A Inteligência Artificial (IA) está redefinindo a forma como criamos tudo, desde medicamentos até software e negócios.

Durante décadas, a criação de um produto e seu uso foram processos separados. Primeiro, projetávamos, desenvolvíamos, implementávamos e aperfeiçoávamos algo; depois, colocávamos nas mãos dos usuários. Havia uma grande distância entre o momento da criação (engenharia) e o momento do uso (usuários).

Com o tempo, essa lacuna começou a diminuir. Plataformas como a GeneXus aproximaram a criação do uso, permitindo que pessoas sem formação em engenharia desenvolvessem software.

Depois, as ferramentas No-Code permitiram que os próprios usuários criassem e usassem sistemas cada vez mais sofisticados em questão de minutos.

Esse fenômeno de convergência entre criação e uso não é novo, mas a IA, especialmente a IA Generativa, ou GenAI, está levando isso a um nível totalmente diferente. Agora, a IA não está apenas presente no momento da criação, mas participa ativamente durante o uso. Na verdade, já faz algum tempo que falamos dessa convergência entre criação e uso.

Essa transformação não redefine apenas como projetamos, construímos e vivemos o software, mas também está impactando produtos físicos, digitais e até analógicos. Um exemplo perfeito é o AlphaFold, a IA da DeepMind que ganhou o Prêmio Nobel ao prever a estrutura de proteínas com uma precisão sem precedentes.

Mas essa mudança não é apenas tecnológica: os modelos de negócio também estão sendo redefinidos por essa convergência. Cada vez é necessário menos conhecimento técnico ou especializado para materializar ideias, porque a IA resolve cada vez mais partes do que queremos fazer. Isso, por sua vez, acelera a inovação em todos os setores. Da saúde ao comércio, todos estão inovando com IA e eliminando cada vez mais os aspectos que criam fricção entre ideia e execução. Estamos vivendo um momento em que ideias, visão e objetivos parecem ganhar valor, enquanto a execução específica pode ser resolvida com mais facilidade do que nunca.

Estamos vivendo uma nova — e muito mais intensa — relação entre humanos e máquinas, com um nível inédito de colaboração, onde a inteligência artificial potencializa a criatividade e a imaginação humanas, e onde a produtividade dispara como nunca antes. É uma mudança de paradigma que transforma não apenas como trabalhamos, mas também o que somos capazes de criar.

Se tivesse que resumir, eu diria que a IA está tendo enormes implicações nos seguintes pontos:

• Democratização

Permite que qualquer pessoa crie soluções personalizadas e novos produtos sem precisar de conhecimentos técnicos avançados.

• Aceleração da inovação

Elimina a fricção entre ideia e execução, impulsionando a transformação em setores tão diversos quanto saúde e comércio.

• Novas formas de colaboração

Redefine a relação entre humanos e máquinas, promovendo equipes híbridas e processos ágeis.

Neste artigo, exploramos as novas oportunidades que estão surgindo graças à IA, como ela está transformando indústrias inteiras e o que devemos considerar para aproveitá-las de forma estratégica.

1. A nova era da criação: Oportunidades que antes não existiam

Como em toda revolução tecnológica, a maior parte do que fizemos com IA até agora foi tentar fazer mais rápido o que já sabíamos fazer: otimizar processos, automatizar tarefas ou acelerar atividades, melhorando a eficiência. Mas a IA está permitindo algo completamente diferente: criar novos tipos de soluções que antes eram impossíveis.

Por quê? Porque ela aprendeu a linguagem do mundo. Antes, se quiséssemos software, precisávamos programá-lo linha por linha. Se quiséssemos analisar dados, era preciso projetar algoritmos específicos. Se quiséssemos uma foto, um diagrama ou uma ilustração, precisávamos de especialistas humanos nessas áreas. Agora, a IA traduz entre domínios, permitindo transformar imagens em palavras, texto em código, texto em imagens, imagens em texto, áudio em vídeo e até ver e analisar padrões antes invisíveis para nós.

