Imagine um setor que adotou em massa a tecnologia mais transformadora da década — e que, na hora de provar se ela gera resultado, simplesmente não tem resposta. É esse o retrato do mercado de capitais brasileiro revelado pela primeira edição da pesquisa “Retrato da IA no Mercado de Capitais“, divulgada pela Anbima: 92% das instituições participantes já utilizam inteligência artificial de alguma forma, mas a maioria ainda opera no escuro quando o assunto é mensurar o que essa aposta devolve ao negócio. Para os líderes do setor, o recado é direto — a fase de experimentar acabou, e a de demonstrar valor começou sem que a infraestrutura estivesse pronta.

Adoção consolidada, maturidade em construção

Os números divulgados pela Anbima mostram que 63% das instituições esperam que a IA ganhe ainda mais relevância nos próximos 12 meses. No entanto, o índice de maturidade desenvolvido pela entidade, com apoio da MatchIT, registra média geral de 2,7 em uma escala de 1 a 5 — o que posiciona o mercado brasileiro em um estágio de estabilização: a fase de descoberta ficou para trás, mas os mecanismos para avançar com consistência ainda estão sendo construídos.

A próxima fronteira, portanto, não é tecnológica, é gerencial. Trata-se de transformar iniciativas isoladas em valor comprovado e escalável, com impacto direto na criação de produtos, na experiência dos clientes e no potencial de crescimento das instituições — um desafio que, como veremos, não é exclusividade do Brasil.

A pressão vem do topo: conselhos e investidores já cobram supervisão

O movimento deixou de ser restrito às áreas de inovação. Segundo estudo da consultoria de recrutamento Spencer Stuart, a supervisão de IA figura entre as três prioridades dos comitês de nomeação e governança das grandes empresas americanas em 2026. No mesmo levantamento, a menção à tecnologia e à transformação digital como foco central saltou de 75% para 92% em apenas um ano.

A cobrança também vem de fora. Conforme material da Clearwater Analytics, companhia de tecnologia e dados para gestão de investimentos, 91% das gestoras relatam aumento da exigência dos investidores sobre o uso de IA. A implicação estratégica é clara: quando conselho e investidor olham para o mesmo tema, o amadurecimento na tecnologia deixa de ser questão técnica e se torna critério de alocação de capital e de reputação corporativa — inclusive no ecossistema brasileiro de asset management, cada vez mais conectado a fluxos internacionais.

O ponto cego: 43% avaliam a IA de forma informal e subjetiva

Se a relevância é consenso, a demonstração de resultados é a exceção. De acordo com a pesquisa da Anbima, 43% dos respondentes avaliam o uso de inteligência artificial de maneira informal e subjetiva, sem métricas ou registro, e 15% das instituições simplesmente não medem nem acompanham resultados.

E não é um problema de porte. O Evident AI Index, benchmark internacional que mede a maturidade em IA do setor financeiro, examinou os 20 maiores bancos da América Latina e constatou que, embora 70% publiquem casos de uso com resultados, nenhum deles declara um retorno consolidado de IA no nível corporativo. A convergência é reveladora: a amostra da Anbima, composta majoritariamente por lideranças de gestoras brasileiras, e os gigantes do continente enfrentam a mesma lacuna estrutural. Sem medição consistente, priorizar investimentos, justificar escala e prestar contas torna-se um exercício de fé — algo que o mercado de capitais, por definição, não tolera por muito tempo.

Governança deixa de ser custo e vira alavanca de receita

O dado mais provocativo do conjunto vem de um estudo global da Deloitte: cada aumento de dez pontos em seu índice de governança está associado a cerca de dez pontos percentuais a mais de crescimento de receita. A governança, tratada até aqui como custo de conformidade, migra para o centro da estratégia de negócio.

No Brasil, o gap é visível. Segundo a Anbima, os estágios mais avançados de maturidade somam apenas 13% das instituições. E a distância entre ambição e entrega é ainda mais gritante: 73% das instituições veem na IA a chance de criar novos produtos, serviços ou modelos de negócio, mas somente 17% afirmam ter chegado lá. Como os próprios clientes já usam a tecnologia para apoiar suas decisões de investimento, o risco não é apenas financeiro — é de relevância competitiva.

A fundação invisível: sem dados confiáveis, não há IA escalável

Aceleração, retorno e governança convergem para um denominador comum: a qualidade dos dados. O estudo da Clearwater Analytics quantifica essa barreira — 99% dos executivos apontam dados não confiáveis como o maior obstáculo para confiar nos resultados da IA. Entre as instituições que mais avançaram em produtividade com a tecnologia, 86% consideram a qualidade de seus dados boa ou excelente; nos demais grupos, o percentual cai para perto da metade.

Ainda que o levantamento deva ser lido com a ressalva de que a empresa atua justamente na solução desse problema, a conclusão resiste: fontes com métodos e interesses distintos apontam para o mesmo lugar. O amadurecimento da IA depende do trabalho menos glamouroso e mais complexo de todos — organizar a base onde a informação nasce.

O descompasso que definirá os próximos anos

Somados, os estudos desenham um cenário de tensão estrutural. No andar de cima, lideranças elegem a IA como prioridade e investidores cobram supervisão; no andar de baixo, a capacidade de resposta ainda está sendo erguida, no esforço minucioso de estruturar dados, montar controles e medir resultados. Esses dois movimentos ainda não se tocaram — e é exatamente aí que reside a oportunidade para quem se mover primeiro.

