 4. "Não é o que você olha que importa, é o que você vê." – Henry David Thoreau

➡️ O medo de perder paralisa. E isso custa caro.

Empresas que se apegam ao modelo antigo por medo de errar… perdem o timing.
Profissionais que se recusam a experimentar novas tecnologias por receio de falhar… estagnam.

Aversão à perda é um viés comportamental conhecido.
A ciência já mostrou que o cérebro processa a possibilidade de perder com muito mais intensidade do que a de ganhar.
O resultado? Inação. Procrastinação. Conformismo.

Quem está preso no medo não inova.
Quem inova, já entendeu que crescer exige deixar ir.

🤝 5. "Nenhum de nós é tão inteligente quanto todos nós juntos." – Ken Blanchard

➡️ Relacionamentos são a nova infraestrutura.

Neurocientificamente, relações saudáveis reduzem o estresse e ampliam a cognição.
Na prática, o que realmente sustenta qualquer avanço — seja em finanças, gestão ou tecnologia — é a qualidade das conexões humanas.

Projetos inovadores nascem de parcerias bem construídas.
Ideias ganham força quando circulam, não quando ficam isoladas.
Empresas que cuidam bem de seus times, clientes e parceiros geram retorno superior no longo prazo.
Pessoas que trabalham em rede criam mais, caem menos, aprendem melhor.

IA pode automatizar processos. Mas confiança ainda é construída entre pessoas.

🌱 Conclusão — Antigos códigos, novos sistemas

A grande revolução da era da IA talvez não esteja na tecnologia em si.
Mas na forma como conseguimos desbloquear recursos humanos esquecidos:
✨ Coragem.
✨ Clareza.
✨ Foco.
✨ Coerência interna.

Esses princípios estão por trás de tudo que gera riqueza sustentável — seja ela material, emocional ou intelectual.

E para quem acha que precisa aprender mil ferramentas para se adaptar ao futuro… talvez o primeiro passo seja lembrar o que já sabemos há milênios.

Antonio Seixas
Consultor em Finanças, Tecnologia e Transformação Digital

O Espelho de Silício: A Nova IA Não É o Que Parece Ser — E Talvez Isso Seja o Ponto

A inteligência artificial está mudando — e talvez sejamos nós que precisemos mudar com ela.

Estamos entrando numa nova era, na qual a IA não está mais limitada ao mundo dos bits e das palavras. Ela começa a ganhar forma também no mundo físico: braços robóticos que aprendem com vídeos do YouTube, máquinas que fazem tarefas domésticas, agentes que planejam ações no mundo real. E junto com isso, surgem também os sistemas de linguagem cada vez mais sofisticados, que "conversam" de forma tão convincente que começam a gerar a ilusão de consciência.

Mas talvez o maior desafio não seja tecnológico — seja emocional e psicológico. Estamos preparados para lidar com ferramentas que parecem pensar? Que parecem sentir? Que fazem o que faríamos, mas mais rápido, mais barato, mais preciso?

Essa IA, "aparentemente consciente", funciona como um espelho de silício. Um reflexo que não nos mostra o que ela é — mas sim, o que nós projetamos nela. E a grande tentação é cair na armadilha de ver nela um substituto. Como se fosse melhor delegar do que adaptar. Como se fosse melhor automatizar do que transformar.

Mas esse caminho é perigoso. Porque a IA não é substituta — é alavanca.

A IA no mundo real (e na minha memória profissional)

Quando penso nas ferramentas que temos hoje, inevitavelmente me vejo lembrando de momentos da minha vida profissional em que tudo seria diferente com elas.
Relatórios que levei dias para montar, conciliações que fiz manualmente, análises que exigi de equipes inteiras, reuniões para organizar informações dispersas em centenas de e-mails, decisões tomadas com base em feeling porque o dado simplesmente não estava acessível...

Se eu tivesse as ferramentas que tenho hoje — modelos de linguagem, automações, dashboards gerados por IA, ferramentas de busca semântica em arquivos — muito trabalho teria sido mais estratégico, menos desgastante, e sobretudo, mais humano.

Porque é isso que a IA nos permite fazer: libertar nosso tempo e energia das tarefas mecânicas e repetitivas para focar naquilo que só um ser humano pode fazer — interpretar, decidir, liderar, sentir.

A preparação que nos falta

O problema é que ainda não estamos prontos para isso.

Muita gente ainda usa IA para fazer posts ou resumos de reunião. Poucos a usam para pensar junto, organizar, estruturar decisões. E menos ainda sabem como lidar com o desconforto de uma IA que parece entender mais do que deveria.

Mas essa é a virada que precisamos dar: enxergar a IA como um espelho de nossas possibilidades, não como uma sombra do que seremos substituídos.

A nova IA pode organizar dados, gerar gráficos, conversar com clientes, responder dúvidas, até mesmo pilotar uma máquina. Mas ela não pode substituir a nossa responsabilidade, nosso julgamento e nosso senso de direção.

É hora de parar de olhar para a IA com medo — e começar a olhar com maturidade.
Porque o mundo não está nos perguntando se queremos ou não adotar a IA.
Ele está nos perguntando o que vamos fazer com ela.

E essa resposta não está no modelo. Está em nós.

Antonio Seixas
Consultor, empreendedor e eterno aprendiz

Entre o Desconhecimento e a Disrupção: O Brasil, a IA e a Nova Ordem da Inovação

Vivemos um paradoxo curioso. De um lado, a inteligência artificial está em todo lugar: no feed, nos grupos de WhatsApp, nos escritórios, nas escolas. De outro, ainda há um abismo entre conhecer e compreender. A recente matéria da Veja resume bem o cenário brasileiro: "Brasil conhece a inteligência artificial, mas ainda não a compreende totalmente." E essa diferença entre saber que algo existe e entender como (e por que) usá-lo com estratégia é o que está separando quem apenas consome tecnologia de quem a transforma em impacto real.

