* Por Walney Barbosa

A percepção dos brasileiros sobre a economia parece, à primeira vista, contraditória. Enquanto apenas 30% afirmam confiar na economia do país atualmente e somente 32% demonstram confiança no sistema financeiro, dois em cada três brasileiros (67%) acreditam que sua situação financeira será melhor nos próximos 12 meses. O dado faz parte do estudo Principalidade Bancária 2026, realizado pela Okiar Intelligence com mais de dois mil consumidores bancarizados em todo o Brasil.

Mas essa aparente incoerência revela, na verdade, uma importante mudança na forma como os consumidores enxergam seu próprio futuro financeiro. Cada vez menos, a percepção sobre a economia nacional determina as decisões individuais. Em um ambiente marcado por inflação, juros elevados, instabilidade política e incertezas globais, o brasileiro parece ter aprendido a separar o cenário macroeconômico da própria realidade.

Essa mudança de perspectiva traz implicações importantes para empresas, instituições financeiras e marcas que disputam a preferência do consumidor. Historicamente, momentos de baixa confiança na economia costumavam ser acompanhados por retração nas expectativas individuais. Hoje, esse comportamento parece diferente.

Os dados do estudo mostram que metade dos entrevistados afirma que sua situação financeira está melhor do que há um ano, enquanto 34% descrevem o momento atual como de crescimento, com aumento de renda, conquistas e melhora do padrão de vida. Além disso, quase metade (49%) declarou ter conseguido guardar ou investir dinheiro no último mês.

Esses indicadores sugerem que parte significativa da população passou a construir uma percepção financeira baseada na própria trajetória, e não apenas nas notícias econômicas. Ou seja, o brasileiro continua atento ao cenário nacional, mas suas expectativas estão cada vez mais ligadas à capacidade individual de gerar renda, empreender, investir e organizar as finanças.

Esse movimento não acontece por acaso. Nos últimos anos, houve uma transformação importante no acesso da população a serviços financeiros, investimentos, educação financeira e ferramentas digitais. Aplicativos de controle financeiro, plataformas de investimento, contas digitais, Pix, Open Finance e o crescimento da economia dos aplicativos ampliaram a sensação de autonomia sobre o próprio dinheiro.

A pesquisa também reforça esse comportamento ao mostrar que o planejamento financeiro já faz parte da rotina da maioria dos brasileiros. Sessenta por cento afirmam planejar os gastos antes do início do mês; 56% registram despesas em aplicativos, planilhas ou cadernos; e 55% estabelecem limites de gastos por categoria.

Portanto, não é exagero afirmar que mais do que consumidores, os brasileiros estão assumindo um papel mais ativo na gestão das próprias finanças. Um ponto que devemos prestar atenção é que Otimismo não significa ausência de desafios, e o dado de 67% de expectativa positiva não deve ser interpretado como ausência de dificuldades econômicas. Na prática, ele indica que os consumidores acreditam ser capazes de melhorar sua realidade mesmo diante de um ambiente econômico desafiador. Essa é uma diferença importante.

Vale destacar que o otimismo não decorre necessariamente da confiança nas instituições ou na economia do país, mas da percepção de que existem mais ferramentas, oportunidades e alternativas para construir estabilidade financeira. Isso ajuda a explicar por que confiança institucional e expectativa individual caminham em velocidades diferentes.

Outro aspecto importante revelado pelo estudo é que confiança não se constrói apenas com comunicação. A preferência dos consumidores está cada vez mais associada à experiência, transparência, simplicidade e capacidade de resolver problemas. Em outras palavras, o relacionamento cotidiano pesa mais do que promessas institucionais. Essa é uma mudança relevante para organizações que ainda concentram boa parte dos investimentos exclusivamente em campanhas de aquisição ou fortalecimento de marca. No atual contexto, confiança é resultado da experiência acumulada.

Por fim, o aparente paradoxo entre baixa confiança na economia e alto otimismo pessoal revela uma sociedade mais resiliente e protagonista das próprias decisões financeiras. Para empresas, isso significa que compreender o comportamento do consumidor passa a ser tão importante quanto acompanhar indicadores econômicos tradicionais.

Mais do que observar PIB, inflação ou taxa de juros, torna-se fundamental entender como as pessoas interpretam esses cenários e, principalmente, como eles influenciam suas escolhas. No fim das contas, os consumidores não tomam decisões apenas olhando para a economia. Eles decidem com base naquilo que acreditam ser possível construir para si mesmos. E essa talvez seja uma das transformações mais importantes do comportamento financeiro brasileiro nos últimos anos.