A inteligência artificial deixou de ser uma aposta sobre o futuro e passou a ser uma questão de execução. Para o mercado de capitais brasileiro, os próximos anos serão definidos menos pela capacidade de imaginar novos casos de uso e mais pela habilidade de transformar experimentação em resultado, com a velocidade que o mercado demanda e a confiança que a atividade exige.

A pesquisa na íntegra pode ser acessada neste link: https://www.anbima.com.br/lumis/portal/file/fileDownload.jsp?fileId=8A2AB2969FF3A98101A0583E1E4150DB&inline=1

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A SBPC, a Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência, não poupou esforços para colocar a ciência em evidência durante o segundo turno ao enviar dez questões idênticas às candidaturas de Lula e Flávio Bolsonaro. A iniciativa, chamada de Observatório das Eleições 2026, pretendia fomentar propostas fundamentadas em evidências e pressionar os candidatos a detalharem suas estratégias para lidar com questões que vão desde inteligência artificial e energia até saúde, clima e desigualdade.

Para o público executivo, o exercício é bastante prático. As respostas indicam prioridades em áreas como política industrial, financiamento à pesquisa, regulação no ambiente digital, segurança jurídica e transição energética, fatores que influenciam planos de investimento, cadeias produtivas, contratação de talentos e acesso a crédito para inovação.

Um levantamento econômico

E as dez questões vão além do orçamento de universidades e institutos. Elas abordam o papel do Brasil nas rivalidades geopolíticas e tecnológicas, a proteção institucional contra a desinformação, a diminuição das desigualdades regionais, raciais e de gênero, e a habilidade do país de transformar recursos naturais em indústria e conhecimento.

Existem questões concretas acerca do reforço do Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FNDCT), das universidades e da formação de cientistas; sobre a produção nacional de fármacos, vacinas e equipamentos; e sobre a preparação de cidades, da agricultura e da infraestrutura para eventos climáticos extremos.

Um outro bloco abordou questões de enorme importância corporativa: capacidade interna em inteligência artificial, infraestrutura de computação e dados; aproveitamento da inovação para aumentar a produtividade e reindustrializar o país; e conversão da riqueza energética e mineral em tecnologia e valor agregado, ao invés de uma exportação primária.

Ciência como política pública

Ao questionar que tipo de Brasil os candidatos planejam deixar para as futuras gerações, quais indicadores utilizarão para avaliar esse legado e quais três mudanças estruturais irão iniciar, a SBPC buscou mover a discussão de promessas vagas para objetivos que podem ser verificados.

Essa necessidade se faz pertinente em um país que ainda luta para aumentar o investimento privado em pesquisa e desenvolvimento. A questão, conforme análises sobre o tema, não é simplesmente apoiar a inovação em palavras, mas como mobilizar empresas, definir prioridades e mostrar resultados.

Para conselhos e lideranças C-level, a falta de objetivos, fontes de financiamento e cronogramas transforma promessas eleitorais em riscos de implementação. Propostas que incluem instrumentos bem definidos — como o fortalecimento da Finep, do FNDCT, do BNDES e da Embrapii — oferecem uma perspectiva mais clara sobre a continuidade das políticas e as potenciais parcerias entre o setor público e o privado.

Respostas diferentes no segundo turno

Até o encerramento do prazo estipulado pela SBPC, somente a campanha de Lula havia enviado respostas; já a campanha de Flávio Bolsonaro não as enviou. Dessa forma, a entidade publicou na íntegra somente o conteúdo da chapa petista.

Na resposta, a campanha de Lula e Geraldo Alckmin caracteriza a comunidade científica como “parceira indispensável” e assegura que o diálogo com universidades, institutos de pesquisa e entidades científicas continuará a orientar a criação e o aprimoramento de políticas públicas.

A campanha também organizou suas respostas em compromisso, meta, prazo, fonte de financiamento e meios de execução — o tipo de pormenor que permite medir a viabilidade e a responsabilidade fiscal das propostas.

O silêncio também comunica

Mas a falta de resposta não significa, necessariamente, que não haja propostas: programas de governo podem incluir diretrizes específicas sobre inovação, setor industrial e tecnologia. No entanto, na abordagem do Observatório, a ausência diminui a chance de uma comparação direta, usando as mesmas perguntas, regras e prazos para ambos os candidatos.

Nesse caso, o silêncio, para o mercado, adiciona uma camada extra de incerteza em relação às futuras prioridades em questões delicadas, como a regulação de plataformas digitais e da inteligência artificial, a inovação nas compras públicas, o financiamento da pesquisa aplicada e a política industrial.

A SBPC anunciou que iria publicar as respostas na íntegra, sem cortes, edições ou resumos que comprometessem a comparabilidade do exercício.

Programação que vai além do laboratório

O Observatório também organizou candidaturas em outras esferas. Foram consolidados compromissos em torno de ciência, democracia e soberania, os quais foram assinados por candidatos e candidatas que já ultrapassam 180, de acordo com a SBPC.

Essa interconexão é fundamental, uma vez que as políticas científicas necessitam da colaboração entre o governo federal, os Estados, as universidades, as agências de fomento e o setor produtivo. Sem um alinhamento federativo, corre-se o risco de dispersão de recursos, duplicação de programas e uma demora na transformação da pesquisa em produtos, empregos e aumento da produtividade.

O que os executivos precisam observar

Como apoio ao mercado, além de estudos como o informado acima, a SBPC fornece um roteiro de due diligence política para empresas que atuam nos setores de tecnologia, saúde, energia, agronegócio e industrial. Os pontos mais urgentes incluem: a previsibilidade do FNDCT e da Finep; a regulamentação da IA, dos dados e das plataformas; a política de compras públicas; os incentivos à P&D empresarial; e a estratégia para os recursos minerais e energéticos.

