Da IA básica à IA máxima: construindo fossos competitivos

“Se todo mundo é especial, então ninguém é.” Essa frase, adaptada do filme Os Incríveis, captura a essência de um dos dilemas centrais da IA hoje. Embora a adoção da tecnologia tenha disparado – quase nove em cada dez organizações já utilizam IA em pelo menos uma função de negócios – a maioria das empresas está recorrendo aos mesmos grandes modelos de linguagem (LLMs) para melhorar a produtividade. Se todas têm a mesma vantagem, não é realmente uma vantagem.

É uma armadilha que já vimos antes. Durante a onda de transformações digitais, as empresas correram para lançar sites e aplicativos, mas isso, por si só, não implicou automaticamente vantagem competitiva, isto é, um conjunto de ativos e modelos operacionais singulares, difíceis de reproduzir, que a empresa cria e que gera retornos superiores ao longo do tempo. Nossa análise do setor bancário, por exemplo, mostrou que, entre 2018 e 2022, a adoção de aplicativos móveis cresceu significativamente sem que os bancos líderes ampliassem sua distância em relação aos retardatários. O que realmente ampliou essa diferença foi a integração de tecnologias digitais e da IA ao longo de toda a jornada do cliente, reduzindo atritos, impulsionando as vendas digitais e contribuindo para um retorno total aos acionistas substancialmente maior.

A lição? Aplicativos e ferramentas podem ser copiados, mas o verdadeiro valor está na construção de vantagens que os concorrentes não consigam copiar com facilidade – o que chamamos de “fosso”¹Moat: termo popularizado por Warren Buffett para se referir àquilo que protege a vantagem competitiva e permite que ela seja duradoura. Remete aos fossos que protegiam os castelos medievais contra invasores. [NT] competitivo. É uma lição crucial, que todo CEO e todo Conselho deve sempre ter em mente ao considerar como capturar sua justa parcela do enorme valor econômico criado pela IA generativa.

Para tornar esse conceito mais tangível, identificamos alguns fossos – seis estratégias e três competências organizacionais – capazes de assegurar vantagens duradouras. Embora esses fossos não sejam novidade para a maioria dos líderes empresariais, a IA está redefinindo a dinâmica de cada um deles. Compreender o significado dessas mudanças é o que permitirá que a IA deixe de ser requisito básico e se torne uma fonte permanente de vantagem competitiva.

Fossos estratégicos

Embora um fosso estratégico seja, por definição, difícil de copiar ou reproduzir, ele também deve representar uma área em que a empresa já tem primazia. Essa perspectiva ajuda os CEOs a definir onde concentrar esforço e como direcionar investimentos.

Economias de escala: construindo uma infraestrutura para capturar velocidade e escala

Em muitos setores, a começar por aqueles com proporção elevada de custos associados ao trabalho cognitivo, o efeito econômico mais básico da IA é a redução drástica dos custos marginais. Uma interação de atendimento ao cliente, que antes talvez custasse $15 em mão de obra, custa agora uma fração desse valor em atividade computacional – uma tendência que deve se intensificar. Nesse contexto, a vantagem em termos de custo unitário pertence às organizações que mais conseguirem reduzir o custo por cliente atendido.

Mesmo que os custos iniciais de alguns componentes tecnológicos, como computação e armazenamento, estejam declinando e a configuração econômica da IA continue evoluindo, a captura de valor em escala exige um conjunto mais amplo de competências tecnológicas. O fosso estratégico provém da transformação do trabalho cognitivo em uma infraestrutura – pipelines de dados, modelos bem ajustados, fluxos de trabalho integrados, mecanismos de governança – que possa ser ampliada a um custo incremental bastante baixo. Benefícios adicionais derivam de ciclos de feedback e expansão das margens, que podem ser reinvestidas em modelos mais avançados, distribuição mais ampla ou aquisições.