O ponto não é técnico — é cultural, educacional e, principalmente, estratégico.

A IA não é só uma ferramenta para facilitar tarefas. Ela está reconfigurando setores inteiros. Mas, por aqui, ainda é comum vermos profissionais empolgados com "usar o ChatGPT para fazer planilha" e empresas que acham que implementar IA é "comprar um software que resolve tudo sozinho".

Enquanto isso, lá fora, o jogo já virou.

Hoje (19/08/2025), assistindo a uma apresentação conjunta entre o Google e a Anthropic sobre o uso dos LLMs da Claude na nova plataforma de criação de agentes (ADK – Agent Development Kit), ficou ainda mais claro como o centro de gravidade da inovação está mudando. Pequenos times estão criando soluções incríveis, que estão sendo rapidamente incorporadas — ou copiadas — pelas grandes plataformas. O papel das big techs tem se tornado cada vez mais o de observadoras e catalisadoras do que emerge nos ecossistemas menores.

É uma nova ordem da inovação. E ela não espera ninguém.

O mais curioso é que esse novo ecossistema abre brechas imensas para países como o Brasil. Afinal, com as ferramentas hoje disponíveis — GPT-4o, Claude, APIs acessíveis, automações no-code, modelos de código aberto — qualquer pessoa com boa formação e uma ideia clara pode tirar um produto digital do papel.

E o apoio existe: programas como o Google for Startups Cloud Program oferecem até 350 mil dólares em créditos para que ideias ganhem tração e encontrem caminhos de validação e escala. Mas o recurso por si só não basta. É preciso iniciativa, curiosidade e vontade real de criar.

Porque o verdadeiro entrave não é o acesso à tecnologia, e sim a capacidade de articulação. Falta repertório, falta experimentação. Falta entender que um bom prompt pode ser mais valioso que um diploma — e que usar bem a IA requer o mesmo esforço que aprender qualquer competência estratégica: testar, errar, ajustar e refinar.

O futuro está aberto. E ainda estamos no início da curva.

Se o Brasil não der um passo além do uso superficial, vamos ficar restritos ao consumo. Seremos meros usuários de ferramentas criadas por outros, para realidades que não são as nossas. Continuaremos vendo startups gringas resolverem problemas que existem aqui, com soluções genéricas, mal localizadas, e piores: com alto custo e pouca aderência.

Mas não precisa ser assim.

Precisamos formar profissionais que não apenas saibam o que é IA, mas que compreendam como ela pode ser aplicada com propósito, alinhada à nossa cultura, aos nossos desafios e às nossas possibilidades. Precisamos valorizar os pequenos que estão criando, mesmo que suas ideias ainda estejam embrionárias. E precisamos, sobretudo, parar de achar que inovação é só para os grandes.

Porque não é. Nunca foi tão possível inovar sendo pequeno. Só que isso exige mais que tecnologia: exige atitude.

Antonio Seixas
Consultor, empreendedor e eterno aprendiz

Desenvolver um App Sozinho: Complexo, Sim. Possível, Também.

Criar um aplicativo do zero, sozinho, não é uma missão simples. E quando falamos de um sistema completo — com frontend, backend, banco de dados, tudo rodando 100% em nuvem e integrado a uma IA de última geração — a complexidade salta aos olhos. Mas o que antes parecia coisa de grandes equipes e orçamentos milionários, hoje é acessível. E mais: é viável. Com persistência, disciplina e as ferramentas certas, dá para tirar ideias do papel.

Foi com esse espírito que comecei, há 40 dias, a desenvolver a Docknest — uma plataforma web criada para quem trabalha com grandes volumes de informação e precisa organizar, estudar e extrair valor real de documentos privados. A proposta é simples: usar IA para transformar arquivos em conhecimento útil, com segurança e inteligência.

📁 A Docknest aceita arquivos PDF, DOC, DOCX, TXT, Markdown e até áudios em WAV. Esses arquivos são convertidos para JSON — um formato leve e estruturado, ideal para análise de dados — e passam por análise semântica e indexação vetorial, criando uma base robusta de pesquisa por categorias e notebooks.

🧠 A diferença está no motor de IA. Utilizamos o GPT-4o da OpenAI, com uma camada de engenharia de prompts que transforma qualquer pergunta em uma experiência de busca poderosa.

✍️ O Segredo Está no Prompt

Muita gente ainda subestima o impacto de um bom prompt. Mas ele é a ponte entre sua pergunta e a resposta que a IA pode te dar. Na Docknest, criamos um quiz interativo para ajudar o usuário a montar um prompt claro, completo e bem estruturado.

Esse recurso foi inspirado em um artigo recente da Exame, baseado no framework de Ben Hylak (ex-Apple), compartilhado por Greg Brockman (presidente da OpenAI). A estrutura ideal de prompt combina quatro elementos:

• ✨ Objetivo claro
• 📦 Formato específico da resposta
• 🚫 Restrições do que evitar
• 🔍 Contexto detalhado

Com base nisso, oferecemos:

• 6 tipos de prompts prontos para pesquisa
• 8 modelos de prompts de extração, que ensinam a IA o que priorizar dentro dos arquivos, deixando o resultado ainda mais relevante.

📊 Respostas que Viram Análises Visuais

Dependendo da estrutura dos dados e do tipo de pergunta, a Docknest gera automaticamente:

• Gráficos
• Tabelas
• Comparativos

📝 E tudo pode ser exportado em PDF, DOCX ou TXT, facilitando a documentação e o compartilhamento dos resultados.

👨‍⚖️👩‍💼👨‍🏫 Para Quem É Essa Ferramenta?

A Docknest nasceu para atender quem precisa lidar com informação densa, documentos longos, ou bancos de dados não estruturados. É ideal para:

• Advogados que precisam navegar por contratos, petições e jurisprudência.
• Jornalistas e editores que lidam com documentos, fontes e entrevistas.
• Médicos e pesquisadores em busca de sínteses de artigos ou cruzamentos entre protocolos.
• Consultores que trabalham com relatórios, benchmarks e atas.
• Profissionais de RH que desejam importar currículos e gravações de entrevistas para acelerar e qualificar o processo de seleção.