A relação entre ciência e trabalho também merece destaque. A questão da reindustrialização, da geração de empregos qualificados e da capacitação dos trabalhadores para as mudanças tecnológicas já antecipa discussões sobre requalificação, produtividade e competitividade no cenário internacional.

Da promessa à gestão estável

A proposta da SBPC não elege, mas estabelece um registro público e comparável das escolhas dos candidatos. No mundo dos negócios, ela auxilia na diferenciação entre palavras e ações, especialmente quando as respostas mencionam objetivos, prazos, fontes de financiamento e ferramentas de monitoramento.

O próximo grande desafio será converter esse diagnóstico em governabilidade: um orçamento garantido, agências robustas, uma regulação estável e uma colaboração eficiente entre universidades, startups, indústrias e o governo. Nesse processo, a ciência deixa de ser um tema de campanha e passa a ser o motor do desenvolvimento econômico do Brasil. 

E na falta de uma comparação possível, vale refletir sobre o futuro num exercício de imaginação. Mas, para quem considera o silêncio uma resposta, isso não será necessário e a comparação, gostemos ou não dela, poderá ser feita. Pelo bem da ciência, isso será necessário. 

Para quem quiser saber mais sobre a iniciativa da SBPC, o projeto completo está neste link: https://portal.sbpcnet.org.br/observatorio-eleicoes2026/

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Inteligência artificial, transformação digital e inovação vêm ganhando espaço no debate sobre o futuro do país. Em períodos eleitorais, esses temas também aparecem em discursos sobre competitividade, modernização do Estado e desenvolvimento econômico. O Brasil já tem uma Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial e, desde 2024, um Plano Brasileiro de Inteligência Artificial. O desafio, portanto, já não é apenas desenhar uma estratégia: é transformar planejamento em infraestrutura, capacidade tecnológica e execução.

A pergunta que deveria guiar qualquer gestor público que menciona IA em palanque é simples: o que você vai fazer amanhã, no primeiro dia de mandato, para que o Brasil deixe de ser só consumidor de tecnologia criada fora e passe a ser criador?

Porque o problema não é falta de talento: o Brasil tem pesquisadores de ponta, empreendedores que constroem unicórnios, ecossistemas de inovação maduros. O problema é a desconexão entre quem pesquisa, quem desenvolve, quem financia e quem compra. Enquanto não houver orquestração entre academia, setor privado, investidores e poder público, continuaremos exportando cérebros e importando soluções.

O que separa plano de execução

Transformar o Brasil em referência global de IA exige atacar três frentes ao mesmo tempo. Primeiro: a relação entre universidade e empresa precisa de regras claras. Hoje, um pesquisador que quer colaborar com o setor privado enfrenta burocracia que desestimula a parceria. Resolver isso não exige orçamento bilionário. Exige vontade política para criar marcos regulatórios que permitam à universidade pública colaborar com empresas sem medo de questionamento jurídico, e ao setor privado investir em pesquisa aplicada dentro da academia sem atravancar processos.

Segundo: infraestrutura de dados precisa estar no Brasil. Não adianta formar cientistas de dados se eles precisam alugar capacidade computacional de datacenters fora do país, com custo em dólar e latência que inviabiliza certas aplicações. O Brasil tem abundância de energia, mas não produz os equipamentos que compõem um datacenter, e poucos estados criaram zonas de incentivo para atrair essa infraestrutura. Criar condições para instalação de datacenters — incentivos fiscais, simplificação ambiental, garantia de fornecimento de energia — é política pública que qualquer governo estadual ou municipal pode implementar.

Por fim: compras públicas precisam virar alavanca de inovação. O setor jurídico brasileiro é um dos mais intensivos em conhecimento do mundo — processos intermináveis, jurisprudência complexa, burocracia em escala continental. É o ambiente perfeito para soluções de IA aplicada. Mas se o Judiciário, o Ministério Público e as Defensorias seguirem comprando sistemas genéricos por menor preço em licitações engessadas, nunca teremos empresas brasileiras desenvolvendo tecnologia de ponta para resolver esses gargalos. Quando o setor público compra inovação, ele não está só resolvendo o próprio problema: está financiando o desenvolvimento de tecnologia que depois pode ser exportada.

O laboratório que já está rodando

Enquanto o país debate, Santa Catarina age. A ACATE, representante do ecossistema de tecnologia referência no Brasil — que possui a incubadora MIDITEC, reconhecida três vezes entre as cinco melhores do mundo, e o LinkLab, hub que conecta soluções inovadoras a corporações e instituições públicas —, estruturou um novo programa para levar 10 mil empresas catarinenses a adotarem inteligência artificial como motor principal de inovação até 2031.

A ideia que guia o ACATE AI First é orquestração de ecossistema: acesso coletivo a infraestrutura de grandes modelos (tokens mais baratos, parcerias diretas com big techs), círculos de troca de experiência entre quem já está fazendo e quem está começando, comunicação filtrada para separar tendência real de ruído de mercado, e formação especializada em temas críticos como arquitetura de escala e regulamentação.

Também está sendo construído um board que convidará as principais entidades que estão trabalhando o tema de IA para orquestrar formação de talentos, pesquisa aplicada e políticas públicas de inovação em paralelo. Não é cada um fazendo sua parte isoladamente, é alinhamento de visão.

