De dot-com a dot-AI: Como podemos aprender com a última transformação tech (e evitar cometer os mesmos erros)

No auge da bolha das .com, adicionar “.com” ao nome de uma empresa era suficiente para fazer o preço de suas ações disparar — mesmo que o negócio não tivesse clientes reais, receita ou um caminho para a lucratividade. Hoje, a história se repete. Troque “.com” por “IA”, e a narrativa parece assustadoramente familiar.

As empresas estão correndo para adicionar “IA” em seus decks de apresentação, descrições de produtos e nomes de domínio, na esperança de surfar na hype. Como relatado pela Domain Name Stat, os registros de domínios “.ai” dispararam cerca de 77,1% ano após ano em 2024, impulsionados por startups e empresas estabelecidas que correm para se associar à inteligência artificial — seja ou não possuam uma verdadeira vantagem em IA.

A década de 1990 deixou claro: usar tecnologia inovadora não é suficiente. As empresas que sobreviveram ao colapso das .com não estavam atrás de hype — estavam resolvendo problemas reais e escalando com propósito.

A IA não é diferente. Ela irá remodelar indústrias, mas os vencedores não serão aqueles que apenas adicionam “IA” em uma página de destino — serão aqueles que cortam a hype e se concentram no que realmente importa.

Os primeiros passos? Comece pequeno, encontre seu nicho e escale de forma deliberada.

Comece pequeno: Encontre seu nicho antes de escalar

Um dos erros mais custosos da era das .com foi tentar crescer muito rápido — uma lição que os construtores de produtos de IA hoje não podem ignorar.

Pegue o eBay, por exemplo. Ele começou como um simples site de leilão online para colecionáveis — começando com algo tão nichado quanto dispensadores de Pez. Os primeiros usuários adoravam porque resolvia um problema muito específico: conectava hobbyistas que não conseguiam se encontrar offline. Só depois de dominar esse nicho inicial, o eBay se expandiu para categorias mais amplas, como eletrônicos, moda e, eventualmente, quase tudo que você pode comprar hoje.

Compare isso com a Webvan, outra startup da era das .com com uma estratégia muito diferente. A Webvan pretendia revolucionar a compra de mantimentos com pedidos online e entrega rápida — tudo de uma só vez, em várias cidades. Gastou centenas de milhões de dólares construindo enormes armazéns e frotas complexas de entrega antes de ter uma forte demanda dos clientes. Quando o crescimento não aconteceu rápido o suficiente, a empresa colapsou sob seu próprio peso.

O padrão é claro: comece com uma necessidade do usuário clara e específica. Foque em um nicho estreito que você pode dominar. Expanda somente quando tiver provas de forte demanda.

Para os construtores de produtos em IA, isso significa resistir à tentação de construir uma “IA que faz tudo”. Pegue, por exemplo, uma ferramenta de IA generativa para análise de dados. Você está direcionando gerentes de produtos, designers ou cientistas de dados? Você está construindo para pessoas que não conhecem SQL, aquelas com experiência limitada ou analistas experientes?

Cada um desses usuários tem necessidades, fluxos de trabalho e expectativas muito diferentes. Começar com um grupo bem definido e estreito — como gerentes de projetos técnicos com experiência limitada em SQL que precisam de insights rápidos para guiar decisões de produto — permite que você compreenda profundamente seu usuário, ajuste a experiência e construa algo verdadeiramente indispensável. A partir daí, você pode se expandir intencionalmente para personas ou capacidades adjacentes. Na corrida para construir produtos de IA generativa duradouros, os vencedores não serão aqueles que tentam atender a todos de uma vez — serão aqueles que começam pequeno e servem alguém incrivelmente bem.

Possua sua reserva de dados: Construa defensividade crescente desde o início

Começar pequeno ajuda você a encontrar o ajuste do produto ao mercado. Mas uma vez que você ganhe tração, sua próxima prioridade é construir defensividade — e no mundo da IA generativa, isso significa possuir seus dados.

As empresas que sobreviveram à bolha das .com não apenas capturaram usuários — capturaram dados proprietários. A Amazon, por exemplo, não parou de vender livros. Eles rastrearam compras e visualizações de produtos para melhorar recomendações, depois usaram dados de pedidos regionais para otimizar o cumprimento. Analisando padrões de compra em cidades e códigos postais, previram a demanda, estocaram armazéns de forma mais inteligente e otimizaram rotas de envio — estabelecendo a base para a entrega em dois dias do Prime, uma vantagem chave que os concorrentes não podiam igualar. Nada disso teria sido possível sem uma estratégia de dados integrada ao produto desde o primeiro dia.

O Google seguiu um caminho semelhante. Cada consulta, clique e correção se tornou dado de treinamento para melhorar os resultados de busca — e mais tarde, anúncios. Eles não apenas construíram um motor de busca; eles construíram um ciclo de feedback em tempo real que aprendia continuamente com os usuários, criando uma reserva que tornava seus resultados e segmentação mais difíceis de serem superados.

A lição para os construtores de produtos em IA generativa é clara: a vantagem de longo prazo não virá simplesmente de ter acesso a um modelo poderoso — virá da construção de ciclos de dados proprietários que melhoram seu produto ao longo do tempo.

Hoje, qualquer pessoa com recursos suficientes pode ajustar um modelo de linguagem grande (LLM) de código aberto ou pagar para acessar uma API. O que é muito mais difícil — e muito mais valioso — é coletar dados de interação de usuários do mundo real com alto sinal que se acumulam com o tempo.

Se você está construindo um produto de IA generativa, precisa fazer perguntas críticas desde o início:

• Quais dados únicos capturaremos à medida que os usuários interagem conosco?
• Como podemos projetar ciclos de feedback que refinam continuamente o produto?
• Há dados específicos de domínio que podemos coletar (eticamente e de forma segura) que os concorrentes não terão?

Pegue o Duolingo, por exemplo. Com o GPT-4, eles foram além da personalização básica. Recursos como “Explique Minha Resposta” e papel da IA criam interações mais ricas com os usuários — capturando não apenas respostas, mas como os aprendizes pensam e conversam. O Duolingo combina esses dados com sua própria IA para refinar a experiência, criando uma vantagem que os concorrentes não conseguem igualar facilmente.

No era da IA generativa, os dados devem ser sua vantagem crescente. Empresas que projetam seus produtos para capturar e aprender com dados proprietários serão aquelas que sobreviverão e liderarão.

Conclusão: É uma maratona, não um sprint

A era das .com nos mostrou que a hype desaparece rapidamente, mas os fundamentos perduram. O boom da IA generativa não é diferente. As empresas que prosperam não serão aquelas que perseguem manchetes — serão aquelas que solucionam problemas reais, escalam com disciplina e constroem reservas reais.

O futuro da IA pertencerá aos construtores que entendem que é uma maratona — e que têm a determinação para correr.

Kailiang Fu é um gerente de produto de IA na Uber.