Essa capacidade abriu novos espaços. Não se trata apenas de acelerar o trabalho que antes exigia especialistas, mas de viabilizar o que antes era simplesmente impossível.

Empresas como a Insilico Medicine estão usando IA generativa para projetar novas moléculas com potencial terapêutico e acelerar o desenvolvimento de medicamentos como nunca visto.

Nos negócios, ferramentas como a Vellum AI estão redefinindo como as empresas descobrem oportunidades e tomam decisões estratégicas. Hoje, as organizações podem simplesmente fazer uma pergunta em linguagem natural e obter insights acionáveis em segundos.

Vemos exemplos também na educação: com a chegada de assistentes como o Khanmigo, da Khan Academy, os estudantes agora têm tutores de IA que se adaptam em tempo real ao seu ritmo e estilo de aprendizagem, oferecendo explicações personalizadas e ajustando o conteúdo conforme o nível de compreensão de cada um. São professores particulares sob medida.

Com a Globant Enterprise AI, estão sendo construídos ecossistemas onde agentes de IA se integram ao nível empresarial para resolver desde correção de bugs até definição automática de casos de uso, testes ou desafios antes quase impossíveis, como a modernização de Sistemas Legados: hoje, é possível ler código legado, interpretar a lógica que os programadores originais tentaram implementar e gerar automaticamente novas versões otimizadas em tecnologias modernas.

A pergunta-chave já não é “Como podemos fazer isso mais rápido ou eficiente?”, mas “O que podemos fazer agora que antes era impossível?“. Ou, como dizia Nicolás Jodal (CEO da GeneXus), há novas áreas de interesse que antes não pareciam importantes e que agora se tornaram viáveis e atraentes. É preciso buscar essas novas oportunidades que a IA nos oferece.

Os empreendedores e empresas que entenderem essa nova realidade descobrirão mercados e oportunidades inteiros que ainda não existem. A IA não é apenas mais uma tecnologia, é a primeira grande plataforma capaz de criar o que até agora era impensável, seja porque era tecnicamente impossível ou porque não tínhamos a capacidade para torná-lo realidade.

2. As interfaces tradicionais estão desaparecendo

Durante décadas, interagir com software significava clicar em menus e botões dentro de uma interface gráfica. Mas agora, a conversa está substituindo a interação tradicional. Antes, gerar um relatório financeiro significava navegar por planilhas e aplicar fórmulas manualmente. Hoje, basta escrever — ou em alguns casos, apenas dizer —: “Gere o relatório financeiro de 2024” e a IA se encarrega de buscar as informações, fazer os cálculos e apresentar o resultado — no formato que indicarmos — em segundos.

Essa é uma mudança radical no tipo de interface com o qual estávamos acostumados. Isso não só torna o software mais acessível, como também libera os profissionais de tarefas mecânicas e os incentiva a focar em decisões estratégicas. Além disso, nos convida a refletir sobre quais serão os novos pontos de contato entre usuários e dados, e como será a interação com a IA nesses pontos, o que nos leva diretamente ao próximo tema.

3. Não se trata apenas de adicionar IA, e sim de repensar o software desde o zero

Muitas empresas estão adicionando funcionalidades de IA aos seus produtos existentes, mas a verdadeira revolução não está em adicionar recursos, e sim em reconstruir o software desde sua base para aproveitar ao máximo as possibilidades que a IA oferece hoje. E, nesse processo de reconstrução e “repensar” do software, a IA desempenha um papel fundamental, pois ela nos abre novas portas:

• A IA pode gerar código automaticamente (IA generativa como a utilizada pela Globant Enterprise AI ou IA determinística como a utilizada pela GeneXus).
• Os processos podem ser otimizados em tempo real.
• As experiências do usuário podem ser personalizadas dinamicamente.

O modelo tradicional de desenvolvimento de software está ficando obsoleto, sendo substituído por um novo paradigma: “Descreva o que você quer e deixe a IA criar“.