* Walney Barbosa é Diretor de Insights Delivery da Okiar, consultoria especializada em Consumer Insights

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Mais de 66% das edtechs brasileiras nunca receberam investimento externo. Ainda assim, boa parte dessas empresas conseguiu consolidar seus negócios e hoje compõem um ecossistema mais maduro e resiliente do que o mercado imagina. É o que mostra o estudo inédito “O Perfil das Edtechs Brasileiras”, realizado pela Associação Brasileira de Startups (ABStartups) em parceria com o Núcleo de Política e Gestão Tecnológica da Universidade de São Paulo (PGT USP).

Com base na análise de 368 edtechs brasileiras, o estudo revela um ecossistema que cresce de forma sustentável, mesmo diante da dificuldade de acesso a capital. Entre as startups mapeadas, 44,6% estão em operação há mais de cinco anos, indicando que boa parte delas conseguiu consolidar seus modelos de negócio por meio da geração de receita própria. Para alcançar essa sustentabilidade, a capacidade de adaptação foi determinante. Segundo o estudo, 59,7% das startups já pivotaram — ou seja, mudaram seu modelo de negócio ou estratégia ao longo da trajetória.

“Quando observamos os resultados em conjunto, vemos um ecossistema que amadureceu mesmo enfrentando restrições de capital. A combinação entre capacidade de adaptação, foco em modelos escaláveis e aproximação com o mercado corporativo mostra que as edtechs brasileiras encontraram caminhos para crescer de forma consistente e gerar valor”, afirma Cláudia Schulz, CEO da ABStartups.

Outro destaque é a consolidação do segmento corporativo como principal frente de atuação das edtechs. O modelo B2B lidera com 38,1% das intenções de atuação, seguido pelo B2B2C, com 32,7%, demonstrando que empresas e instituições de ensino se tornaram importantes impulsionadoras do crescimento dessas startups. “A educação corporativa e o fornecimento de tecnologia para grandes instituições são hoje algumas das frentes mais promissoras para as edtechs. Existe uma demanda crescente por soluções que aumentem a eficiência, a escala e a qualidade dos processos de aprendizagem, e as startups brasileiras têm respondido a esse movimento”, avalia Cláudia Schulz.

O estudo também mostra que as edtechs operam com estruturas enxutas e modelos altamente escaláveis. Mais da metade das empresas possui equipes de até cinco colaboradores, enquanto o modelo SaaS (Software as a Service) é o mais adotado pelo setor, reforçando a busca por eficiência operacional.

Embora apenas 11% das startups já tenham expandido suas operações para outros países, o interesse pela internacionalização é expressivo: 61,3% afirmam que pretendem levar seus negócios para mercados internacionais, indicando que esse deve ser um dos próximos movimentos do ecossistema.

O levantamento completo reúne ainda informações sobre distribuição geográfica das edtechs, perfil dos investimentos, modelos de trabalho, propriedade intelectual e tendências para o desenvolvimento do setor no Brasil. “As edtechs brasileiras mostraram que conseguem construir negócios consistentes mesmo em um cenário desafiador. Agora, o próximo passo é criar condições para que esse ecossistema acelere seu crescimento e amplie seu impacto dentro e fora do país”, conclui Claudia Schulz.

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O avanço devastador de incêndios florestais na Europa, que forçou a desocupação de centenas de milhares de pessoas nos últimos dias, evidencia a urgência de uma mudança radical na matriz de risco global. Isso porque o que tem se mostrado é que o verdadeiro catalisador da destruição não reside apenas nas faíscas que consomem biomas inteiros, mas na indiferença crônica de lideranças que tratam a crise ambiental como mera externalidade passageira.

Acredito que ignorar os dados científicos consolidados por órgãos internacionais de pesquisa sobre o clima compromete irreversivelmente mais do que o meio ambiente, chegando a afetar também a estabilidade dos mercados financeiros, transformando eventos extremos em perdas catastróficas para cadeias logísticas globais. “O custo da inação econômica diante do colapso ecológico já supera o investimento necessário para a mitigação“, afirmou Ricardo Abramovay, professor titular da Universidade de São Paulo.