Esse efeito é particularmente poderoso nos setores de serviços, onde a IA vem substituindo atividades que tradicionalmente representavam custos variáveis de mão de obra. Embora o acesso relativamente barato aos LLMs e pequeno número de problemas envolvendo sistemas legados reduzam as barreiras de entrada para novos participantes e concorrentes de pequeno porte, as barreiras infraestruturais persistem.

A Resolution Life, empresa americana e australiana de seguros de vida, ilustra bem esse fosso estratégico. Sua plataforma de IA automatiza tarefas atuariais, financeiras e de marketing, permitindo lançar novos tipos de seguro por uma fração do custo tradicional. A plataforma também classifica e encaminha pedidos de indenização em 15 segundos, não em semanas, de modo que os especialistas podem se concentrar nos casos mais complexos à medida que o volume aumenta. Uma vez implementados os modelos e as integrações, a mesma estrutura passa a absorver carteiras adicionais adquiridas por meio de fusões e aquisições, acomodando os volumes crescentes sem exigir aumentos proporcionais de custo.

O que isso significa na prática. Para organizações em que o trabalho cognitivo representa uma parcela elevada dos custos, a prioridade deve ser construir a infraestrutura necessária para que as economias de escala da IA atuem a seu favor. A alta liderança deve pensar em consolidar o aumento dos volumes das várias unidades ou regiões geográficas, construir plataformas compartilhadas de IA e/ou recorrer a fusões e aquisições para que a mesma estrutura de IA consiga absorver o volume adicional.

Perguntas fundamentais para o CEO. Quais custos de transação e fontes de atrito a IA está eliminando em nosso setor? Quais são as implicações dessas mudanças para os custos marginais, as economias de escala e a estrutura do mercado? Estamos caminhando para uma disputa por aumentar a escala com nossos concorrentes?

Dados proprietários: tratando dados como uma classe de ativos

Dados proprietários se tornam um fosso estratégico quando são utilizados por modelos de IA para oferecer produtos e serviços que os concorrentes não conseguem reproduzir, seja por meio de recomendações mais precisas, avaliações de risco mais exatas ou ferramentas de melhor desempenho. Quando bem arquitetada, cada interação da IA gera novos dados rotulados comportamentais e de resultados, que retroalimentam o treinamento do próprio modelo, criando um flywheel de dados. Os conjuntos de dados mais valiosos tendem a ser cumulativos, exclusivos e protegidos, como históricos de transações ou informações de telemetria.

A Amazon é um exemplo emblemático de como dados proprietários se tornam um fosso competitivo quando gerados dentro de um ecossistema fechado. Em todas as suas operações de varejo e marketplace, a Amazon captura uma vasta quantidade de sinais exclusivos sobre comportamentos de busca, visualizações de produtos, compras, preenchimento de pedidos e resposta à publicidade. Esses dados alimentam sistemas de recomendação, previsões de demanda, segmentação de anúncios e otimização do marketplace de maneiras que concorrentes têm dificuldade em reproduzir, justamente por não terem acesso a dados comportamentais e transacionais comparáveis. O valor econômico dessa vantagem é evidenciado pelo negócio de publicidade da Amazon, que atingiu $68 bilhões em receita em 2025, mostrando como dados comerciais proprietários podem ser convertidos em um ativo de alto valor e crescimento exponencial.

O que isso significa na prática. Os dados devem ser gerenciados como uma classe estratégica de ativos. Isso começa com a priorização dos dados que efetivamente diferenciam a empresa, seguida da instrumentação de sistemas que capturam, enriquecem e mantêm esses ativos em escala. Para tanto, uma gestão robusta e responsável dos dados é necessária, com mecanismos rigorosos de proteção e compliance regulatório.

Perguntas fundamentais para o CEO. Quais dados exclusivos (incluindo dados não estruturados que antes não podiam utilizados) podem ser capturados, rotulados ou gerados (por exemplo, mediante interações com clientes) para potencializar o desempenho do modelo e gerar valor mais rapidamente do que os concorrentes? Quais dados proprietários um concorrente poderia desenvolver que lhe dariam vantagem sobre nós? Como responderíamos a isso?