4. A lógica de negócios está se simplificando

Historicamente, desenvolver soluções para empresas também significava traduzir regras de negócio em linhas de código. Agora, a IA permite definir objetivos em linguagem natural e cuida de todo o necessário para sua execução, incluindo a construção das regras de negócio.

Por exemplo, uma instituição financeira pode implementar um agente de IA que automatize a aprovação de crédito, considerando riscos e padrões históricos de dados, sem precisar escrever um único algoritmo, regra ou lógica de negócio, apenas utilizando o histórico e o conhecimento acumulado da empresa ou do setor.

Isso significa que as informações empresariais e o conhecimento específico da indústria, armazenados em sistemas de informação ou em qualquer outro formato recuperável, passam a ter um novo e enorme valor graças à IA. A forma como armazenamos essas informações e a qualidade da nossa “base de conhecimento” serão determinantes para que possamos, junto com a IA, tomar as melhores decisões no futuro.

5. O backend está passando para um segundo plano

Não é apenas a geração de diferentes aspectos dos sistemas que está sendo levada a segundo plano pela IA — os próprios backends, que antes eram constantemente utilizados, também estão se tornando cada vez mais invisíveis. Isso acontece porque os agentes de IA podem orquestrar o acesso e o registro das informações, separando completamente o usuário final dos sistemas de registro.

Por exemplo, podemos imaginar um varejista integrando um agente de IA que, ao receber um pedido do cliente, sincronize automaticamente o inventário, preveja a demanda de produtos e recomende ajustes no estoque — tudo isso sem que o usuário precise interagir diretamente com qualquer software.

Isso torna a experiência muito mais simples para o usuário, mas é importante lembrar que os sistemas de registro de informações objetivas — como os bancos de dados — continuam existindo. Eles ficam cada vez mais ocultos, mas ainda estão lá, cumprindo um papel essencial.

6. Há uma grande oportunidade em nichos especializados

Enquanto gigantes como OpenAI, Microsoft e Google criam ferramentas generalistas, existe uma oportunidade significativa para soluções de IA projetadas especificamente para cada setor ou indústria.

As empresas não querem apenas um modelo genérico de IA ou um agente de IA padrão. Elas querem uma IA que compreenda seus processos específicos e gere valor real dentro do seu contexto de negócios. Existem diferentes caminhos para isso, como a criação de Small Language Models (SLM), o Fine-Tuning de modelos existentes ou a otimização de RAGs (Retrieval-Augmented Generation) com dados proprietários.

Treinar modelos, mesmo que pequenos, ainda tem um custo considerável, mas técnicas como Fine-Tuning e RAG podem ser otimizadas (SRAGs – Specialized Retrieval-Augmented Generation) para obter resultados de alta qualidade, mesmo em domínios onde há poucos dados disponíveis.

Dessa forma, empresas que desenvolverem produtos especializados para nichos específicos usando IA terão uma vantagem competitiva sobre as grandes corporações, que não conseguem se posicionar em todos os segmentos de mercado com soluções 100% personalizadas para cada indústria.

7. Novos modelos de negócio impulsionados por IA

A inteligência artificial também está transformando a forma como as empresas geram valor e monetizam seus serviços. Os modelos de negócio tradicionais, baseados na venda de produtos ou em assinaturas fixas, estão evoluindo para abordagens mais flexíveis e dinâmicas, onde a IA desempenha um papel central.

À medida que a IA se torna mais capaz de tomar decisões, automatizar processos e se adaptar em tempo real, surgem modelos de negócios completamente novos:

• Empresas cada vez mais automatizadas

Algumas startups estão criando negócios com equipes operacionais extremamente enxutas, onde a IA amplifica a capacidade humana. Isso vai muito além da simples automação de tarefas: a IA pode colaborar e assumir inúmeras funções, incluindo marketing, vendas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de produtos e otimização de operações.