🔎 Imagine, por exemplo, um recrutador com 100 currículos e 10 entrevistas gravadas. A Docknest permite importar tudo, extrair padrões, comparar candidatos e até gerar recomendações com base nos critérios definidos.

🚀 Mas Por Que Fazer Isso Sozinho?

Porque agora é possível.

Com ferramentas como Firebase, Supabase, Vercel, Next.js, Tailwind, React, GPT-4o, GitHub e Make, é totalmente viável construir uma aplicação robusta com baixo custo operacional. É claro que dá trabalho — bugs, falhas de deploy, limitações de API, incompatibilidades… tudo faz parte. Mas se há visão, persistência e clareza de propósito, o caminho se constrói.

Eu enfrentei tudo isso nesses 40 dias. Sozinho. E sigo ajustando, melhorando e expandindo.

🧩 Conclusão

A Docknest ainda está em evolução, mas já entrega valor real. Está viva, funcionando, com usuários testando e colhendo resultados. Ela nasceu de uma inquietação, de um desejo de construir algo útil, acessível e alinhado com o futuro.

Se você trabalha com documentos, dados ou pesquisa — ou se tem uma ideia engavetada — saiba: nunca foi tão possível colocar para rodar. IA, ferramentas modernas e um pouco de resiliência podem levar qualquer profissional a um novo patamar.

📬 Me escreva, teste a plataforma, compartilhe sua opinião. E, se for o caso, vamos juntos fazer algo grande.

Antonio Seixas
Criador da Docknest | Fundador da SXS Consultoria

30 Anos de Trabalho, 20 Anos de Amor e o Recomeço que Escolhi

Hoje é um dia especial. Um daqueles raros dias em que o tempo parece parar para que a gente possa respirar fundo e olhar para trás — e também para frente. Em 6 de agosto de 1995, comecei minha jornada profissional. Hoje, 6 de agosto de 2025, completo exatos 30 anos de trabalho. Coincidentemente (ou não), também celebro 20 anos de casamento com a mulher da minha vida, Lidiany Seixas. E ontem, 5 de agosto, celebrei meus 46 anos. É como se tudo conspirasse para me lembrar: chegou a hora de reconhecer o caminho percorrido.

Tudo começou em uma casa de festas no Rio de Janeiro. A mãe do meu melhor amigo, Adriana Sonino, me ofereceu uma oportunidade como animador infantil. Eu tinha acabado de completar 16 anos e aceitei com o entusiasmo de quem ainda não entende muito bem o que é o trabalho, mas já intui que é ali que as coisas acontecem. Foram três anos incríveis, passando por outras empresas de animação, em que aprendi sobre presença, conexão, criatividade e, talvez o mais importante, responsabilidade com a experiência do outro.

Aos 19 anos, entrei para o varejo. Fui trabalhar na famosa loja de CDs Gramophone, bem próxima da PUC-RJ, onde cursava Desenho Industrial. Meus amigos cariocas que gostam de música e têm mais de 40 anos sabem o que era esta loja. Eu trabalhava na loja mais descolada, a loja da Gávea. Ali atendíamos vários artistas famosos, músicos... era muito legal. Foi ali que dei mais um passo importante, agora conciliando trabalho e faculdade. Fiz amigos, descobri o prazer de lidar com o público, e conheci aquele que se tornaria um dos grandes mentores da minha vida: Sergio Lyra.

Em janeiro de 2000, iniciei com o Sergio um projeto na Tablestore, empresa que não existe mais, mas que foi um verdadeiro laboratório para mim. Permaneci até 2002, quando ele mesmo me indicou para uma nova experiência na City Shoes, onde tive o privilégio de atuar com nomes como Ronaldo Wellisch, Paulo Fernando Bittencourt e Riza Sá Freire. Foram anos de muito aprendizado, de expansão da rede de relacionamento comercial e, principalmente, foi onde conheci o amor da minha vida — minha esposa desde 06/08/2005.

Em 2003, fui para a Embelleze, inicialmente como analista de vendas. Lá pude aplicar muito do que já havia aprendido e expandir meu domínio sobre gestão comercial, planejamento e sistemas. Cresci rapidamente e assumi a gerência de administração de vendas. Tive grandes oportunidades graças a líderes como Sergio Bocayuva e Miguel Valente, que confiaram em meu trabalho e me abriram portas.

Em 2006, iniciei meu próprio negócio — a SXS Consultoria — prestando serviços nas áreas administrativa, financeira e comercial para empresas do varejo e da indústria. Essa foi minha primeira experiência empreendedora, um passo firme em direção à autonomia e à construção da minha identidade como consultor. Durante seis anos, atendi empresas como Sandpiper, Dress To, Zero Zen, Pneuback, Gilson Pneus, Folic, Checklist, Looxx, entre outras. Neste período nasceu minha filha, Maria Antonia, em 10/07/2010, no Rio de Janeiro.

Entre essas experiências, preciso destacar especialmente a Pneuback (2006 a 2009) — um dos lugares mais incríveis em que trabalhei. Deixo aqui meu agradecimento sincero ao Octavio Bastos e ao Enrique Corujo pelo carinho e pelas oportunidades que me fizeram crescer tanto como profissional.

Em 2012, recebi o convite para integrar o time de gestão do Grupo FIT — um desafio que mudaria minha vida profissional. Logo nos primeiros três meses, veio o baque: o então governador do RJ, Sérgio Cabral, decretou a desapropriação do terreno da principal empresa do grupo. Foi um duro aprendizado. Coordenei todo o processo de downsizing, vendo a empresa passar de mil funcionários para pouco mais de cem. Um processo difícil e doloroso.