E caso o empresariado e os formuladores de políticas públicas persistam na incredulidade estrutural, o sistema poderá enfrentar, em breve, choques de oferta intransponíveis e uma quebra sistêmica de ativos imobiliários e agrícolas. isso porque a complacência corporativa vista na gestão de riscos climáticos coloca em risco a insolvência de portfólios inteiros, subestimando a volatilidade de um planeta em transformação acelerada.

Até que a sociedade reconheça o desafio e começe a agir seriamente sobre isso, a aposta de que vivemos uma normalidade climática vai continuar cobrando seu preço, com o custo da indiferença queimando, literalmente, os pilares da economia real.

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O verão de 2026 já começou nos EUA e, sob o sol escaldante da temporada, Satya Nadella, CEO da Microsoft — empresa que distribui o programa de IA ‘Copilot’ e que detém participações na OpenAI e na Anthropic, além de faturar bilhões com infraestrutura de nuvem — publicou um ensaio em seu perfil no X que poderia estar afixado na porta de toda sala de reuniões do Brasil. 

“Na era da IA, o comprador arrisca dar de graça o conhecimento, só para usar aquilo que comprou“, escreveu o executivo. 

O alerta é simples e brutal: as empresas estão pagando duas vezes pela inteligência artificial. Uma vez com dinheiro, pelas assinaturas. Outra com o próprio conhecimento institucional que as diferencia da concorrência.

Nadella cunhou o termo “paradoxo reverso da informação”, uma inversão do clássico paradoxo do economista Nobel Kenneth Arrow, que observou que quem vende informação corre o risco de entregá-la ao tentar vendê-la, pois o comprador só conhece o valor depois de recebê-la — e aí já a tem de graça. 

Parece uma afirmação confusa, mas Nadella não somente a entendeu como inverteu sua lógica: agora, quem arrisca entregar o conhecimento não é o vendedor, é o comprador. “Quanto melhor você quer que o modelo funcione, mais desse conhecimento você tem de revelar“, afirmou. “Você paga pela inteligência duas vezes: uma com dinheiro e outra com algo ainda mais valioso, o conhecimento proprietário que precisa revelar para tornar essa inteligência útil“.

O problema, segundo o executivo, piora com o tempo. Cada comando, cada correção, cada ajuste que um funcionário faz em um modelo de IA é o que Nadella chama de “exaustão” — fragmentos de saber operacional que nenhum concorrente poderia comprar no mercado, mas que vazam “traço por traço, correção por correção”. O fornecedor do modelo aprende cada vez mais sobre o cliente a cada uso. “O cliente aprende quase nada” sobre o que o fornecedor absorve em troca.

A ironia, apontada pelo próprio CEO da Microsoft, é que os grandes laboratórios de IA reivindicam o direito de treinar seus modelos com dados públicos, mas impõem termos restritivos que se reservam o direito de aprender com os dados de uso dos clientes. Se o aprendizado flui em uma só direção, o valor econômico se concentra nos donos da infraestrutura — e não em quem de fato gera o conhecimento.

O primeiro custo já pode estar fora de controle

Se o segundo preço — o do conhecimento — é invisível, o primeiro, o da assinatura, já está deixando os executivos de cabelo em pé. Uma pesquisa da consultoria KPMG divulgada em junho de 2026 revelou que apenas 26% das organizações têm visibilidade em tempo real sobre o custo de operar IA em escala. Quase um terço dos executivos (29%) admitem ter dificuldade para entender e controlar os gastos com inteligência artificial, à medida que os fornecedores substituem assinaturas fixas por modelos de cobrança por uso — tokens, inferências, chamadas de API.

A mudança de preço está forçando empresas a reconsiderar implantações. Quase metade das organizações pesquisadas pela KPMG já remarcou ou reduziu deployments após os custos superarem o valor esperado. Um terço dos líderes citam fraca compreensão da economia da IA como barreira para implantar agentes. “As organizações estão enfrentando um desafio emergente: entender e gerenciar o custo de operar IA em escala“, resume o relatório da KPMG.

Assim, as contas de IA parecem estar confundindo o C-suite com um modelo de precificação por uso que transformou o que antes era uma despesa previsível em uma linha orçamentária volátil e que explode conforme a adoção se amplia.