Incorporação da IA: quando mudar de fornecedor é dispendioso

As soluções de IA deixam de ser uma conveniência e se tornam uma necessidade quando são incorporadas às tarefas centrais da empresa e redefinem como se trabalha para oferecer produtos ou serviços melhores a preços competitivos. Isso fica evidente quando agentes de IA coordenam cadeias de suprimentos, impulsionam fluxos de vendas e de serviços, ou geram documentação clínica integrada a prontuários eletrônicos. Substituí-los exigiria esforço e custo significativos, além de a reconstrução das integrações, o redesenho dos fluxos de trabalho, o retreinamento dos funcionários e o possível sacrifício dos ganhos de desempenho acumulados.

Três “camadas de incorporação” contribuem para a criação desse fosso competitivo e tendem a se reforçar mutuamente ao longo do tempo:

1. As funcionalidades de IA são integradas diretamente a sistemas fundamentais complexos (como CRM, ERP, suítes de produtividade e plataformas setoriais), tornando dispendioso migrar processos e fluxos de trabalho.
2. Os sistemas aprendem com dados proprietários por meio de ciclos de feedback, tornando-se cada vez mais valiosos com o tempo.
3. Os funcionários se familiarizam com a solução e confiam nela. Qualquer mudança introduzirá atritos, redução temporária da produtividade e resistência interna.

Embora agentes cada vez mais sofisticados possam alterar o que entendemos por incorporação (por exemplo, substituindo interfaces de usuário tradicionais por outras mais intuitivas), é provável que essas capacidades agênticas criem seus próprios níveis de incorporação.

O Microsoft Dragon Copilot (anteriormente, Nuance DAX Copilot) é um bom exemplo. Esse assistente não apenas captura o áudio ambiente das consultas médicas e gera registros clínicos diretamente no prontuário eletrônico do paciente (PEP), como também está profundamente integrado à infraestrutura e aos fluxos de trabalho do PEP de diversos provedores de saúde. Por exemplo, a implantação da ferramenta em mais de 150 hospitais que utilizam o PEP da Epic Systems resultou em uma redução de cerca de 50% no tempo dedicado à documentação – além de uma diminuição significativa nos níveis de burnout dos médicos. Algumas instituições relataram que os médicos passaram a atender vários pacientes adicionais por dia após a adoção do Dragon Copilot.

O que isso significa na prática. Para fornecedores, a prioridade é identificar os pontos de integração profunda com os fluxos de trabalho do cliente e assegurar que os serviços oferecidos incorporem ciclos de feedback que os tornem melhores e mais valiosos quanto mais forem utilizados. Para clientes, cada fluxo de trabalho que passa a ser gerido por um sistema de IA fortemente incorporado cria uma dependência dos planos futuros, da trajetória de preços e da continuidade do fornecedor. Por isso, é preciso negociar antecipadamente a titularidade e a portabilidade dos dados para garantir acesso aos insights gerados e a preservação dos mecanismos de proteção.

Perguntas fundamentais para o CEO. Como podemos incorporar nossos produtos e serviços e torná-los tão valiosos que os clientes não queiram se desfazer deles? Em quais áreas corremos o risco de que os serviços de nossos fornecedores se tornem tão incorporados que acabamos perdendo liberdade e flexibilidade no futuro?

Efeitos de rede: IA como arquiteta de redes

Os efeitos de rede podem constituir um dos fossos mais poderosos quando cada novo usuário ou interação aumenta o valor da plataforma para si e para todos os demais. A IA está reconfigurando essa dinâmica ao tornar as redes mais fáceis de construir e mais valiosas à medida que crescem, criando incentivos adicionais para sua expansão acelerada.