O que o gestor público pode fazer amanhã

Se você é candidato ou gestor e quer que IA seja mais do que pauta de campanha, comece por três decisões práticas:

• Mapeie as entidades que já trabalham o tema no seu estado ou município. Não crie do zero. Associações empresariais, universidades, programas de aceleração, laboratórios de inovação aberta. Eles já conhecem os gargalos. Ouça, articule, remova barreiras burocráticas.

• Revise as leis de compras públicas do seu ente. Identifique onde a legislação impede experimentação e proponha mudanças para permitir que o setor público compre inovação, não apenas produto pronto. Secretarias de Fazenda, Educação, Saúde — todas têm desafios que IA pode resolver, e todas podem virar clientes-âncora de startups locais.

• Crie uma interlocução especializada. Se for governo estadual, fortaleça a secretaria de ciência e tecnologia. Se for prefeitura, crie um canal direto entre inovação e secretarias-fim. Decisões sobre IA não podem ficar dispersas em 15 órgãos diferentes sem coordenação.

O Brasil não precisa inventar uma estratégia de IA do zero. Precisa olhar para onde ela já está funcionando e replicar o que dá certo. Candidato que promete futuro digital precisa responder: o que você vai fazer na segunda-feira após a posse? Porque a infraestrutura para esse futuro se constrói agora, com decisões concretas, não com planos que ficam na gaveta.

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A ARKA Holding, controladora de empresas como Minu, Core Mídia Tech e Winn, anunciou o lançamento da Brain003, uma nova companhia focada em dados e inteligência artificial. A empresa inicia suas operações integrada a um ecossistema com acesso a mais de 21 bilhões de registros ativos e volume superior a 1 TB de dados — estrutura que recebe um incremento mensal estimado em mais de 600 milhões de novos registros.

A criação da nova unidade integra a estratégia da holding de desenvolver novos negócios a partir dos ativos transacionais e comportamentais de sua própria rede. A operação combina a infraestrutura de relacionamento com grandes clientes corporativos acumulada pela ARKA com a liderança executiva de Ricardo Ramires Filho, empreendedor com passagem pelo setor de saúde e startups de tecnologia como a Sami.

Segundo Eduardo Jacob, CEO da ARKA, quase 20 anos de empresas, relacionamentos e dados gerados por bilhões de interações, somados ao avanço da IA, criaram a oportunidade de transformar esse ativo em inteligência capaz de gerar ações e resultados concretos para os clientes.

Os dados utilizados pela plataforma são originados de interações em programas de fidelidade, compras, resgate de pontos, leitura de cupons fiscais, navegação em aplicativos e campanhas em plataformas digitais como Google e Meta. Segundo a empresa, a utilização desse volume de informações cumpre os requisitos de conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), aplicando processos de anonimização para preservar a confidencialidade das marcas e dos consumidores.

A proposta de valor da Brain003 baseia-se no conceito de actionable analytics (análise acionável) e no modelo de service as a software, no qual o cliente contrata inteligência aplicada à solução de problemas específicos em vez de apenas licenciar uma plataforma de software tradicional (SaaS). Entre as primeiras soluções desenvolvidas está um sistema agêntico que permite o planejamento de campanhas de marketing em linguagem natural, utilizando o histórico de dados das empresas para sugerir públicos-alvo, canais, conteúdos e alocação de investimentos.

O modelo se apoia em um ciclo: as interações geram dados e sinais, que ampliam a inteligência disponível; essa inteligência permite decisões e ações mais precisas; e os resultados dessas ações produzem novos dados e aprendizados. Para Ramires, a diferença está na compreensão, recomendação, ação e mensuração.

Inicialmente, a Brain003 atuará de forma integrada às empresas do grupo ARKA e à sua carteira atual de clientes para validação e aprimoramento dos modelos preditivos. No entanto, a empresa foi estruturada de forma independente e prevê expansão para o mercado externo. O financiamento inicial do negócio é custeado pelos próprios sócios, com previsão de análise para captação de investimentos externos a partir de 2027, visando planos de internacionalização.

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O mercado brasileiro de fintechs já passou da fase em que o crescimento, sozinho, serve como prova de sucesso. O estudo Fintechs de Crédito Digital 2026, da PwC Brasil e da ABCD, mostra que cerca de 40 empresas pesquisadas concederam R$53,8 bilhões em crédito em 2025, alta de 51%, e chegaram a 94,9 milhões de clientes pessoa física.

Mais interessante: 82% da expansão veio de operações já existentes. É um sinal de maturidade. Crescer melhor começa então a importar tanto quanto crescer mais. Para quem constrói uma fintech do zero, o breakeven não pode ser um problema para depois. Ele começa nas decisões anteriores ao lançamento como qual dor estamos resolvendo, para quem, quanto custa entregar a solução e se existe disposição real para pagar por ela.

Na minha experiência pessoal, a validação foi rápida porque o produto nasceu de uma dor que já conhecíamos. Os clientes já existiam e pudemos testar a solução desde o início. Isso encurta um caminho conhecido de forma reversa por muitas startups: primeiro elas constroem, depois procuram quem precisa daquilo que foi construído. Vejo que o produto deveria nascer menos de uma tese e mais de uma fricção real do cliente. 

O segundo ponto é gente. Time enxuto não é simplesmente time pequeno.  É reunir profissionais multidisciplinares, com autonomia, capacidade de execução e compromisso com o mesmo objetivo de longo prazo. Quando esse grupo está junto de verdade, negócio, tecnologia, operação e visão de cliente deixam de funcionar em silos. Para nós, foi essencial combinar um time de alto desempenho com tecnologia capaz de ampliar a capacidade de cada pessoa.