A terceira camada: a revolução dos agentes

Enquanto os gestores tentam enxergar os custos, a tecnologia avança em outra frente. Outra consultoria global, a Gartner, previu que 40% das aplicações enterprise terão agentes de IA específicos por tarefa até o final de 2026 — um salto de menos de 5% no início do ano. Com isso, agentes autônomos que planejam, executam e ajustam workflows sem intervenção humana estão saindo do laboratório e entrando em roadmaps de produto.

Mas essa aceleração tem um preço adicional. A consultoria calcula que até US$234 bilhões em gastos com software enterprise estão em risco até 2030 por causa do que chama de “arbitragem agentic” — quando agentes de IA completam tarefas através de múltiplos sistemas, reduzindo a necessidade de os usuários interagirem com interfaces tradicionais de software. “A IA agentic muda a economia do software“, afirmou George Brocklehurst, vice-presidente da Gartner. E completou: “Sistemas agentic entregam resultados diretamente, contornando aplicações tradicionais com UX pesado e tornando o software invisível“.

No caso do estudo da KPMG, a consultoria detectou que a parcela de empresas orquestrando múltiplos agentes de IA em workflows coordenados dobrou para 18%, ante 9% no período anterior. “Agentes de IA estão mudando tanto o modelo operacional quanto a economia“, disse Rahsaan Shears, líder de transformação de IA da KPMG. “À medida que as organizações migram de implantações isoladas para uso coordenado em toda a empresa, a boa governança é o que une escala, performance e valor“.

Por que isso importa para o Brasil

Para o leitor de negócios brasileiro, a convergência desses três vetores — o custo oculto do conhecimento, a falta de visibilidade de gastos e a chegada dos agentes — cria um modelo curioso de alto risco e alta recompensa.

O relatório “State of AI” da NVIDIA, publicado em março de 2026 com mais de 3.200 respostas globais, já havia mostrado que 64% das empresas já usam IA ativamente em suas operações e 88% relatam impacto positivo no aumento da receita anual — 30% delas com crescimento superior a 10%. Em telecomunicações, 99% dos respondentes disseram que a IA melhorou a produtividade dos funcionários. Em serviços financeiros, 52% citam ganho de produtividade como principal impacto.

Os dados são animadores, mas escondem uma armadilha: a maior parte do ROI está concentrada em grandes corporações (mais de 1.000 funcionários), onde 76% usam IA ativamente. Empresas menores, com menos capital para infraestrutura e especialistas, ficam para trás. No Brasil, por exemplo, onde o ecossistema de startups e médias empresas é vasto, o risco de adoção desigual é real.

Além disso, a transição para modelos de cobrança por uso pode ser especialmente perigosa em um mercado com volatilidade cambial. Um contrato de IA que parece acessível em dólar pode virar uma âncora orçamentária em poucos meses. E se a empresa, ao usar o modelo, está simultaneamente treinando o concorrente de amanhã com seu know-how, o prejuízo vai muito além da fatura.

A saída, segundo quem vende

A solução proposta por Nadella é surpreendentemente técnica para um CEO de uma big tech: distribuir a infraestrutura de aprendizado para cada empresa, criando uma “fronteira de confiança” rígida onde dados, avaliações e memória organizacional se acumulam sem atravessar para o lado do fornecedor. Na prática, isso significa desacoplar a camada de orquestração de qualquer modelo único, manter a propriedade das correções e do histórico de decisões, e usar modelos de pesos abertos em infraestrutura própria para o trabalho de rotina — reservando os modelos caros de fronteira apenas para o que realmente os exige.

“Uma empresa deveria poder usar um modelo sem abrir mão do conhecimento que a torna única“, escreveu Nadella. “Esse é o paradoxo reverso da informação que precisamos enfrentar“.

O que vem por aí

O mercado de software enterprise está prestes a viver uma metamorfose. A Gartner prevê que, até 2028, um terço das experiências de usuário migrará de aplicações nativas para interfaces agentic, criando novos modelos de negócio e precificação. A “Saaspocalipse”, como a consultoria batiza a desagregação do mercado SaaS tradicional, não é o fim do software — é seu renascimento em outra forma.

Para os gestores brasileiros, a lição parece ser clara: a decisão de compra de IA não pode mais ser baseada apenas em qual modelo é o mais inteligente hoje. A pergunta decisiva é quem fica com a aprendizagem que se acumula enquanto o modelo é usado. Se a empresa não consegue transferir sua carga de trabalho para outro fornecedor em uma semana sem perder as correções e o contexto que sua equipe construiu, então esse valor não é dela: é do fornecedor.