Mas os anos seguintes trouxeram nova esperança. Em 2014, a empresa começou a se reerguer, e com isso vieram novas responsabilidades e aprendizados. Em 2015, chegou a inevitável mudança para São Paulo — algo difícil para qualquer carioca. De 2016 em diante, atuei como gestor de controladoria, atravessando diversas transformações, mudanças de chefia e reposicionamentos internos. Em 2018, assumi como CFO do Grupo, no auge da minha trajetória por lá — e em plena alegria pessoal: em 19/11/2018, nasceu meu filho, João Lucas, em São Paulo.

Em 2019, veio a mudança para Portugal — e com ela, desafios inimagináveis. Pouco após chegarmos, enfrentamos um aborto espontâneo e a perda de uma gravidez, o que já nos mostrava que nada seria simples. A burocracia para vistos, contratos, escola, residência… cada etapa foi uma batalha. Foram tempos duros, silenciosos, de muito esforço que quase ninguém vê. Mas fomos recompensados com o nascimento da nossa terceira filha, Maria Beatriz, em 22/07/2020 — nossa portuguesinha.

Infelizmente, no meio desse rebuliço, minha trajetória no grupo chegou ao fim. Mas sigo com enorme gratidão à família Magro por toda confiança e oportunidades. Agradeço também aos colegas e até mesmo aos adversários — sim, porque em empresas grandes, isso faz parte — pelas trocas, desafios e até pelas rasteiras. Tudo isso me fez crescer.

Em 2021, retornamos ao Brasil. Era hora de recomeçar. Reativei a SXS Consultoria e, dessa vez, com foco ainda mais amplo. Optamos por viver no interior de SP, em Sorocaba, buscando qualidade de vida e equilíbrio. Mesmo com os resquícios da pandemia, consegui me recolocar no mercado, oferecendo serviços financeiros, estruturando operações de crédito, aproximando negócios de fundos, bancos e boutiques de M&A.

Aprendi muito. Atuei em setores completamente novos para mim, como energia e tratamento de resíduos sólidos urbanos. Novos mercados, novas pessoas, novas formas de pensar.

E agora, em 2025, estou escrevendo um novo capítulo. Uma virada de página real: estou dedicando meus esforços à tecnologia e à inteligência artificial. Decidi transformar minha vivência executiva e financeira em base para construir soluções inteligentes, automatizadas e acessíveis. Estou fazendo uma ponte entre o que fui e o que quero ser — entre o que já entreguei e o que posso ainda construir.

Porque se tem algo que aprendi em 30 anos de jornada é que a consistência é essencial — mas a coragem de mudar também. Hoje, sou feito de tudo o que vivi. De todas as alegrias, dores, promoções, demissões, partos, mudanças de cidade, noites mal dormidas, vitórias e recomeços.

E sigo com o mesmo espírito daquele menino de 16 anos animando festas: com energia, entrega e um sorriso verdadeiro.

Ainda há muito por fazer. E eu estou só começando.

Antonio Seixas

Agentes Inteligentes: Por que as Big Techs estão apostando tão alto nessa nova geração de IAs?

Nas últimas semanas, o mundo da inteligência artificial viveu uma mudança de rota silenciosa, mas profunda. Não se trata apenas do lançamento de mais um modelo grande e poderoso, mas de uma guinada conceitual: a ascensão dos chamados agentes de IA. Diferente dos chatbots convencionais — que respondem quando perguntamos — os agentes agem. Combinam raciocínio, tomada de decisão, execução e, em alguns casos, até autonomia para seguir objetivos sem supervisão contínua. A disputa por essa nova fronteira está em pleno curso, e não por acaso, é liderada pelas grandes empresas que há meses brigam por protagonismo no setor.

No centro dessa virada estão iniciativas como a da Manus AI e o ChatGPT Agent, lançado pela OpenAI. O primeiro, que ganhou manchetes em março, apresentou ao público um sistema capaz de decompor tarefas complexas, planejar, pesquisar, programar e entregar resultados reais — muitas vezes, em múltiplas etapas e com pouco ou nenhum comando humano após o início. Já em agosto, o Manus introduziu um novo modo chamado Wide Research, capaz de mobilizar centenas de instâncias do agente em paralelo para realizar tarefas em larga escala, como pesquisas competitivas, auditorias de código e revisões de grandes bancos de dados.

Do outro lado do mundo, a OpenAI reagiu com o lançamento do ChatGPT Agent, anunciado oficialmente em 17 de julho. A proposta une o melhor do que já havia sido testado em recursos como Deep Research, Advanced Data Analysis e browser actions, em uma única interface capaz de navegar em sites, preencher formulários, executar scripts, gerar apresentações e cruzar dados com extrema fluidez. A frase "quero uma análise comparativa entre Apple e Microsoft com gráficos e insights" deixa de ser apenas uma consulta: vira uma tarefa, com entregável. Com esse salto, o ChatGPT deixa de ser apenas um assistente e passa a atuar como uma extensão de capacidades humanas — algo entre um analista júnior muito rápido e um executivo hiperconectado.

Mas o que está por trás dessa movimentação? Por que de repente todos parecem interessados em agentes? A resposta talvez não esteja só na tecnologia, mas na estratégia. Para as Big Techs, os agentes representam um novo modelo de engajamento e de captura de valor. Eles deslocam o foco da IA reativa (baseada em perguntas) para a IA ativa (baseada em objetivos). Em vez de vender uma API ou um prompt, passa-se a vender soluções, fluxos e resultados. Isso cria um novo mercado: o dos assistentes executivos digitais, com potencial de uso em escritórios, fábricas, escolas, consultorias e residências.

Há também um movimento silencioso de padronização por trás dessa guerra. Iniciativas como o Model Context Protocol (MCP), criado pela Anthropic e já adotado por empresas como Google e OpenAI, estão tentando criar uma forma segura e interoperável de conectar agentes a dados, sistemas corporativos e ferramentas do dia a dia. Em paralelo, grandes instituições como a Visa já estudam como permitir que agentes façam pagamentos em nome de seus usuários, integrando-os a carteiras digitais e fluxos de compra online. O cenário lembra, em muitos aspectos, os primeiros anos dos navegadores de internet ou dos sistemas operacionais móveis — uma corrida para dominar a interface que mediará nossas decisões no futuro.