É aí então que a inteligência artificial e automação entram e fazem a diferença. Não apenas como funcionalidades, mas como instrumentos de eficiência. Em serviços financeiros, podem reduzir tarefas repetitivas, acelerar análises e onboarding e liberar profissionais para decisões mais estratégicas e relacionamento com clientes. 

A conta precisa ser simples: o volume deve conseguir crescer sem exigir que equipe e custo cresçam no mesmo ritmo. Tecnologia, porém, não corrige uma economia unitária ruim. Métricas como CAC, LTV, margem de contribuição e prazo de retorno do cliente precisam ser acompanhados cedo. Crescer adquirindo clientes que custam mais do que devolvem em margem é apenas uma forma mais rápida de aumentar o prejuízo. 

Para além de tudo isso, olhar somente uma média é perigoso, pois esses indicadores precisam ser entendidos por canal e perfil de cliente. Também é preciso escolher o que realmente vale construir. Infraestrutura, liquidação, identidade, prevenção a fraude e outras camadas podem exigir parceiros especializados. A pergunta não é “o que conseguimos fazer internamente?”, mas “o que precisa ser nosso para gerar vantagem?”. Capital e tempo de engenharia são recursos escassos.

Já risco, governança e compliance não podem ser terceirizados como preocupação. Em serviços financeiros, regulação faz parte da arquitetura do negócio. Estruturar controles depois que a operação já ganhou volume custa mais e pode se tornar justamente o gargalo que impede a escala. Chegar cedo ao breakeven, portanto, tem menos a ver com cortar despesas indiscriminadamente e mais com foco. 

É preciso saber qual problema merece ser resolvido, quais pessoas precisam estar na mesa, onde a tecnologia cria alavancagem e quais custos realmente fazem a operação avançar. Crescer de forma saudável exige uma disciplina pouco glamourosa, mas decisiva: extrair mais da estrutura que já existe antes de simplesmente aumentá-la. 

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O Grupo Caldeira OTC, mesa de operações voltada ao público institucional, e a Urban, desenvolvedora de infraestrutura tecnológica para ativos virtuais e pagamentos globais, anunciaram a fusão de suas operações. Sob a marca Urban, a nova companhia consolida uma das principais plataformas do segmento no Brasil, amparada por um volume conjunto transacionado superior a R$ 21 bilhões em 2026. A estrutura unificada combina tecnologia proprietária, liquidez e mecanismos de compliance.

Sediada em São Paulo e com presença operacional no Rio de Janeiro, a nova Urban atende uma base corporativa composta por fintechs, instituições financeiras e tesourarias de empresas, além de realizar pagamentos internacionais conectando o mercado nacional aos Estados Unidos, Europa e Ásia. A transação contou com a assessoria estratégica da UP TO Capital e assessoria jurídica do Demarest Advogados.

A união busca integrar valências complementares: de um lado, a gestão comercial, de atendimento e de liquidez em criptoativos desenvolvida pelo Grupo Caldeira OTC; de outro, as soluções de automação, integração via APIs e rastreabilidade construídas pela Urban.

“Cada uma das empresas desenvolveu uma competência essencial para o mercado institucional. O Grupo Caldeira OTC desenvolveu excelência operacional, comercial e de atendimento; e a Urban construiu tecnologia proprietária e escalável. A nova Urban nasce da integração dessas competências, com escala para atender empresas que demandam segurança, eficiência, liquidez e previsibilidade operacional”, diz Yago Carvalho, CEO da nova Urban.

A convergência das operações visa eliminar dependências externas de infraestrutura e viabilizar a criação de produtos integrados para o mercado B2B e B2B2C. “O mercado brasileiro de ativos digitais entrou em uma nova etapa de maturidade. Para continuar evoluindo, é necessário combinar escala, tecnologia sólida, liquidez, especialização operacional e uma estrutura de governança compatível com a complexidade do setor. A união foi construída para reunir essas competências em uma plataforma institucional mais completa para os clientes”, afirma Cristian Tolosa, CFO da nova Urban.

A atuação da companhia estará estruturada em três frentes principais: provimento de liquidez (liquidity provider), pagamentos e transferências internacionais (cross-border) com ativos virtuais e Crypto as a Service, modelo que disponibiliza a infraestrutura tecnológica para que parceiros desenvolvam seus próprios produtos.

“Em um mercado institucional, não basta ter acesso à liquidez. É preciso ter capacidade de execução, eficiência operacional e estrutura para atender grandes volumes com agilidade e segurança. A combinação das operações amplia essa capacidade e nos prepara para atender uma demanda cada vez mais sofisticada”, afirma Israel Lujan, Diretor de Tesouraria Operacional da nova Urban.

A estratégia da nova marca reforça também o foco na manutenção da proximidade comercial durante a fase de integração.

“O cliente permanece no centro da estratégia da nova Urban. A integração amplia nossa capacidade de entender necessidades específicas, responder com agilidade e executar operações com segurança e eficiência. Nosso objetivo é preservar a proximidade construída pelas três empresas e, ao mesmo tempo, oferecer uma estrutura mais completa e escalável”, afirma Caroline Caldeira, COO da nova Urban.

O anúncio da fusão coincide com o avanço do enquadramento regulatório do setor no Brasil, marcado pelas Resoluções BCB nº 519, 520 e 521, que definem as regras para a autorização e prestação de serviços de ativos virtuais. Com o prazo do regime de transição fixado para 30 de outubro de 2026 junto ao Banco Central, a Urban prepara seu pedido oficial de autorização como Sociedade Prestadora de Serviços de Ativos Virtuais (PSAV).

