Nova Corrida da IA – Insights do WebSummit Rio 2026

Durante os últimos três anos, a conversa sobre Inteligência Artificial foi dominada por modelos, GPUs, investimentos bilionários e pela disputa entre gigantes da tecnologia. A cada nova semana surgem anúncios de modelos mais poderosos, rodadas de financiamento recordes e promessas de transformação sem precedentes. 

Mas ao acompanhar as discussões do AI Summit durante o Web Summit Rio 2026, uma impressão ficou clara: a próxima vantagem competitiva não será definida apenas pelos algoritmos. 

Ela será construída na capacidade de transformar inteligência em adoção, conhecimento em execução e tecnologia em valor econômico real. 

Essa conclusão surgiu de duas sessões aparentemente distintas. Em “Distribution is Destiny”, a investidora e fundadora da Worklife Ventures, Brianne Kimmel, discutiu como startups estão crescendo em velocidade inédita na era da IA. Já em “Algorithms with Borders”, Anderson Soares (AI Brasil e CEIA-UFG), Miguel Aguiar (Startup Portugal), David Magalhães (SHIELD) e Carlos Magariños (Global Foresight) exploraram os desafios de soberania tecnológica, formação de talentos e posicionamento dos países na nova economia da inteligência. 

Embora os temas parecessem diferentes à primeira vista, ambos convergiram para a mesma questão estratégica: a tecnologia está ficando cada vez mais acessível. O diferencial está migrando para outro lugar. 

 

Quando a inteligência se torna abundante

Uma das provocações mais interessantes trazidas por Brianne Kimmel foi a velocidade com que empresas de IA estão sendo criadas e escaladas. 

Segundo ela, estamos vivendo uma fase inédita da tecnologia. Ferramentas de desenvolvimento assistido por IA reduziram drasticamente as barreiras de entrada. O que antes exigia equipes numerosas e anos de desenvolvimento agora pode ser construído por equipes enxutas em questão de meses. 

Ao mesmo tempo, investidores continuam despejando volumes recordes de capital em empresas de IA, impulsionados pela percepção de que estamos diante de uma transformação comparável à chegada da internet. 

O resultado é um mercado paradoxal: Nunca foi tão fácil construir, e nunca foi tão difícil se diferenciar. 

À medida que modelos fundacionais se tornam mais acessíveis e capacidades antes exclusivas passam a ser amplamente distribuídas, a tecnologia deixa de ser o único fator de vantagem competitiva. 

Essa mesma percepção apareceu em outro painel, quando Miguel Aguiar argumentou que os modelos tendem a se tornar commodities ao longo do tempo. O valor estará menos nos modelos em si e mais na capacidade de construir produtos, serviços e experiências relevantes sobre eles. 

Em outras palavras: se todos têm acesso à inteligência, a inteligência deixa de ser o diferencial. 

 

Distribuição pode valer mais do que tecnologia

Talvez o insight mais provocativo do AI Summit tenha sido justamente esse. 

Durante décadas, empresas de tecnologia acreditaram que o melhor produto venceria. 

Hoje, a realidade parece mais complexa. 

Brianne defendeu que as organizações mais bem-sucedidas da próxima década serão aquelas capazes de dominar distribuição, comunidade e construção de categoria. 

Seu argumento é simples: não basta criar algo tecnicamente superior. É necessário criar relevância. 

Isso significa educar o mercado, evangelizar uma visão, construir relacionamentos com usuários e desenvolver uma comunidade que ajude a amplificar a proposta de valor. 

Um dos exemplos apresentados foi o de um fundador que passou anos acompanhando a rotina de consultórios médicos para compreender profundamente os problemas que buscava resolver. Antes de escalar tecnologia, ele investiu tempo em entender o contexto operacional dos clientes. 

O caso ilustra uma mudança importante. 

Na nova economia da IA, proximidade com o cliente pode gerar mais vantagem competitiva do que acesso privilegiado à tecnologia. 

Essa lógica não vale apenas para startups. 

Ela também começa a impactar grandes organizações. 

Muitas empresas ainda concentram seus esforços em discutir qual ferramenta de IA utilizar. 

As organizações mais avançadas estão discutindo outra questão: Como garantir adoção em escala? 

A diferença parece sutil, mas é profunda. Uma tecnologia não gera valor porque foi comprada.Ela gera valor porque foi incorporada aos processos, à cultura e às decisões da organização. 