Claro, como em toda revolução, há riscos. A autonomia dos agentes levanta questões sobre supervisão, responsabilidade e segurança. A demonstração recente do ChatGPT Agent driblando captchas e caixas de "sou humano" viralizou nas redes justamente por expor essa ambiguidade: de um lado, a genialidade da engenharia; de outro, o desconforto ético e regulatório. O Manus, por sua vez, foi criticado por sua abordagem paralela agressiva, que pode levar a sobrecarga de infraestrutura e uso não autorizado de conteúdo online. Especialistas alertam que ainda estamos longe de um uso corporativo massivo sem camadas robustas de validação e governança.

Mas mesmo com esses cuidados, o que se vê é um entusiasmo crescente — e justificado. Para quem, como eu, veio do mundo das finanças e gestão empresarial, é impossível não reconhecer o potencial desses agentes. Eles não são apenas ferramentas: são novos colegas de trabalho. Capazes de montar relatórios, cruzar indicadores, gerar apresentações, revisar contratos, propor cenários e até iniciar negociações automatizadas com fornecedores ou clientes. E o mais fascinante é que tudo isso está deixando de ser uma promessa distante. Já é realidade em versões beta, com uso cada vez mais fluido.

Ao mesmo tempo em que me afasto do universo financeiro tradicional, é curioso notar que minha experiência como CFO e consultor ainda é, de certa forma, o filtro pelo qual enxergo essas inovações. Os agentes de IA me chamam atenção não só pelo que fazem, mas pelo que desbloqueiam: tempo, clareza, precisão e autonomia. Talvez por isso esse tema me empolgue tanto. Porque vejo nele não apenas uma tendência tecnológica, mas uma oportunidade de mudar a forma como pensamos, decidimos e criamos valor.

Este é apenas o começo da jornada. Em breve, voltarei a este assunto com novos aprendizados — e talvez com um olhar mais maduro sobre o que esses agentes realmente significam no dia a dia de quem lidera negócios.

Zona de Conforto, Resistência e Autoengano: Por que Sabemos o que Fazer, mas Não Fazemos?

Vivemos uma era em que o acesso à informação nunca foi tão amplo — e, curiosamente, a ação nunca foi tão adiada. É como se o excesso de possibilidades nos imobilizasse. Falamos em inovação, transformação digital, inteligência artificial, reinvenção... mas muitas vezes, permanecemos parados. E não por falta de capacidade, mas por um padrão psicológico profundo: resistimos à mudança, mesmo quando sabemos que ela é necessária.

A zona de conforto raramente se apresenta como algo negativo. Pelo contrário, ela costuma vir disfarçada de estabilidade, de maturidade, de foco. Nos dizemos ocupados, comprometidos, estratégicos. Mas no fundo, muitas vezes, estamos apenas repetindo o que já dominamos para não encarar o desconforto do novo. Essa é uma das maiores armadilhas da vida adulta: confundir rotina com segurança.

A resistência à mudança é um instinto antigo, quase biológico. Nosso cérebro foi moldado para preservar energia e evitar riscos. Só que os riscos de hoje não envolvem mais predadores — envolvem irrelevância, desatualização, obsolescência. Mesmo assim, resistimos. Nos agarramos a modelos mentais ultrapassados, evitamos conversas incômodas, adiamos decisões estratégicas. O que era autoproteção virou autossabotagem.

E assim nasce a alienação seletiva. Ela acontece quando escolhemos inconscientemente ignorar aquilo que nos obriga a agir. Vemos uma notícia sobre uma nova tecnologia, mas não clicamos. Ouvimos falar de uma mudança de mercado, mas dizemos que "não é para o nosso perfil". Selecionamos o que entra na nossa consciência com um filtro enviesado: tudo que ameaça o nosso conforto é rotulado como exagero, modismo ou exagero de otimismo.

A procrastinação se encaixa nesse jogo de fuga com perfeição. Ela não é apenas o ato de adiar tarefas: é uma estratégia sofisticada de manter o controle, mesmo que esse controle leve ao fracasso. Em vez de falhar tentando, preferimos não tentar — e assim preservamos uma falsa sensação de competência. "Começo depois do próximo projeto", "assim que eu tiver mais tempo", "vou estudar isso nas férias"... o tempo passa, e o novo não chega.

Romper esse ciclo não exige heroísmo, mas sim lucidez. O primeiro passo é reconhecer os padrões. Admitir que, muitas vezes, não é falta de tempo ou recurso — é medo. E tudo bem ter medo. A coragem não está em não sentir, mas em agir apesar dele. Começar pequeno ajuda. Uma leitura, uma conversa, um teste, um novo hábito. Pequenos atos simbólicos que nos tiram do modo automático e nos colocam em movimento real.

No fim, tudo se resume a uma escolha. Podemos continuar nos protegendo de tudo que nos desafia, esperando que o mundo pare para nos esperar. Ou podemos aceitar o desconforto da mudança como o preço inevitável do crescimento. Não decidir já é uma decisão. E ela custa caro.

Talvez a pergunta mais honesta que possamos nos fazer hoje seja: qual desculpa estou usando para adiar o que sei que preciso fazer?

Enquanto os Gigantes Brigam, as Startups se Movem: Oportunidades na Guerra Bilionária da IA

Em meio à guerra bilionária travada por gigantes como Meta, OpenAI e Google, uma nova fronteira silenciosa se abre para startups e negócios emergentes. Enquanto essas corporações erguem data centers monumentais, treinam modelos com trilhões de parâmetros e disputam os melhores engenheiros do mundo com pacotes de até US$ 300 milhões, uma pergunta essencial surge: quem está atendendo o restante do mercado?