• Monetização do conhecimento

Antes, o conhecimento era vendido em forma de livros, cursos ou consultorias. Agora, a IA permite que esse conhecimento seja acessível sob demanda e de forma personalizada. Modelos de IA treinados em áreas específicas podem fornecer consultoria especializada, criar conteúdos avançados e apoiar tomadas de decisão estratégicas em tempo real.

• Modelos de negócio baseados em resultados (Outcome-Based Models)

A IA está viabilizando uma mudança do modelo de pagamento por produto ou assinatura para o pagamento baseado em resultados concretos. Em vez de cobrar uma taxa fixa, as empresas podem cada vez mais monetizar de acordo com o valor gerado para o cliente. Nem sempre é possível aplicar esse modelo em todos os segmentos, devido a regulamentações ou políticas internas, mas ele está se tornando cada vez mais comum.

• Modelos de preços baseados em consumo (Consumption-Based Models)

A IA também está impulsionando a adoção de modelos de cobrança baseados no consumo real de recursos computacionais. Isso permite que as empresas paguem apenas pelo que utilizam de fato, oferecendo maior flexibilidade, otimizando custos e sendo ideal para ambientes com cargas de trabalho variáveis.

8. IA Agents: um novo diferencial

A IA não está apenas acelerando a criação de software, produtos e modelos de negócio — ela está viabilizando uma evolução ainda mais profunda: o surgimento dos IA Agents. Embora ainda não exista uma definição universalmente aceita para “Agentes de IA”, podemos pensar neles como uma abstração que representa diferentes níveis de complexidade de sistemas autônomos capazes de interagir com seu ambiente, sistemas e ferramentas, além de aprender, se adaptar e executar tarefas.

No contexto da convergência entre criação e uso, os IA Agents representam a nova fronteira da automação inteligente. Não se trata mais apenas de construir ferramentas para realizar tarefas específicas, mas sim de desenvolver agentes que compreendam contextos complexos, otimizem processos em tempo real e colaborem ativamente com humanos em decisões estratégicas.

Então: como aproveitar essa nova oportunidade?

Mais uma vez, a pergunta-chave que empresas e empreendedores deveriam estar se fazendo não é “Como podemos fazer isso mais rápido ou eficiente?”, mas sim “O que podemos fazer agora que antes era impossível?“.

Adotar a IA não é simplesmente integrar novas ferramentas, e sim repensar tudo a partir dos princípios básicos (Principles First). Parafraseando John Reed em Succeeding, o verdadeiro sucesso não vem de seguir tendências tecnológicas sem questionar, mas sim de compreender os princípios fundamentais que regem a evolução do mercado e projetar estratégias alinhadas com eles.

Nesse contexto, existem três princípios essenciais que devem orientar a adoção da IA em qualquer organização:

• Automatização sem perda de propósito

A IA deve liberar tempo e recursos, mas sem comprometer a essência do negócio nem a criatividade humana. Não se trata apenas de fazer mais com menos, mas de fazer melhor o que realmente importa, preservando a identidade e o propósito da empresa.

• Adoção com estratégia, e não apenas por modismo

Implementar IA sem uma visão clara é um tiro no pé. As empresas que liderarão essa transformação serão aquelas que primeiro entendem profundamente seu propósito e sua missão — e só então utilizam a tecnologia para potencializá-los, e não o contrário.

• Simplicidade como vantagem competitiva

A IA tem o potencial de tornar o software cada vez mais intuitivo e acessível, até mesmo invisível, levando a complexidade técnica para os bastidores.

Na GeneXus, seguimos comprometidos em simplificar o desenvolvimento de software, para que cada vez mais pessoas possam explorar essas novas oportunidades e construir hoje o software do amanhã.

O caminho para o futuro com IA não será fácil para ninguém. Teremos que aprender a usar a IA ao mesmo tempo em que entendemos como as regras do jogo estão mudando e descobrimos como aplicá-la de acordo com nossos princípios. Só assim poderemos liderar a próxima era de criação e inovação em nossas indústrias.

O desafio é grande, mas a oportunidade é única.

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