Nadella não disse para ninguém parar de comprar IA. Disse para parar de pagar o segundo preço sem dar por isso. E no mundo dos negócios, onde cada real investido em tecnologia precisa render múltiplos, essa é uma lição que não pode esperar.

Para saber mais notícias e análises do mundo da economia e dos negócios, acesse: https://www.gazetamercantil.digital/

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O Banco do Nordeste (BNB), em parceria com a Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) e o Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (Sebrae), anunciou a criação de um Fundo de Investimento Capital Semente no valor de R$ 120 milhões. O recurso é destinado exclusivamente a startups em estágio inicial instaladas na área de atuação do banco, que abrange os nove estados nordestinos, além de partes de Minas Gerais e do Espírito Santo.

A iniciativa visa suprir uma lacuna histórica no ecossistema de inovação brasileiro: a concentração de investimentos nas regiões Sul e Sudeste. Para startups com receita bruta anual de até R$4,8 milhões, o fundo oferece um aporte inicial de até R$1 milhão. Empresas que apresentarem bom desempenho podem receber uma segunda rodada de até R$5 milhões, totalizando R$6 milhões por negócio.

O gargalo do financiamento inicial

Um dos principais obstáculos para empreendedores de regiões fora do eixo tradicional é a captação de recursos nos primeiros anos de operação. “Esse investimento pode representar o impulso decisivo para startups que estão em fase de validação de seu Produto Mínimo Viável (MVP) ou que já iniciaram a geração de receita, mas ainda não tiveram acesso aos recursos necessários para alcançar todo o seu potencial“, afirma a superintendente de Operações Financeiras e de Mercado de Capitais do BNB, Sandra dos Santos Lisboa.

O fundo já realizou seus primeiros aportes em empresas da Paraíba e de Pernambuco . A expectativa é que, pelo menos, 30 startups sejam contempladas. Os setores priorizados incluem tecnologia financeira (fintechs), educação, saúde, energias renováveis, biotecnologia, agronegócio e segurança cibernética .

Por que isso importa para negócios?

A chegada de um fundo com essa estrutura ao Nordeste representa uma mudança de paradigma. Para além do recurso financeiro, a iniciativa sinaliza o amadurecimento de teses de investimento que buscam negócios de alto impacto social e econômico fora dos grandes centros. Startups de áreas como agronegócio e energias renováveis, por exemplo, encontram na região um campo fértil para validação de mercado e acesso direto a clientes potenciais, reduzindo o ciclo de vendas e acelerando a escalabilidade.

Conectando o micro ao macro, o movimento do BNB em parceria com Finep e Sebrae tende a descentralizar a inovação, criando polos de retenção de talentos e fomentando a geração de negócios em estados que historicamente enfrentam desafios estruturais. “Com o objetivo de contribuir para a superação dessa barreira e fortalecer o ecossistema de inovação da nossa área de atuação, ampliamos as oportunidades para que negócios promissores possam crescer, inovar e gerar impacto econômico e social“, destaca Sandra Lisboa .

As inscrições para receber os recursos devem ser realizadas no portal do Fundo Capital Semente, onde as empresas precisam informar dados da companhia, setor de atuação, descrição do negócio e mercado-alvo para passarem pelas etapas de avaliação .

Mais informações da iniciativa podem ser acessadas no site: https://www.bndes.gov.br/wps/portal/site/home/mercado-de-capitais/fundos-de-investimentos/fundos-de-investimento-em-empresas-e-projetos/fundos-de-venture-seed-capital

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O cenário do empreendedorismo no Brasil tem apresentado crescimento expressivo, com a abertura de mais de 5,1 milhões de empresas no ano passado, um alcance recorde cujo número é 18,6% maior em relação a 2024. Diante dessa expansão, a Receita Federal anunciou que, no fim deste mês, entra em vigor o CNPJ Alfanumérico, um novo modelo de identificação que passará a misturar letras e números. A iniciativa visa solucionar a escassez de combinações disponíveis no formato atual, que utiliza apenas números, garantindo que o país possa continuar emitindo identificações únicas para cada novo negócio.

Como será o novo CNPJ Alfanumérico?

O novo formato manterá a estrutura atual de 14 caracteres, mas permitirá que alguns desses dígitos sejam substituídos por letras do alfabeto, de A a Z, excluindo-se as letras I, O, Q e F para evitar confusões visuais com números. Por exemplo, um registro que hoje segue o padrão estritamente numérico poderá apresentar uma composição mista, como 1A.3BC.45D/0001-EF.