A Meta investe fortunas em iniciativas como o Superintelligence Labs, adquire startups como a PlayAI e integra IA em escala em seus produtos de consumo. O Google aposta em infraestrutura massiva e ferramentas criativas como o Veo 3. A OpenAI, por sua vez, lança o ChatGPT Agent, que opera ambientes virtuais completos sob linguagem natural. Essas movimentações revelam o foco das bigtechs em criar soluções abrangentes e cada vez mais verticalizadas — o que, paradoxalmente, deixa lacunas importantes por preencher.

É justamente nessas brechas que as startups encontram sua chance. Um relatório recente revelou que mais de 50% das empresas financeiras já utilizam IA, mas operam com sistemas legados ou arquiteturas fragmentadas. Elas têm dados, têm urgência, mas não têm tempo ou estrutura para aderir a plataformas complexas. É nesse espaço entre a demanda real e a entrega idealizada que surgem oportunidades para agentes de IA especializados, copilotos corporativos, e soluções adaptadas à realidade de cada negócio.

Iniciativas como a Maestro IA, da PFSA Law — voltada ao planejamento patrimonial de famílias com patrimônio entre R$ 2 e R$ 30 milhões — ilustram como é possível criar valor com tecnologia acessível, sem depender da escala das bigtechs. Ao combinar modelos abertos como o Kimi K2 com uma proposta de nicho, startups conseguem entregar inteligência aplicada, com agilidade, foco e linguagem local.

E esse movimento ganha tração. O crescimento de IA generativa em setores como games (+700% no Steam só em 2025), marketing, atendimento e finanças mostra que a revolução está se espalhando para as bordas — fora do radar das grandes plataformas. Startups que saibam se posicionar como camadas de inteligência conectáveis — integrando-se a ambientes como AWS, Databricks, CRMs ou ERPs — podem não só sobreviver, mas liderar ecossistemas específicos.

Não é preciso criar a nova OpenAI. Mas é possível (e necessário) resolver dores reais com tecnologia que já existe — com menos hype e mais entendimento de contexto. O papel das startups nesse cenário não é replicar os gigantes, mas sim ocupar os espaços que eles ainda não conseguem alcançar.

Porque, enquanto os gigantes brigam entre si, é nas bordas dessa disputa que a inovação mais concreta e transformadora está nascendo. E quem estiver atento a isso pode não só crescer, mas redefinir mercados.

🧠 IA em Finanças Corporativas: O Que Já Funciona na Prática (e o Que Ainda É Hype)

A Inteligência Artificial chegou às áreas financeiras com promessas ambiciosas: automatizar processos, prever comportamentos, acelerar decisões. A maioria das empresas viu nisso uma oportunidade — mas muitas ainda se perdem entre o que é viável na prática e o que é apenas discurso tecnológico.

O que já funciona? Bastante coisa. Equipes têm usado IA para automatizar conciliações, gerar resumos de relatórios, classificar notas fiscais e até criar projeções baseadas em históricos. Essas aplicações são reais, acontecem hoje e, muitas vezes, sem depender da área de TI — com o uso de ferramentas como Power Automate, Make, ChatGPT ou mesmo planilhas inteligentes. A tecnologia já está ao alcance das mãos, com custo acessível mesmo para pequenas e médias empresas.

Mas, na mesma velocidade em que surgem boas práticas, também florescem promessas vazias: previsões perfeitas de inadimplência, assistentes autônomos que entendem o plano de contas da empresa, bots que substituem analistas. Tudo isso ainda está mais no campo do hype do que da realidade. A maioria dessas soluções falha por um motivo simples: não entendem o contexto. Uma IA genérica não faz milagre sobre dados bagunçados ou processos mal definidos. É preciso que o escopo (prompts) de cada projeto ou processo esteja muito bem definido e alinhado com a estratégia e a gestão da empresa.

Diante disso, uma pergunta se impõe: como fazer as áreas financeira, contábil, fiscal e de RH adotarem IA sem depender completamente da TI? A resposta passa menos pela tecnologia e mais pela cultura. O primeiro passo é formar usuários avançados, e não programadores. Pessoas capazes de entender problemas reais e traduzi-los em soluções com ferramentas simples. O segundo passo é criar uma ponte entre essas pessoas e a estrutura técnica da empresa — com curadoria leve, boas práticas e espaços seguros para experimentar.

Só que há um segundo desafio, mais silencioso, que muitas empresas só percebem tarde demais: o risco de que o conhecimento gerado pelas equipes fique preso em silos. É cada vez mais comum ver automações incríveis, feitas por um colaborador, que desaparecem quando ele sai da empresa. A IA, nesse caso, vira uma espécie de “magia pessoal”, não um ativo da organização. Para evitar isso, é preciso institucionalizar o que está sendo criado — documentar, compartilhar, registrar. Um fluxo construído em IA só tem valor real se puder ser compreendido, mantido e replicado por outras pessoas. Caso contrário, a inovação se torna frágil.

A adoção da IA nas finanças corporativas exige menos euforia e mais coordenação. O valor não está apenas em implementar tecnologia, mas em criar uma estrutura que permita que ela evolua com o negócio — com autonomia, mas sem perder a memória coletiva. Não se trata de escolher entre liberdade ou controle, mas de encontrar o equilíbrio onde a IA se torna realmente parte do fluxo de trabalho, e não uma experiência isolada de alguém mais curioso.

Quem conseguir integrar esses elementos — capacitação, curadoria, continuidade — terá uma vantagem decisiva. Porque, no fim das contas, a IA que transforma não é a mais sofisticada mas sim aquela que funciona e permanece.

A Guerra dos US$ 300 Milhões: A Revolução das Big Techs no Mercado de Trabalho em IA

O universo da tecnologia é marcado por ciclos de inovação e competição, mas a atual disputa por talentos em Inteligência Artificial (IA) alcançou um patamar sem precedentes. Gigantes como Meta, OpenAI, Google, Microsoft e Amazon travam uma guerra bilionária para atrair as mentes mais brilhantes do setor, com cifras que surpreendem até os veteranos do Vale do Silício.