Primeiro, a IA reduz o problema da “partida a frio”, que historicamente sempre limitou o crescimento de novas redes. Ela pode gerar a oferta inicial (como listagens, conteúdos e descrições de produtos) e acelerar a geração de valor para novos usuários, personalizando recomendações desde o início. Além disso, a automação da criação de conteúdos e das ferramentas de interação pode estimular a participação dos usuários, incentivando tanto a produção como o consumo de conteúdo dentro da rede.

Segundo, a IA intensifica os efeitos de rede, melhorando a forma como os participantes são conectados e como o valor é apresentado. À medida que as redes crescem, algoritmos de IA classificam, recomendam, verificam e filtram os conteúdos, garantindo que os participantes certos se encontrem e que interações de alta qualidade se destaquem em meio ao ruído. As redes de cartões de crédito ilustram essa dinâmica: a IA direciona ofertas justamente aos consumidores mais propensos a utilizá-las e mede essas ocorrências com precisão, aumentando o engajamento e atraindo novos parceiros. A rede se fortalece não apenas porque vai se ampliando, mas porque vai se tornando mais inteligente.

O TikTok demonstra como a IA pode acelerar o engajamento. Seu mecanismo de recomendações garante que os usuários assistam a conteúdos relevantes desde os primeiros momentos de uso.

À medida que agentes de IA passam a intermediar um número crescente das interações em rede (por exemplo, pesquisando, comparando alternativas e realizando transações em nome dos usuários), os mecanismos de descoberta migram da navegação humana para as decisões algorítmicas. É o caso do comércio agêntico, que deverá movimentar até $1 trilhão no varejo norte-americano até 2030. Nesse contexto, o fosso competitivo será erguido em torno de plataformas que aprenderem a operar com eficácia no mundo agêntico, seja por controlarem a camada de agentes, seja por estarem posicionadas para serem selecionadas por eles.

O que isso significa na prática. As empresas devem buscar oportunidades para criar efeitos de rede que antes pareciam inviáveis devido ao seu custo ou risco. Quando a rede já existe, é preciso certificar-se de que os modelos existentes aprimorem o emparelhamento entre ofertas e clientes, reduzam o ruído e aumentem o grau de confiança a cada transação. À medida que um número crescente de transações passa a ser realizado por agentes de IA, torna-se importante deixar claro quem controla esses agentes e quem captura o valor gerado quando eles executam uma transação.

Perguntas fundamentais para o CEO. Onde estão as oportunidades de crescimento transformador pela IA, seja construindo novas redes ou melhorando a qualidade das redes existentes? Como devemos competir em mercados e ecossistemas cada vez mais mediados por agentes?

Disrupção do modelo de negócio: redefinindo quem detém o cliente e como o valor é precificado

A disrupção do modelo de negócio se torna um fosso competitivo quando uma empresa estabelecida enfrenta conflitos de canal, restrições econômicas ou barreiras organizacionais. A IA acelera esse tipo de disrupção em dois vetores principais:

• Relacionamento com o cliente. Com a “agentificação” dos negócios, estamos entrando em uma nova fase de desintermediação, na qual agentes de IA assumem parte significativa do relacionamento com o cliente. Em setores fortemente intermediados, como seguros comerciais e de vida (onde distribuidores terceirizados representam, respectivamente, mais de 85% e 50% das vendas) ou crédito imobiliário (onde cerca de 75% das operações são originadas por corretores na Austrália), esses agentes podem reproduzir as funções dos corretores e realizar vendas diretas.

  A NEXT Insurance, por exemplo, criou uma plataforma de inteligência artificial que permite que o dono de um café ou um eletricista obtenha uma cotação, contrate uma apólice e baixe um certificado em cerca de dez minutos, sem qualquer intervenção humana. Atualmente, mais de 600 mil empreendedores utilizam esse serviço e uma pesquisa com 1,5 mil donos de pequenas empresas verificou que cerca de 60% já adquirem seguros totalmente online, sem intermediários.

