Da Bolha das Pontocom à IA: Lições para Evitar Armadilhas Tecnológicas do Passado
Durante o boom das pontocom, adicionar “.com” ao nome de uma empresa podia disparar o preço de suas ações, mesmo sem clientes, receita ou um modelo de negócios viável. Hoje, a mesma febre envolve “IA”, com empresas adotando ansiosamente o rótulo para capitalizar o hype.
As empresas estão correndo para integrar “IA” em suas marcas, descrições de produtos e nomes de domínio. Segundo o Domain Name Stat, os registros de domínios “.ai” cresceram 77,1% ano a ano em 2024, à medida que startups e empresas estabelecidas se esforçam para se alinhar com a inteligência artificial, independentemente de capacidades genuínas de IA.
O final dos anos 1990 nos ensinou que aproveitar tecnologias de ponta não é suficiente. Os sobreviventes das pontocom não perseguiam tendências — eles atendiam a necessidades reais e escalavam com cuidado.
A IA tem um potencial semelhante para transformar indústrias, mas o sucesso não virá de uma marca superficial. Ele virá de empresas que superarem o ruído e priorizarem o impacto.
A chave? Comece modestamente, identifique um nicho e escale estrategicamente.
Comece Pequeno: Domine Seu Nicho Antes de Expandir
Um grande erro das pontocom foi escalar rápido demais — uma lição que os inovadores em IA de hoje devem seguir.
Considere o eBay. Ele começou como uma simples plataforma de leilões para colecionáveis, como dispensers Pez, resolvendo um problema específico para hobbistas que não conseguiam se conectar offline. Só depois de dominar esse nicho o eBay expandiu para eletrônicos, moda e além.
Em contrapartida, a Webvan visava revolucionar as compras de supermercado com pedidos online e entrega rápida em várias cidades. Ela gastou milhões em armazéns e logística antes de comprovar a demanda, colapsando sob sua própria ambição.
A lição: Concentre-se em uma necessidade específica do usuário e domine um segmento estreito antes de expandir.
Para desenvolvedores de IA, isso significa evitar a armadilha de construir uma “IA para todos”. Por exemplo, uma ferramenta de IA generativa para análise de dados deve mirar um grupo específico — digamos, gerentes de produto, designers ou cientistas de dados. Você está servindo novatos em SQL ou analistas experientes? Cada grupo tem necessidades e fluxos de trabalho únicos.
Ao focar em uma audiência definida — como gerentes de produto técnicos com habilidades limitadas em SQL precisando de insights rápidos — você pode entender profundamente suas necessidades, refinar a experiência e criar algo essencial. Só então você deve expandir para usuários ou recursos relacionados. Na corrida para construir produtos de IA duradouros, os vencedores servirão uma audiência específica excepcionalmente bem, não todos de uma vez.
Garanta Sua Vantagem de Dados: Construa Defensibilidade Duradoura
Começar pequeno ajuda a alcançar o ajuste produto-mercado, mas sustentar o sucesso exige defensibilidade — especialmente por meio de dados proprietários.
Os sobreviventes das pontocom não apenas atraíam usuários; eles acumulavam dados únicos. A Amazon, por exemplo, não parou na venda de livros. Ela usou dados de compras e navegação para refinar recomendações, depois aproveitou padrões de pedidos regionais para otimizar a logística, pavimentando o caminho para a entrega em dois dias do Prime, incomparável.
O Google seguiu uma abordagem semelhante. Cada busca, clique e correção alimentava melhores resultados e, mais tarde, anúncios, criando um ciclo de feedback que fortalecia sua vantagem.
Para construtores de IA, a lição é clara: O sucesso a longo prazo depende de ciclos de dados proprietários que melhorem os produtos ao longo do tempo.
Qualquer um pode ajustar um modelo de linguagem de grande escala de código aberto ou acessar uma API, mas dados de usuários de alto valor no mundo real são mais difíceis de replicar.
Os construtores de produtos de IA devem perguntar cedo:
- Quais dados únicos nosso produto capturará das interações dos usuários?
- Como podemos criar ciclos de feedback para melhorar continuamente?
- Podemos coletar dados específicos de domínio de forma ética e segura que os concorrentes não podem acessar?
Veja o Duolingo. Com o GPT-4, recursos como “Explique Minha Resposta” e role-play de IA geram dados ricos de usuários, capturando não apenas respostas, mas como os alunos pensam e interagem. Esses dados refinam a experiência, criando uma vantagem competitiva.