“A transição ocorrerá de forma gradual e não afetará as empresas já existentes. Quem já possui um CNPJ numérico permanecerá com o mesmo número, que continuará válido e sem necessidade de alteração cadastral junto aos órgãos públicos. O modelo alfanumérico será obrigatório apenas para novas inscrições e filiais criadas após a data de implementação”, comenta Rafael Caribé, CEO da Agilize.

O especialista explica que, apesar de a mudança ser de caráter apenas funcional, o impacto técnico será amplo e exigirá atenção consultiva dos gestores. Sistemas de gestão, plataformas de emissão de notas fiscais eletrônicas e softwares contábeis precisarão ser atualizados para reconhecer e processar o novo padrão. “Bancos, prefeituras e órgãos de proteção ao crédito também deverão adaptar suas bases de dados para garantir a continuidade das operações e integrações entre parceiros e fornecedores, mas tenho dúvidas sobre a capacidade de prontidão desses sistemas”, alerta.

E, embora a lógica do dígito verificador permaneça a mesma, as letras agora deverão ser convertidas em valores numéricos baseados na tabela ASCII para o cálculo. Rafael recomenda que, para se prepararem, as empresas devem verificar com seus fornecedores de tecnologia se as ferramentas utilizadas já estão aptas a aceitar o novo formato.

“A Receita Federal não cobra taxas pela implementação da medida, mas os negócios podem enfrentar custos internos relacionados à atualização de sistemas ERP e ao treinamento de equipes das áreas financeira, fiscal e de atendimento. Os empreendedores devem manter contato próximo com seus contadores e acompanhar o cronograma oficial de implantação progressiva para evitar interrupções operacionais”, finaliza o especialista.

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A soberania monetária frequentemente se curva à conveniência implacável do consumidor, transformando a inovação financeira em um caminho sem volta para o mercado global. “O modelo brasileiro estabeleceu um padrão de eficiência que redefine as expectativas globais para transações instantâneas”, afirma Rodrigo Azevedo, economista-chefe da consultoria de investimentos MacroRisk. 

A ascensão meteórica do sistema de pagamentos instantâneos provou que, uma vez que o usuário experimenta a fricção zero, a resistência institucional torna-se irrelevante diante da preferência popular.

A tentativa de frear ou subestimar a ferramenta esbarra na própria dinâmica de custos da economia real, onde a gratuidade para pessoas físicas e o baixo custo operacional corporativo operam como vantagens competitivas intransponíveis. Dados recentes do Fundo Monetário Internacional (FMI), reiteram o sucesso técnico da plataforma enquanto ressaltam a necessidade de autonomia institucional. Ignorar essa eficiência estrutural equivale a tentar recolher o gênio para dentro da garrafa após a sua libertação definitiva no cotidiano financeiro.

Desafiar a capilaridade desse ecossistema significa ignorar a lógica de mercado que prioriza a agilidade em detrimento de velhos monopólios bancários ou barreiras geopolíticas externas. Quem negligenciar essa transformação digital estrutural perderá espaço em um mercado moldado pela velocidade das liquidações em tempo real. 

Afinal, quando a eficiência se torna um direito adquirido do cidadão, qual a justificativa lógica para aceitar o retrocesso?

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O computador que você usa para trabalhar — seja um laptop ou um desktop — está prestes a ganhar um “cérebro” próprio para inteligência artificial. A Nvidia, gigante dos chips para data centers, anunciou o desenvolvimento do superchip **RTX Spark**, um processador projetado especificamente para que computadores pessoais possam rodar agentes de IA de forma autônoma, sem depender da nuvem. A promessa é que, em breve, cada máquina terá seu próprio assistente digital capaz de executar tarefas complexas com dados sensíveis, como informações bancárias e estratégias de negócio, em um ambiente mais seguro e controlado.

Para startups, que frequentemente operam com recursos limitados e dados críticos, essa novidade pode ser um divisor de águas. Atualmente, o acesso a modelos de IA avançados geralmente exige conexão constante com a internet e custos recorrentes com serviços em nuvem. Com o novo chip, a capacidade de processamento de IA se torna nativa, abrindo caminho para uma nova era de eficiência e inovação dentro das empresas.

O Fim da Dependência da Nuvem?