  A mesma desintermediação ocorre quando o ChatGPT e o Claude integram aplicativos de terceiros. Se um usuário reserva um serviço por meio da interface agêntica, a IA captura esse relacionamento e todos os dados, de tal modo que o verdadeiro provedor do serviço se torna intercambiável. Os agentes também acumulam dados comportamentais de vários aplicativos, criando novos hábitos e tornando custoso para o usuário mudar de provedor, o que influencia a demanda em todo o ecossistema.

• Precificação baseada em resultados. Embora este não seja um conceito novo, a IA o torna mais viável, dada a sua capacidade de monitorar resultados em tempo real, promover otimizações contínuas e aumentar a precisão da precificação preditiva.

  O sistema EFFIFUEL, da Michelin, por exemplo, garante economia de combustível por meio de compromissos plurianuais. Utiliza telemática e análises de dados do mundo real para monitorar o consumo de combustível em relação às metas acordadas de economia. Isso cria um vínculo contratual de longo prazo, reforçando os fossos de dados proprietários e de incorporação tecnológica, dificultando a entrada de concorrentes.

  Provedores de serviços cuja matriz econômica e de incentivos baseia-se em diárias, ou no número de horas faturáveis, são vulneráveis a esse tipo de disrupção dos preços. Muitas vezes, enfrentam resistência interna contra a necessidade de canibalizar o próprio modelo legado. Da sua parte, concorrentes que priorizam a IA e cujas ofertas já são desenhadas em torno de resultados são capazes de oferecer condições mais atraentes.

O que isso significa na prática. Empresas que atuam em mercados intermediados devem identificar onde a IA permite uma conexão direta com o cliente e avaliar os problemas de conflitos de canal. Se houver risco de desintermediação, é essencial identificar os pontos de alavancagem econômica para proteger e melhorar o relacionamento com o cliente. E empresas que precificam com base no tempo ou no volume de produção devem buscar maneiras de migrar para um modelo baseado em resultados.

Perguntas fundamentais para o CEO. Como podemos utilizar a IA para eliminar intermediários, nos aproximar do cliente e precificar com base em resultados, não no esforço empreendido? Se um concorrente bem financiado quiser nos atacar, qual modelo de negócio ele poderia adotar para explorar nossas ineficiências e os custos elevados de nossos produtos e serviços?

Ativos limitados: a IA se depara com o mundo físico

À medida que a IA reduz o custo marginal da inteligência digital, a dinâmica competitiva vai se deslocando para o mundo físico. As empresas que controlam e otimizam os gargalos do mundo real são as que possuem os fossos mais fortes e mais protetores. Aquelas que possem ativos físicos de grande porte – minas, portos, aeroportos, sistemas de geração de energia, data centers, redes de distribuição – já têm fossos eficazes.

Contudo, para organizações cujos ativos físicos, em si, não são fontes dominantes de vantagem, o fosso estratégico só será construído quando combinarem o controle desses ativos (novos ou existentes) com a otimização orientada por IA. Empresas que integram inteligência artificial a ativos físicos que já representam uma vantagem competitiva (como logística de suprimentos, equipamentos médicos ou operações de campo) podem ampliar essa vantagem criando novos conjuntos de dados proprietários que os concorrentes não consigam reproduzir rapidamente – visto que isso exigiria não apenas software, mas também investimentos de capital, expertise operacional, redesenho dos fluxos de trabalho e, muitas vezes, aprovações regulatórias.

A rede de distribuição da Amazon ilustra essa dinâmica. Seu fosso não é constituído apenas por algoritmos, mas também por uma vasta infraestrutura de armazenagem e logística estrategicamente localizada e continuamente aprimorada por IA para posicionar estoques, rotear mercadorias e agilizar a automação robótica.

Lógica semelhante se aplica aos sistemas de trabalho que integram seres humanos e IA em ambientes físicos. Muitas atividades, da gestão de patrimônio à manufatura, ainda requerem discernimento humano, presença física ou responsabilidade regulatória.