 

A soberania da IA começa pelas pessoas

Enquanto a palestra de Brianne abordava crescimento e distribuição, o painel “Algorithms with Borders” trouxe uma perspectiva mais ampla sobre competitividade nacional. 

Grande parte das discussões globais sobre soberania tecnológica costuma girar em torno de infraestrutura, data centers, chips e capacidade computacional. 

Mas Anderson Soares trouxe uma visão diferente. Segundo ele, o recurso mais difícil de construir não é infraestrutura, nem dados. É conhecimento. 

Infraestrutura pode ser adquirida, dados podem ser coletados, tecnologias podem ser licenciadas. Mas formar talentos leva anos, construir centros de excelência leva décadas, criar uma cultura de inovação exige continuidade institucional e investimentos de longo prazo. 

Esse ponto foi particularmente interessante porque apareceu repetidamente ao longo do debate. Independentemente da perspectiva de cada participante, todos acabaram convergindo para o mesmo diagnóstico. 

O principal gargalo da próxima fase da IA não é tecnológico, é humano. 

 

O verdadeiro desafio da IA não é computação

Durante os últimos anos, a atenção do mercado se concentrou em GPUs, capacidade computacional e treinamento de modelos. Naturalmente, esses elementos continuam importantes, mas o painel trouxe uma provocação relevante. E se o principal limitador não for a tecnologia? 

Carlos Magariños destacou que diversas estimativas apontam para a possibilidade de a América Latina gerar entre US$1,1 trilhão e US$ 1,7 trilhão anuais em valor adicional por meio da adoção de Inteligência Artificial. 

A pergunta, portanto, não é se existe potencial econômico mas o que está impedindo sua captura.  

A resposta apresentada pelos debatedores foi consistente: falta gente preparada para liderar, implementar, adaptar e escalar essas transformações. 

Isso muda completamente a natureza do problema: a corrida deixa de ser apenas uma disputa por infraestruturae passa a ser uma disputa por formação, capacitação e desenvolvimento de competências. 

Para empresas, isso significa que a estratégia de IA não pode estar restrita à área de tecnologia. Ela precisa envolver desenvolvimento organizacional, aprendizagem contínua e transformação da forma como o trabalho é realizado. 

 

Uma oportunidade histórica para o Brasil

O painel também trouxe uma visão otimista para o papel do Brasil na nova economia da inteligência. 

Ninguém sugeriu que o país disputará diretamente com Estados Unidos ou China na criação dos maiores modelos fundacionais do mundo. 

Mas talvez essa nem seja a competição mais importante. 

Oportunidades relevantes surgem justamente nas camadas de aplicação, integração e geração de valor. 

O Brasil possui uma combinação rara de ativos: 

• Mercado interno relevante; 

• Ecossistema empreendedor em expansão; 

• Universidades com produção científica crescente; 

• Grandes empresas em busca de produtividade e transformação; 

• Forte necessidade de ganhos de eficiência em praticamente todos os setores. 

 

Nesse contexto, a vantagem competitiva não virá necessariamente de construir o próximo modelo fundacional. 

Ela pode surgir da capacidade de criar soluções que resolvam problemas concretos de negócios, serviços públicos, educação, saúde e indústria. 

A corrida da IA não será vencida apenas por quem desenvolver a tecnologia mas sim  por quem conseguir aplicá-la melhor. 

 

A nova vantagem competitiva

Ao final das duas sessões, ficou evidente que estamos assistindo a uma mudança de foco. Durante muito tempo, a discussão sobre Inteligência Artificial esteve concentrada na pergunta: “Quem possui a tecnologia mais avançada?” 

A próxima década provavelmente será definida por outra questão: “Quem consegue transformar tecnologia em resultado?” 

Para startups, isso significa dominar distribuição, comunidade e velocidade de execução.

Para países, significa investir em talentos, ecossistemas e instituições capazes de sustentar inovação de longo prazo.

Para empresas, significa compreender que a vantagem competitiva não está apenas nos algoritmos, mas na capacidade de incorporar inteligência aos processos, decisões e modelos de operação. 

A Inteligência Artificial continuará evoluindo rapidamente, novos modelos continuarão surgindo, os custos continuarão caindo, o acesso continuará se expandindo. 

Mas justamente por isso, a verdadeira diferenciação estará cada vez menos na tecnologia em si e cada vez mais na capacidade de colocá-la em movimento. 

A nova corrida da IA já começou, e ela parece ser muito menos sobre algoritmos do que imaginávamos.