Os números que chocaram o mundo corporativo

Em menos de dois anos, os salários de engenheiros e pesquisadores de IA dispararam, superando a remuneração de muitos CEOs de multinacionais. Pacotes de compensação chegam a impressionantes US$ 300 milhões por quatro anos, incluindo bônus de contratação que podem alcançar US$ 100 milhões já no primeiro ano.

A Meta, por exemplo, oferece salários anuais de até US$ 3,2 milhões, além de bônus vultosos e acesso a projetos estratégicos. Em contrapartida, a OpenAI busca reter seus talentos com uma proposta de maior autonomia, participação acionária e uma cultura focada em propósito, não apenas em cifras.

Por trás da estratégia: Meta vs. OpenAI

A Meta adota uma estratégia agressiva, conhecida no mercado como "terra arrasada", cujo objetivo é enfraquecer concorrentes ao cooptar seus principais profissionais. A criação do Meta Superintelligence Labs, um laboratório dedicado a alcançar a Superinteligência Artificial, reforça essa ofensiva.

Do outro lado, a OpenAI, liderada por Sam Altman, contra-ataca ao valorizar sua cultura de inovação e propósito para reter seus especialistas. A pressão, no entanto, é imensa e impacta diretamente a capacidade de ambas as empresas de liderarem a próxima geração da IA.

O que está em jogo: A corrida pela Superinteligência

A disputa vai muito além de salários e benefícios. O que está em jogo é a liderança da próxima era tecnológica: a da Inteligência Artificial Geral (AGI). Essa tecnologia promete redefinir todos os setores da economia e da sociedade, automatizando não apenas tarefas repetitivas, mas também decisões complexas e processos estratégicos.

A empresa ou nação que dominar a AGI obterá uma vantagem competitiva, geopolítica e econômica que poderá se estender por décadas.

Uma guerra restrita a poucos, com impacto sobre muitos

Apesar das cifras astronômicas, é crucial entender que essa guerra salarial se restringe a um grupo seleto de empresas e profissionais. As big techs na vanguarda dessa corrida — Meta, OpenAI, Google, Microsoft, Amazon e Anthropic — compõem um ecossistema de menos de 100 grandes players globais.

Estima-se que existam apenas alguns milhares de vagas altamente especializadas com remunerações milionárias. Em contrapartida, o mercado global de IA é vasto e abrange milhões de profissionais em outros contextos:

• Empresas de médio e grande porte em setores tradicionais como finanças, indústria, saúde e varejo;
• Startups, consultorias e universidades, com salários mais alinhados à realidade de cada mercado;
• Equipes de suporte e implementação, que traduzem os avanços da IA em aplicações práticas para o dia a dia das organizações.

A verdadeira revolução da IA, portanto, não ocorrerá nos holofotes dessa disputa de elite, mas na aplicação prática e escalável da tecnologia para resolver problemas reais e impulsionar a produtividade global.

Impacto no Mercado de Trabalho

Essa disputa de elite cria uma classe de "superprofissionais", mas seu impacto mais profundo será sentido na força de trabalho em geral, que precisará se adaptar ao uso da IA no dia a dia. As consequências são claras:

• Startups e empresas tradicionais precisarão investir em treinamento e estratégias de retenção.
• Profissionais de tecnologia buscarão migrar para áreas de dados e automação.
• Universidades e cursos técnicos terão um papel fundamental na formação dessa nova mão de obra.

Reflexões Finais

A questão que permanece é: este modelo é sustentável?

Para o seleto grupo de empresas e profissionais no topo, talvez seja. Contudo, a verdadeira democratização da IA no mercado de trabalho global não depende de salários exorbitantes, mas sim da criação de ecossistemas abertos, acessíveis e sustentáveis. O objetivo deve ser que a tecnologia amplie oportunidades e reduza desigualdades, e não o contrário.

Enquanto isso, o cenário segue em plena transformação, e a guerra por talentos em IA se consolida como um dos capítulos mais fascinantes e disputados da história da tecnologia.

Tecnologia, Burocracia e a Falácia do Mal Absoluto

A história da humanidade é marcada por avanços tecnológicos que transformam a sociedade a uma velocidade que os reguladores não conseguem acompanhar. A Inteligência Artificial (IA) é apenas o mais recente capítulo dessa trajetória. Enquanto pesquisadores, empreendedores e cidadãos comuns experimentam novas formas de melhorar a vida, governos ao redor do mundo tentam, mais uma vez, criar regras para controlar aquilo que não compreendem plenamente.

Nos Estados Unidos, o Senado rejeitou recentemente uma proposta que buscava impedir a regulação estadual da IA. No Brasil, assistimos discussões semelhantes em torno do Marco Legal da IA, ecoando incertezas que já permearam o debate do Marco Civil da Internet. Sempre a mesma narrativa: a tecnologia seria uma ameaça iminente, e o Estado o salvador da sociedade.

Mas será mesmo?

A lição esquecida do passado

No início dos anos 2000, quando o Napster popularizou o compartilhamento gratuito de músicas e filmes, a indústria fonográfica e cinematográfica reagiu com pânico. Parecia o fim do direito autoral e do modelo econômico do entretenimento.

No entanto, o mercado não só se reinventou como se fortaleceu. Serviços como Spotify, Apple Music, Netflix e YouTube transformaram a pirataria descontrolada em um ecossistema legalizado, acessível e transparente. Criaram formas justas de remuneração para artistas e produtores e trouxeram subsídios confiáveis para a proteção da propriedade intelectual.

O que parecia uma ameaça se tornou um ambiente de compliance e sustentabilidade. A tecnologia não acabou com o crime, mas reduziu drasticamente o incentivo ao uso ilegal, oferecendo alternativas legítimas e convenientes.