A John Deere demonstra como a IA pode criar um fosso competitivo quando vinculada a ativos físicos difíceis de reproduzir. Sua tecnologia See & Spray utiliza visão computacional e machine learning em equipamentos agrícolas para identificar ervas daninhas e aplicar herbicidas seletivamente em tempo real. O fosso competitivo da John Deere não está apenas no algoritmo, mas também na sua ampla base de equipamentos instalados, em dados agronômicos proprietários, na rede de concessionárias e na sua integração com as operações agrícolas dos clientes. Um concorrente precisaria reproduzir não apenas o software, mas também as máquinas em campo, os serviços especializados oferecidos, as relações com os clientes e os muitos anos de aprendizado operacional acumulado.

O que isso significa na prática. À medida que a IA transforma conhecimentos em commodities, é preciso reavaliar onde e como a empresa controla seus sistemas físicos mais difíceis de reproduzir. O foco deixa de ser simplesmente aplicar IA aos ativos existentes e se torna a construção de redes físicas cujo valor se multiplica quando combinado com inteligência.

Perguntas fundamentais para o CEO. Quais ativos escassos da empresa –físicos, operacionais, intangíveis ou regulatórios – se tornam mais valiosos à medida que a IA dissemina inteligência digital e seus custos caem? Onde e como a combinação de IA com ativos difíceis de reproduzir (infraestrutura, equipes de campo, cadeia de suprimentos, base instalada ou licenças) pode criar uma vantagem que os concorrentes que confiam apenas no software seriam incapazes de igualar?

Fossos de competência

Um fosso de competência é uma capacidade organizacional difícil de desenvolver, mas que permite à empresa traduzir repetidamente inteligência artificial em vantagem sustentável.

Reestruturação para aumentar a velocidade: acelerando o aprendizado e a implementação

Como o desempenho da IA melhora com a experimentação e a utilização de dados, organizações que aprendem e implementam mais rapidamente que seus concorrentes também se tornam capazes de construir fossos competitivos.

Nossa pesquisa mostra que empresas no quartil superior em velocidade de desenvolvimento de software apresentam crescimento da receita quatro a cinco vezes mais acelerado e um retorno total aos acionistas 60% superior ao de concorrentes no quartil inferior. A IA agêntica já está acelerando significativamente todas as etapas do ciclo de desenvolvimento e implantação, reduzindo sprints de duas semanas para apenas 24 horas.

Para construir uma vantagem baseada em aprendizado e execução em alta velocidade, a empresa precisa reestruturar sua forma de trabalhar. Isso vai muito além do que apenas ensinar desenvolvedores a utilizar ferramentas agênticas; trata-se de construir um conjunto coerente de competências: uma estratégia voltada para a criação de valor transformador e a reinvenção dos fluxos de trabalho de ponta a ponta; talentos tecnológicos de alto nível; um modelo operacional baseado em equipes multifuncionais pequenas e ágeis; plataformas tecnológicas flexíveis; dados integrados ao negócio; e sistemas que reutilizam soluções para impulsionar a adoção e a escalabilidade.

Segundo uma análise recente da McKinsey, empresas que passam por processos de reconfiguração organizacional conseguem aumentar seu EBITDA entre 10% e 30% (com ganho médio de 20%). Essas competências criam um efeito flywheel, fazendo com que a diferença entre líderes e retardatárias crescesse cerca de 60% nos últimos anos.

O DBS Bank ilustra como a reconfiguração dos negócios aumenta a velocidade de execução. Ao longo da última década, o banco migrou para um modelo operacional de “gestão por meio de jornadas” com equipes multifuncionais ágeis, saneou seus dados e os tornou amplamente acessíveis, e construiu uma plataforma de IA para padronizar e facilitar a reutilização de modelos. Essas iniciativas fizeram parte de uma reestruturação mais ampla que ajudou a instituição a reduzir o tempo necessário para desenvolver e implantar soluções de inteligência artificial de 12 a 18 meses para apenas dois a três meses.