“A regulamentação representa uma etapa importante de amadurecimento do mercado brasileiro de ativos virtuais. Não se trata apenas de atender a novas exigências formais, mas de construir governança, controles, capital e processos capazes de sustentar operações cada vez mais complexas. A combinação reforça nossa capacidade de crescer de maneira responsável e dentro de uma estrutura jurídica e regulatória sólida”, afirma Rafael Steinfeld, Chief Legal Officer da nova Urban.

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O avanço da atividade empreendedora no Brasil tem levado cada vez mais casais a unirem forças para gerir negócios próprios. Contudo, a sobreposição das rotinas corporativa e doméstica impõe desafios de gestão e governança para garantir a sustentabilidade das operações e a preservação das relações pessoais.

Para os fundadores da Eureka Coworking, rede de escritórios compartilhados, a superação de crises operacionais e o crescimento da marca no país estiveram atrelados à criação de processos claros de convivência e gestão. Daniel e Fanny Moral, que ocupam respectivamente os cargos de CEO e COO da empresa, apontam que o alinhamento de expectativas e a definição de limites operacionais são premissas indispensáveis para sociedades conjugais.

“Não tivemos uma trajetória fácil: conciliar a criação dos nossos filhos com a expansão da empresa, lidar com pressões e superar problemas como a pandemia exigiu jogo de cintura e muito diálogo”, afirma Daniel.

Entre os principais fatores de mitigação de riscos apontados pelos executivos está a delimitação de competências dentro da organização. A separação clara de responsabilidades evita a duplicidade de comandos e minimiza atritos em processos decisórios diários.

“As áreas de atuação precisam ser delimitadas, sem perder a conexão e a visão estratégica conjunta”, destaca Fanny. “Cada parte deve exercer a sua liderança com fluidez, para que tenha autonomia no dia a dia e potencialize as próprias habilidades”, completa a executiva.

A definição de um propósito de longo prazo — que contemple metas financeiras da empresa e objetivos familiares — atua como elemento estabilizador em momentos de volatilidade do mercado. No caso da dupla, a busca por flexibilidade de horário e tempo com a família norteou o modelo de negócios adotado.

“A nossa meta voltada para a qualidade de vida se manteve presente em todas as nossas decisões, sendo um propósito comum que funciona como guia tanto nos desafios quanto nas conquistas”, ressalta o CEO.

Para além do alinhamento estratégico, a gestão da rotina exige comunicação transparente e organização rigorosa de agenda, impedindo a sobrecarga de tarefas e garantindo a desaceleração fora do expediente.

“Trabalhar com um (a) parceiro (a) pode ser uma jornada incrível se ambos estabelecerem regras claras, garantindo uma comunicação transparente e lidando bem com os conflitos que (com certeza) irão aparecer”, pontua a COO.

No que tange à disciplina operacional e delegabilidade, Daniel reforça a relevância do planejamento: “A dupla não pode ter medo de priorizar o que é essencial na rotina e saber delegar tarefas com inteligência”.

Por fim, a separação entre aspectos emocionais e decisões racionais em momentos de crise é apontada como crucial para a manutenção da saúde financeira da empresa e do bem-estar pessoal do casal.

“Em situações tensas, o melhor a fazer é dar um passo atrás, respirar e retomar a conversa no momento certo, para que o emocional não supere o racional”, conclui o executivo.

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Por Carla Elage, que esteve no Exponential Summit 2026 a convite da organização, com exclusividade para GZM e Startupi.

A inteligência artificial está transformando a maneira como trabalhamos, produzimos e tomamos decisões. Processos que antes exigiam dias ou semanas podem ser realizados em minutos. A produtividade cresce, os custos podem diminuir e as empresas descobrem novas possibilidades de eficiência.

Mas existe uma pergunta que começa a ganhar importância e que talvez ainda não esteja recebendo a atenção necessária: se a tecnologia está assumindo parte do trabalho dos profissionais mais jovens, como estamos preparando aqueles que serão os líderes de amanhã?

Essa reflexão ganhou força para mim durante a apresentação de Fernando Honorato, economista-chefe do Bradesco, no Exponential Summit 2026, realizado pela B2B Match, em Ibiúna (SP). O encontro reuniu grandes lideranças empresariais para discutir os desafios da transformação tecnológica, da inovação e do futuro dos negócios.

Ao comentar os avanços da inteligência artificial, ele trouxe um exemplo de sua própria área: “atividades complexas, que antes exigiam semanas de trabalho de economistas com doutorado, já podem ser realizadas em muito menos tempo com o apoio da tecnologia”.

A preocupação que ele levantou, entretanto, não estava apenas na velocidade dessa transformação, mas em suas consequências para a formação das próximas gerações de profissionais. “Como desenvolver futuros economistas-chefes se parte das experiências que tradicionalmente contribuíam para sua formação está sendo absorvida pela inteligência artificial?”.

A pergunta ultrapassa os limites do mercado financeiro. Ela alcança praticamente todos os setores da economia.

A experiência também forma competências

Durante décadas, a formação de um profissional aconteceu por meio de uma combinação de conhecimento, prática, observação, erros, correções e responsabilidades progressivamente maiores.

Um jovem analista não aprendia apenas a produzir relatórios. Aprendia a interpretar informações, questionar resultados, identificar inconsistências e compreender as consequências de suas recomendações.

Um gerente não se tornava líder simplesmente porque dominava processos. Sua capacidade de liderança era construída também nas conversas difíceis, nas decisões equivocadas, nos conflitos e na responsabilidade pelos resultados de sua equipe.