Na era da IA, dados proprietários são sua vantagem duradoura. Empresas que projetam produtos para aprender com dados únicos liderarão o grupo.
Conclusão: Uma Maratona, Não uma Corrida de Velocidade
A era das pontocom provou que o hype é passageiro, mas os fundamentos duram. O boom da IA segue o mesmo padrão. O sucesso não virá de perseguir tendências, mas de resolver problemas reais, escalar deliberadamente e construir vantagens defensáveis.
O futuro pertence aos construtores de IA que tratam isso como uma maratona, com a disciplina para manter o curso.
Kailiang Fu é gerente de produtos de IA na Uber.
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As empresas estão correndo para integrar “IA” em suas marcas, descrições de produtos e nomes de domínio. Segundo o Domain Name Stat, os registros de domínios “.ai” cresceram 77,1% ano a ano em 2024, à medida que startups e empresas estabelecidas se esforçam para se alinhar com a inteligência artificial, independentemente de capacidades genuínas de IA.
O final dos anos 1990 nos ensinou que aproveitar tecnologias de ponta não é suficiente. Os sobreviventes das pontocom não perseguiam tendências — eles atendiam a necessidades reais e escalavam com cuidado.
A IA tem um potencial semelhante para transformar indústrias, mas o sucesso não virá de uma marca superficial. Ele virá de empresas que superarem o ruído e priorizarem o impacto.
A chave? Comece modestamente, identifique um nicho e escale estrategicamente.
Comece Pequeno: Domine Seu Nicho Antes de Expandir
Um grande erro das pontocom foi escalar rápido demais — uma lição que os inovadores em IA de hoje devem seguir.
Considere o eBay. Ele começou como uma simples plataforma de leilões para colecionáveis, como dispensers Pez, resolvendo um problema específico para hobbistas que não conseguiam se conectar offline. Só depois de dominar esse nicho o eBay expandiu para eletrônicos, moda e além.
Em contrapartida, a Webvan visava revolucionar as compras de supermercado com pedidos online e entrega rápida em várias cidades. Ela gastou milhões em armazéns e logística antes de comprovar a demanda, colapsando sob sua própria ambição.
A lição: Concentre-se em uma necessidade específica do usuário e domine um segmento estreito antes de expandir.
Para desenvolvedores de IA, isso significa evitar a armadilha de construir uma “IA para todos”. Por exemplo, uma ferramenta de IA generativa para análise de dados deve mirar um grupo específico — digamos, gerentes de produto, designers ou cientistas de dados. Você está servindo novatos em SQL ou analistas experientes? Cada grupo tem necessidades e fluxos de trabalho únicos.
Ao focar em uma audiência definida — como gerentes de produto técnicos com habilidades limitadas em SQL precisando de insights rápidos — você pode entender profundamente suas necessidades, refinar a experiência e criar algo essencial. Só então você deve expandir para usuários ou recursos relacionados. Na corrida para construir produtos de IA duradouros, os vencedores servirão uma audiência específica excepcionalmente bem, não todos de uma vez.
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O Google seguiu uma abordagem semelhante. Cada busca, clique e correção alimentava melhores resultados e, mais tarde, anúncios, criando um ciclo de feedback que fortalecia sua vantagem.
Para construtores de IA, a lição é clara: O sucesso a longo prazo depende de ciclos de dados proprietários que melhorem os produtos ao longo do tempo.
Qualquer um pode ajustar um modelo de linguagem de grande escala de código aberto ou acessar uma API, mas dados de usuários de alto valor no mundo real são mais difíceis de replicar.
Os construtores de produtos de IA devem perguntar cedo:
- Quais dados únicos nosso produto capturará das interações dos usuários?
- Como podemos criar ciclos de feedback para melhorar continuamente?
- Podemos coletar dados específicos de domínio de forma ética e segura que os concorrentes não podem acessar?
Veja o Duolingo. Com o GPT-4, recursos como “Explique Minha Resposta” e role-play de IA geram dados ricos de usuários, capturando não apenas respostas, mas como os alunos pensam e interagem. Esses dados refinam a experiência, criando uma vantagem competitiva.
Na era da IA, dados proprietários são sua vantagem duradoura. Empresas que projetam produtos para aprender com dados únicos liderarão o grupo.
Conclusão: Uma Maratona, Não uma Corrida de Velocidade
A era das pontocom provou que o hype é passageiro, mas os fundamentos duram. O boom da IA segue o mesmo padrão. O sucesso não virá de perseguir tendências, mas de resolver problemas reais, escalar deliberadamente e construir vantagens defensáveis.
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