A IA seguirá o mesmo caminho

Hoje, a IA que detecta fraudes, monitora transações financeiras e automatiza processos fiscais está muito à frente do que qualquer burocrata conseguiria fiscalizar manualmente. Quanto mais tentam criar regras genéricas para um fenômeno dinâmico, mais limitam o desenvolvimento das soluções que realmente trariam mais transparência e eficiência.

O combate ao mau uso não será vencido por legislações desconectadas da realidade, mas pela capacidade da sociedade e do mercado de desenvolver soluções éticas, auditáveis e acessíveis a todos.

A maioria das pessoas não busca manipular sistemas nem prejudicar a sociedade. Quer apenas sobreviver, prosperar e seguir as normas mínimas de convivência. Aqueles que usam a tecnologia para o mal serão desmascarados — e perderão espaço justamente por conta do avanço tecnológico.

Enquanto os reguladores tentam controlar o futuro com as ferramentas do passado, o mundo real segue avançando. Cabe ao Estado proteger as pessoas, sem travar o progresso que, no final, beneficia justamente a maioria silenciosa que só quer seguir em frente.

Empatia em Escala: A Nova Fronteira da Experiência do Cliente

Como empresas líderes estão transformando o atendimento com dados, inteligência artificial e foco no ser humano

Introdução

Nos últimos anos, o relacionamento entre marcas e consumidores passou por uma transformação profunda. A digitalização acelerada, impulsionada por crises sanitárias, mudanças de comportamento e avanço da tecnologia, levou empresas de todos os portes a revisarem suas estratégias de experiência do cliente (CX). No entanto, embora muitos negócios tenham evoluído em eficiência e automação, poucos conseguiram humanizar suas interações com o cliente. E é exatamente aí que reside o novo diferencial competitivo: a empatia em escala.

CX vs. Eficiência Operacional

O cenário macroeconômico desafiador — com inflação, escassez de talentos e queda na fidelidade dos consumidores — força as empresas a fazerem mais com menos. Mas como equilibrar eficiência operacional com uma experiência do cliente realmente memorável?

Segundo pesquisa da IDC, apenas 25% das empresas que integraram CX à sua transformação digital afirmam ter alcançado sucesso real. Os obstáculos são diversos: dados desconectados, silos organizacionais, excesso de ferramentas, falta de mão de obra qualificada.

Empatia em Escala: O Novo Imperativo

Empatia em escala significa compreender o cliente em profundidade, responder de forma contextualizada e, ao mesmo tempo, manter a operação enxuta e responsiva. Trata-se de combinar inteligência artificial, automação, dados integrados e uma equipe preparada para agir com sensibilidade, seja presencialmente, por telefone ou via chatbot.

Três elementos sustentam esse novo modelo:
- Conversas inteligentes
- Experiência omnicanal fluida
- Foco no resultado do cliente

Boas Práticas

Empresas que lideram essa transformação adotam cinco boas práticas:
1. Organização centrada no cliente
2. Unificação dos dados
3. Automação com propósito
4. Capacitação dos colaboradores
5. Métricas orientadas a valor

Benefícios Visíveis

Empresas que escalam empatia com tecnologia observam ganhos claros:
- Mais agilidade e personalização nas conversas
- Aumento de produtividade e bem-estar nas equipes
- Redução do churn e maior fidelização
- Transformação do atendimento em alavanca de crescimento

Conclusão

Empatia e eficiência não são excludentes. Na verdade, a tecnologia deve liberar os humanos para fazerem aquilo que só eles podem: conectar-se com outros humanos. O futuro da experiência do cliente será desenhado a partir dos dados, impulsionado pela inteligência artificial — e guiado pela empatia.

Sua empresa está pronta para escalar a empatia com inteligência?

IA não é o futuro — é o que sua empresa está perdendo no presente

Após 30 anos atuando em setores tão distintos quanto varejo de moda, indústria de pneus e distribuição de combustíveis, encontrei na inteligência artificial uma nova fronteira — não de ruptura, mas de evolução. O que antes exigia dias de análise e reuniões pode hoje ser estruturado em minutos. E o mais importante: sem excluir ninguém do processo.

A cada semana, me impressiono mais com a profundidade com que os modelos de linguagem conseguem compreender, estruturar e auxiliar decisões reais. Sim, há diferenças relevantes entre as ferramentas gratuitas e as versões profissionais — mas é preciso ir além do senso comum. IA não foi criada apenas para gerar imagens ou revisar textos. Ela é, acima de tudo, uma alavanca de produtividade.

Na minha visão, a grande revolução está justamente aí: a IA tem o potencial de amplificar competências humanas e simplificar processos empresariais como nunca vimos antes. Podemos estar diante de um divisor de águas em que decisões se tornam mais conscientes, equipes mais conectadas — e, talvez, até tenhamos mais tempo para a vida fora do trabalho.

Ao longo dessas três décadas, percebi o quanto a dificuldade em planejar e integrar times ainda é um dos grandes gargalos das empresas brasileiras. Especialmente nas pequenas e médias, o que se vê é uma rotina de urgências e improvisos — sempre apagando incêndios, em vez de antecipar soluções.

Claro que o contexto do país contribui: o custo do dinheiro, a complexidade tributária, a regulação excessiva... tudo isso cria o ambiente ideal para a improdutividade e a concentração de mercado. Mas é justamente nesse cenário que a tecnologia surge como uma janela de oportunidade.

Hoje, ferramentas antes restritas às grandes corporações estão disponíveis para qualquer empresa, a um custo acessível e com resultados concretos. Automatizações, assistentes inteligentes e sistemas integrados já podem transformar rotinas de gestão e acelerar resultados.

Estou iniciando uma nova fase da minha vida profissional, com projetos que unem tecnologia e inteligência artificial para ajudar empresas a crescerem com organização, propósito e mais leveza. Se você acredita que sua empresa ou setor pode se beneficiar disso, vamos conversar.