Essas experiências desenvolvem algo que nenhuma ferramenta entrega automaticamente: discernimento. E discernimento não é apenas ter acesso à resposta correta. É compreender o contexto, avaliar alternativas, reconhecer riscos e assumir a responsabilidade por uma escolha.

Se eliminarmos indiscriminadamente as etapas pelas quais os profissionais desenvolvem essas competências, poderemos criar organizações tecnologicamente avançadas, mas com uma fragilidade importante na formação de seus futuros dirigentes.

O risco não está na tecnologia, mas nas escolhas de gestão

Não acredito que o caminho seja resistir à inteligência artificial. Ao contrário, considero seu potencial extraordinário. A questão está em como decidimos incorporá-la às organizações.

Se utilizarmos a tecnologia exclusivamente para reduzir custos, substituir atividades e aumentar a produtividade imediata, poderemos comprometer algo que não aparece facilmente nos indicadores financeiros: a capacidade de formar pessoas.

E aqui surge uma responsabilidade fundamental para os líderes: não basta perguntar quais tarefas podem ser automatizadas. Precisamos perguntar quais experiências continuam sendo indispensáveis para desenvolver pensamento crítico, autonomia, capacidade de decisão e liderança.

Talvez o profissional mais jovem não precise mais passar semanas organizando dados. Mas continuará precisando aprender a interpretar esses dados, questionar premissas e compreender por que determinada decisão pode produzir consequências diferentes das esperadas.

A tecnologia pode acelerar a execução. A liderança precisa garantir que essa aceleração não empobreça a aprendizagem.

Liderar também é preparar quem virá depois

Ao longo de minha trajetória profissional, aprendi que um dos maiores desafios de quem ocupa uma posição de liderança é abandonar a necessidade de controlar tudo.

Liderar não significa concentrar conhecimento ou ser a pessoa que apresenta todas as respostas. Significa criar condições para que outras pessoas desenvolvam competências, assumam responsabilidades e, muitas vezes, saibam mais do que nós em suas respectivas áreas.

Isso exige confiança, delegação e disposição para permitir que os profissionais experimentem, questionem e encontrem seus próprios caminhos. Com a inteligência artificial, essa responsabilidade se torna ainda maior.

O líder precisará distinguir aquilo que pode ser delegado à tecnologia daquilo que precisa continuar sendo vivido, discutido e aprendido pelas pessoas.

Também precisará repensar a maneira como identifica potenciais sucessores. Afinal, resultados extraordinários obtidos com ferramentas cada vez mais sofisticadas não significam, necessariamente, maturidade para liderar equipes, administrar conflitos ou tomar decisões em cenários de incerteza.

A capacidade de utilizar uma ferramenta não pode ser confundida com a capacidade de exercer liderança.

O futuro da liderança será uma escolha humana

Estamos diante de uma oportunidade extraordinária de redesenhar o desenvolvimento profissional.

Se a inteligência artificial permite que determinadas tarefas sejam executadas com maior velocidade, podemos utilizar o tempo conquistado para ampliar a aprendizagem, a troca de experiências, a mentoria e a participação dos jovens em decisões estratégicas.

Em vez de simplesmente eliminar atividades, podemos criar novos caminhos de formação. E isso exige uma mudança de mentalidade. As empresas precisarão avaliar não apenas quanto a tecnologia aumenta a produtividade, mas também como contribui para desenvolver as competências que sustentarão sua competitividade no futuro.

E os líderes precisarão compreender que formar sucessores não é uma atividade secundária. É parte de sua responsabilidade estratégica. Afinal, uma organização pode investir milhões em tecnologia, sistemas e inteligência artificial. Mas sua continuidade dependerá também da existência de pessoas preparadas para interpretar cenários, tomar decisões e liderar outras pessoas.

A provocação de Fernando Onorato nos convida a olhar para além da eficiência imediata: “Porque talvez o maior risco da inteligência artificial não seja substituir determinados profissionais”.

Seja permitir que, fascinados pela velocidade das máquinas, deixemos de desenvolver as pessoas que precisarão liderar o futuro.

E essa é uma decisão que continua inteiramente em nossas mãos.

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Quando o termo “sociedade do espetáculo” foi cunhado pelo filósofo e teórico francês Guy Debord, no longínquo ano de 1967, a expressão representava uma crítica contundente à sociedade capitalista e, principalmente, ao impacto dos meios de comunicação de massa nas relações humanas e na percepção da realidade.

E é por aqui que esse texto vai, sem nenhuma abordagem estritamente partidária, pois trata-se de uma crítica cultural para avaliar o debate presidencial realizado pelo Grupo Bandeirantes.

O fato é que a transmissão deveria servir como um ponto de apoio ao eleitor interessado em compreender os caminhos e as propostas para o país. No entanto, sabendo que a discussão de projetos — se é que eles existem — não rende tanta audiência quanto a troca de farpas, a emissora preferiu abrir um “ringue” e deixar a pancadaria verbal correr solta. Pobre eleitor.

Eu gostaria muito de acreditar que houve ali uma nobre esperança editorial e jornalística. Contudo, sendo bem sincero, a sensação é de que a escolha foi deliberada. Por isso, no fim das contas, a crítica poderia ser direcionada aos políticos, que abandonaram o debate de propostas, mas a verdade é que eles apenas sucumbiram à miopia da própria emissora.

E a miopia aqui não consiste em falhar em enxergar a possibilidade de um debate produtivo, mas em esquecer qual é o seu verdadeiro papel na sociedade. Esse fenômeno talvez ajude a explicar a decadência do jornalismo tradicional em geral, com índices de confiança cada vez menores, e o desgaste da relevância cultural e jornalística de veículos tradicionais em particular.