O anúncio foi feito por Jensen Huang, CEO da Nvidia, durante a Computex, em Taipei. Segundo ele, o RTX Spark é “o chip de PC mais eficiente da história”, capaz de entregar 1 petaflop — o equivalente a 1 quatrilhão de operações por segundo . A grande inovação, no entanto, não está apenas na velocidade, mas na arquitetura: ele integra uma CPU com design da Arm e uma GPU Blackwell, permitindo rodar modelos robustos de IA diretamente no dispositivo.

Isso significa que tarefas que antes exigiam o envio de dados para servidores remotos poderão ser executadas localmente. Para uma startup de fintech, por exemplo, isso permite que análises de crédito e detecção de fraudes sejam feitas com maior privacidade e menor latência. Para uma healthtech, é a possibilidade de processar dados de pacientes sem expô-los a riscos de segurança na nuvem.

“Estamos agora entrando na era da agentic AI. Teremos nossos dados de cartões bancários e nossas informações pessoais sendo usadas por esses agentes. A grande sacada da Nvidia, trabalhando no projeto junto com a Microsoft, foi permitir que você tenha o seu agente de maneira mais segura, rodando on device”, avaliou Gabriela Moraes, analista da São Pedro Capital, em declaração recente à imprensa.

Impacto Direto no Bolso das Startups

Do ponto de vista econômico, a chegada do RTX Spark pode alterar a equação de custo-benefício para empresas de tecnologia. A redução da dependência de serviços de nuvem para processamento de IA pode representar uma economia significativa em infraestrutura, um dos maiores gastos operacionais de startups em estágio de crescimento.

Além disso, a tecnologia desafia diretamente os atuais líderes do mercado, como Intel, Qualcomm e os Macs da Apple com chip M5, prometendo democratizar o acesso à IA de alta performance . Startups brasileiras, que muitas vezes dependem de hardwares mais acessíveis, podem se beneficiar de uma competição mais acirrada que tende a baixar os preços e aumentar a oferta de máquinas potentes.

Os primeiros PCs com o RTX Spark começarão a ser vendidos ainda em 2026 pela Microsoft, com previsão de chegada também a fabricantes como Dell, Lenovo, Asus e HP . Isso indica que a tecnologia não será restrita a um nicho, mas rapidamente se tornará parte do ecossistema corporativo padrão.

O que Esperar do Mercado de Startups

Para o ecossistema de inovação, o movimento sinaliza uma tendência clara: a “agentic AI” (IA com capacidade de agir de forma autônoma) será o próximo grande campo de batalha. Startups que desenvolverem aplicações capazes de explorar ao máximo o potencial desses agentes locais — especialmente em setores como segurança, automação de processos e análise de dados — podem conquistar uma vantagem competitiva significativa.

O desafio, agora, é pensar em soluções que respeitem a privacidade dos dados e ofereçam valor real ao usuário final. A tecnologia já está chegando; a pergunta que fica é: quais negócios serão construídos sobre ela?

Caminho para a Inovação no Brasil

A entrada da Nvidia no mercado de PCs com IA dedicada representa mais do que um avanço técnico; é uma mudança de paradigma sobre onde e como a inteligência artificial é processada. Para as startups brasileiras, isso representa uma oportunidade de reduzir custos, aumentar a segurança e criar novos produtos que antes eram inviáveis.

A revolução não está na nuvem, mas sobre a mesa de trabalho do empreendedor. As empresas que entenderem isso primeiro poderão liderar a próxima onda de inovação no país.

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* Por Leandro Akio

A corrida pela inteligência artificial nas empresas já não gira em torno da adoção da tecnologia. O debate mudou de lugar. A questão agora é como incorporar sistemas cada vez mais autônomos sem comprometer qualidade, segurança e confiabilidade. Em engenharia de software, essa discussão se tornou urgente porque a velocidade promovida pela IA é real. O problema é que acelerar processos não significa necessariamente produzir melhores resultados. Sem critérios claros de governança, o ganho de produtividade pode se transformar rapidamente em uma nova fonte de risco operacional.

Segundo a MIT Sloan Management Review, 39% das empresas já utilizam inteligência artificial em produção em escala, ante 24% no ano anterior e menos de 5% há apenas dois anos. A velocidade dessa evolução mostra que a IA deixou de ser uma iniciativa experimental para se tornar parte da infraestrutura de negócios. Ao mesmo tempo, uma reportagem da ITShow revelou que três em cada quatro instituições financeiras já utilizam IA em funções críticas, enquanto apenas 11% conseguem demonstrar que esses sistemas são confiáveis e auditáveis. A diferença entre adoção e governança talvez seja hoje o principal risco da transformação digital.