O que isso significa na prática. A velocidade organizacional deve ser tratada como um diferencial estratégico, não como uma métrica operacional. Após medir a velocidade do processo inteiro – desde a concepção da ideia até a geração comprovada de valor e a implantação em escala – é preciso remover quaisquer gargalos que o tornem mais lento. Uma empresa que deseje promover uma verdadeira reconfiguração deve começar assegurando o compromisso inequívoco da alta liderança, focando as áreas em que tem maior impacto econômico e dedicando recursos suficientes e os melhores talentos para conduzir a transformação.

Perguntas fundamentais para o CEO. Quais gargalos decisórios e atritos de implementação poderiam ser eliminados para viabilizar um número muito maior de experimentos todos os anos? Quais iniciativas terão maior impacto na redução dos tempos de ciclo do aprendizado? Qual seria o impacto de um concorrente capaz de aprender cinco vezes mais depressa do que nós?

Regulamentação e compliance: incorporando governança às soluções de IA

Com a IA utilizando um volume crescente de dados sensíveis e automatizando cada vez mais a tomada de decisões, a supervisão regulatória tem se intensificado em todos os mercados. Por exemplo, a Lei de IA da União Europeia contém disposições sobre proteção de direitos autorais, segurança e transparência no uso de dados e conteúdo criados por modelos de IA.

Uma organização constrói um fosso estratégico quando o compliance regulatório é incorporado ao processo de desenvolvimento de soluções e à arquitetura tecnológica subjacente: trilhas de auditoria integradas, mecanismos de explicabilidade, rastreamento da linhagem de dados, monitoramento de vieses e controles com intervenção humana. Quando uma empresa obtém autorização regulatória (como a Waymo, para operar carros autônomos em certas localidades) ou detém patentes (como alguns laboratórios para seus análogos de GLP-1), ela terá uma janela aberta para a lucratividade, enquanto seus concorrentes se debatem tentando superar essas barreiras. Desenvolver esse conjunto de competências requer expertise jurídica, infraestrutura de gestão de riscos, processos robustos de governança e reservas de capital – ativos que muitas empresas estabelecidas em setores regulamentados já possuem.

Ainda que os concorrentes possam utilizar LLMs para tentar contornar exigências regulatórias e de compliance, ou para tirar proveito de “zonas cinzentas” na legislação, essas estratégias quase sempre sucumbem a uma fiscalização rigorosa. Quando isso acontece, a vantagem passa para as empresas que já construíram uma infraestrutura escalável de compliance.

O que isso significa na prática. O compliance deve ser tratado como parte integrante da infraestrutura estratégica. Isso significa incorporar auditabilidade, transparência e governança diretamente aos sistemas de IA, permitindo escalar o compliance regulatório em paralelo com o crescimento da empresa. É importante esclarecer quais elementos da proposta de valor dependem de atividades reguladas e identificar em que pontos poderão surgir disputas em torno das zonas cinzentas.

Perguntas fundamentais para o CEO. Em quais pontos do nosso mercado as zonas cinzentas regulatórias podem criar brechas temporárias para os concorrentes? Como podemos incorporar compliance, auditabilidade e governança aos nossos produtos de modo a tornar a empresa mais confiável para os clientes e mais “convidativa” do que os nossos concorrentes menos maduros?

Confiança: a âncora do relacionamento com o cliente

Em setores nos quais há muito em jogo (como serviços financeiros, saúde e identidade), a confiança constitui um fosso estratégico, pois é um fator decisivo para a adoção de uma tecnologia, serviço ou produto. No setor bancário, por exemplo, mais da metade dos clientes já utiliza ferramentas de IA generativa e deseja que os bancos ofereçam recursos semelhantes. Quase todos afirmam que considerariam mudar de instituição caso o seu banco atual não acompanhe a evolução tecnológica.

Os clientes se mostram mais dispostos a compartilhar dados e aceitar decisões automatizadas quando acreditam que a organização atua de forma segura, justa e responsável. Esse tipo de acesso, por sua vez, melhora o desempenho do modelo e torna mais custoso para o cliente buscar um concorrente.