O Brasil ainda tem muita história pela frente, mas é certo que as transformações necessárias passarão por uma nova imprensa, por um novo fazer jornalístico e, acima de tudo, por uma mentalidade mais crítica por parte de quem consome informação.

Não há problema nenhum na sociedade continuar buscando o espetáculo, mas isso não significa que ele deva ser financiado ao custo do bom senso e do debate qualificado. Quem aposta nessa fórmula pode até se definir como veículo de imprensa, mas opera mais como um vendedor de pipoca de circo gritando pelo seu produto e torcendo para que, por sorte, a lona não pegue fogo.

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Existe uma diferença importante entre uma empresa inovadora e uma empresa fascinada por novidades. A primeira consegue transformar mudanças em oportunidades de negócio. A segunda pode passar boa parte do tempo experimentando tecnologias, produtos e tendências sem necessariamente construir valor.

Essa diferença se tornou ainda mais relevante em um momento em que a velocidade das mudanças aumentou. Inteligência artificial, novos modelos de negócio, automação, novas formas de consumo e tecnologias emergentes aparecem em uma velocidade que dificulta separar o que representa uma transformação estrutural daquilo que é apenas uma onda passageira.

Quer um exemplo bem ilustrativo? O metaverso. Há poucos anos, o tema ocupava espaço central nas discussões sobre o futuro dos negócios. Empresas criaram experiências, fizeram investimentos e passaram a discutir como poderiam atuar naquele ambiente. Hoje, a atenção estratégica se deslocou fortemente para a inteligência artificial. Isso não significa necessariamente que o metaverso jamais terá novas aplicações, mas mostra como a maturidade de uma tecnologia e a disposição do mercado para adotá-la podem mudar rapidamente.

O mesmo vale para outras tecnologias. O fato de uma solução ser tecnicamente possível não significa que exista um mercado suficientemente preparado para adotá-la, que a infraestrutura esteja disponível ou que o modelo econômico seja sustentável.

O World Economic Forum, em estudo publicado em 2025 sobre foresight estratégico, chama atenção justamente para a necessidade de analisar tecnologias emergentes a partir de diferentes perspectivas: como hipótese, como incerteza e como possível habilitadora de novos negócios.

Isso muda a pergunta que a empresa deveria fazer diante de uma novidade. Em vez de “precisamos entrar nisso?”, talvez seja mais adequado perguntar: “que evidências indicam que isso pode alterar nosso mercado?”.

A inteligência artificial oferece um exemplo particularmente atual. A PwC constatou, em sua pesquisa global com 4.454 CEOs de 95 países e territórios, que apenas 12% dos executivos disseram que a IA já havia proporcionado simultaneamente benefícios de custo e receita. Mais da metade, 56%, afirmou ainda não ter observado benefício financeiro significativo.

Isso não significa que a tecnologia não tenha potencial. Significa que adoção e geração de valor são coisas diferentes.

Uma pesquisa da Accenture publicada em 2025 chegou a conclusão semelhante por outro caminho. Apenas 8% das empresas pesquisadas foram classificadas como “front-runners”, organizações que conseguem escalar IA e incorporá-la à estratégia central.

A lição é importante para qualquer processo de inovação: experimentar não é o mesmo que transformar.

Inovação exige escolhas. Uma empresa pode identificar dez tendências relevantes, mas não terá recursos, pessoas e atenção suficientes para apostar seriamente em todas elas. O papel da estratégia é justamente estabelecer critérios para decidir onde concentrar esforços.

Uma possibilidade é começar pelas capacidades que a organização já possui. O que ela faz particularmente bem? Que ativos podem ser reaproveitados? Que relacionamento com clientes já existe? Que dados, tecnologia, canais ou competências poderiam sustentar uma nova oferta?

Foi esse raciocínio que apareceu na discussão que deu origem a este artigo. Antes de pensar em uma nova iniciativa, é necessário olhar para as forças, capacidades e deficiências da organização e, a partir daí, fazer escolhas.

Outro aspecto importante é aceitar que algumas apostas não funcionarão. Estratégia de inovação não é uma tentativa de eliminar a incerteza. É uma maneira de administrar a incerteza.

A pesquisa da McKinsey publicada em 2025 mostra um paradoxo interessante: quase 60% dos executivos consultados disseram que suas empresas estavam congelando ou reduzindo investimentos em inovação, embora a inovação continue sendo vista como essencial para o crescimento. Ao mesmo tempo, cerca de um terço esperava que mais de 25% da receita nos três anos seguintes viesse de ofertas que ainda não estavam no mercado.

Ou seja, as empresas sabem que precisam criar o próximo ciclo de crescimento, mas muitas ainda enfrentam dificuldades para decidir quanto investir, em que iniciativas e com qual horizonte de retorno.

Talvez esse seja um dos grandes desafios da gestão contemporânea. Inovar não significa apostar em tudo que parece novo. Significa construir uma carteira de apostas suficientemente diversa para que a empresa possa experimentar sem comprometer o negócio atual e, ao mesmo tempo, suficientemente disciplinada para que os recursos não sejam pulverizados.

Porque, no fim, a empresa que olha para o futuro não precisa adivinhar qual tendência vai vencer. Precisa desenvolver capacidade para perceber mudanças, testar hipóteses, aprender rapidamente e redirecionar recursos quando as evidências mostrarem que uma determinada aposta não faz mais sentido.

Inovação, portanto, não é uma corrida atrás da novidade. É uma disciplina de escolha.

Para mais informações, visite: www.gestaopragmatica.com.br/

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