Muitas organizações ainda enxergam a IA apenas como uma ferramenta para produzir mais rápido. É um raciocínio compreensível, mas incompleto. Quando modelos passam a apoiar desenvolvimento, testes, revisão de código, análise de requisitos e decisões operacionais, a preocupação não pode se limitar à eficiência. Um erro automatizado continua sendo um erro, apenas executado em escala muito maior. Em ambientes corporativos, especialmente aqueles que lidam com sistemas críticos, a ausência de rastreabilidade pode dificultar a identificação da origem de falhas, aumentar retrabalho e comprometer a confiança nas entregas.

Na prática, empresas que conseguem escalar tecnologia de forma consistente são aquelas que transformam governança em parte integrante do processo de engenharia. O estudo da MIT Sloan mostra que as organizações mais avançadas estão estruturando verdadeiras fábricas de IA, combinando dados, plataformas, métodos e processos para acelerar a criação de soluções de maneira previsível. O ponto central é que a governança não surge depois da inovação. Ela é o mecanismo que permite inovar continuamente sem perder o controle.

Esse desafio se torna ainda maior em arquiteturas modernas, compostas por APIs, microsserviços e múltiplas integrações. Nesses ambientes, pequenas falhas podem se propagar rapidamente entre sistemas conectados. Por isso, práticas como validação contínua, observabilidade, monitoramento, testes de integração e acompanhamento de desempenho deixam de ser atividades secundárias e passam a representar uma camada essencial de proteção. Quanto maior a autonomia das soluções, maior precisa ser a capacidade de supervisioná-las.

A inteligência artificial certamente continuará acelerando a engenharia de software nos próximos anos. A questão é que a vantagem competitiva não estará apenas em quem desenvolve mais rápido, mas em quem consegue manter qualidade, segurança e previsibilidade enquanto acelera. Empresas que enxergarem governança como um elemento estratégico estarão mais preparadas para capturar os benefícios da IA sem ampliar os riscos. No fim, a velocidade continuará sendo importante. O que definirá os vencedores será a capacidade de sustentar essa velocidade com confiança.

*Leandro Akio é Head de Produtos da Vericode

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O anúncio recente do Google de que o país figura entre os mercados mais estratégicos para iniciativas globais de aceleração tecnológica escancara uma assimetria incômoda: corporações estrangeiras enxergam nosso potencial disruptivo, aparentemente, com muito mais clareza do que os tomadores de risco locais. 

Sobre o anúncio citado, o Brasil foi anunciado entre os cinco mercados prioritários do Google Cloud, conforme afirmou Henry Couto, chefe do Accelerator e Startups Latam da Google LLC. Essa chancela internacional prova que matéria-prima intelectual e capacidade de engenharia nunca faltaram nos trópicos, mas o capital nacional teima em permanecer amarrado a fórmulas econômicas jurássicas.

E o problema central não reside na escassez de talentos, tampouco na ausência de ferramentas de ponta capazes de redesenhar cadeias produtivas inteiras por meio de inteligência artificial e análise avançada de dados. O verdadeiro entrave está na inércia estrutural que impede o ecossistema de transitar da condição de celeiro de startups promissoras para a de criador de corporações globais de referência. 

Enquanto o mercado interno tratar a inovação disruptiva como um passatempo corporativo ou apêndice de marketing, continuaremos a servir de celeiro de talentos e dados para corporações estrangeiras, abdicando do controle sobre as novas fronteiras da economia digital.

O risco dessa apatia estratégica é transformar o país em mero consumidor de tecnologias importadas, pagando margens extorsivas pelo direito de utilizar soluções desenvolvidas sobre a inteligência que nós mesmos ajudamos a gestar. E sem uma política agressiva de integração entre o capital privado corporativo e as novas bases tecnológicas, o avanço digital servirá apenas para aprofundar nossa dependência histórica, relegando o empresariado nacional a um papel subalterno nas cadeias globais de valor.

O post Brasil segue no centro das estratégias globais de inovação. Resta o Brasil também apostar em si aparece primeiro em Startupi e foi escrito por Ricardo Azevedo