No caso da IA, porém, a confiança possui algumas peculiaridades. Pesquisas globais indicam que apenas cerca de 30% das pessoas efetivamente adotaram a IA e que 35% ainda a rejeitam. Por isso, criar confiança exige modelos de IA explicáveis, consentimento explícito, auditabilidade e mecanismos claros de proteção. Organizações que incorporam a IA de forma responsável ao desenho, implementação e monitoramento de sistemas adquirirão uma legitimidade tácita para expandir a tecnologia mais rapidamente. Empresas em que a IA foi bem implementada são mais propensas a adotar processos formais de validação. E existe uma correlação clara entre investimentos adequados em IA e um impacto positivo substancial no EBIT.

O JPMorgan Chase ocupou a primeira posição no Índice de IA Bancária, da Evident Insights, por quatro anos consecutivos. É um dos poucos bancos que divulgam publicamente os retornos financeiros obtidos com IA, estimados em cerca de $2 bilhões. Em mercados altamente regulados, essa combinação de desempenho e transparência contribui para fortalecer a confiança dos reguladores e dos investidores.

O que isso significa na prática. Para empresas vencedoras, a confiança é um acelerador do crescimento. Por isso, é importante identificar as principais fontes de confiança no contexto de seus negócios – segurança, imparcialidade, confiabilidade e transparência, por exemplo – e incorporá-las diretamente aos sistemas de IA por meio de uma governança automatizada e de mecanismos de controle integrados ao próprio código. Do mesmo modo, práticas de compliance e de mitigação de riscos devem ser integradas desde o início às soluções desenvolvidas pela IA.

Perguntas fundamentais para o CEO. Como fazer com que a segurança, imparcialidade e privacidade comprovadas da IA sejam um fator que amplie nossa presença nos processos de maior valor de nossos clientes e parceiros? Em quais tipos de decisão os clientes, funcionários, reguladores ou parceiros confiariam mais em nossa IA do que na de qualquer concorrente – e por quê?

Transformando modelos em fossos: os primeiros passos

As forças desencadeadas pela IA redefiniram o fulcro da vantagem competitiva. Para Conselhos e CEOs, isso sugere uma agenda clara:

• Alinhar a organização em torno dos fossos competitivos – e explicitar os trade-offs. As empresas de ponta não estão necessariamente construindo todos os nove fossos descritos neste artigo, mas raramente se valem de apenas um. Muitos desses fossos se reforçam mutuamente. Dados proprietários fortalecem a inovação do modelo de negócio. A confiança amplia o acesso aos dados. O primeiro passo é identificar de um a três fossos nos quais a empresa tem uma vantagem estrutural, alinhar a organização em torno deles e manter o foco sem se desviar. Isso exige investimento maciço e muitas decisões difíceis.
• Construir sistemas que favoreçam o fosso escolhido. É fundamental definir quais mecanismos reforçarão o fosso estratégico ao longo do tempo: de que modo os dados são coletados, como os modelos são aperfeiçoados, quais soluções são escaladas e com que rapidez as iterações acontecem. Os fluxos de trabalho e recursos mais importantes devem ser priorizados para impulsionar as atividades críticas de ponta a ponta.
• Gerir o fosso como um ativo essencial, não como um conjunto de experimentos. A construção de um fosso competitivo é uma jornada de vários anos. O Conselho e a equipe executiva devem monitorar um pequeno número de indicadores vinculados diretamente ao fosso escolhido – como custo por transação, liquidez da rede ou share das interações com clientes mediadas por IA. Isso ajuda a assegurar foco contínuo, alocação disciplinada de recursos e responsabilização pelos resultados.

Na era da IA, a vantagem competitiva não está em possuir o modelo mais inteligente. Ela pertence às organizações capazes de transformar modelos comuns em fossos competitivos incomuns – e de fazer isso mais rapidamente do que qualquer concorrente.