A ideia de que o software estava “devorando o mundo”, formulada cerca de 15 anos atrás por Marc Andreessen nesse artigo, tornou-se uma das lentes mais influentes para entender a transformação digital da última década. Posteriormente, essa lógica foi alterada: o software, que havia devorado o mundo, começou, em tempos recentes, a ser engolido pela Inteligência Artificial – ou pelo menos é o que parece acontecer com as principais empresas de SaaS.
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Conforme esse contexto avança sobretudo no mundo corporativo, um novo movimento, mais sutil, e potencialmente mais disruptivo começa a se desenhar: um processo autofágico das ferramentas e sistemas de IA, principalmente pela evolução do Claude – sistema de IA generativa desenvolvido pela Anthropic, e que compreende uma família (cada vez maior) de LLMs. Ou seja, a Inteligência Artificial sendo devorada por ela mesma.
Na biologia, a autofagia representa o ato em que sistemas se reorganizam a partir de seus próprios componentes, a fim de ganhar eficiência e eliminar redundâncias. Não se trata, necessariamente, de colapso, mas de adaptação.
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No que diz respeito a essa analogia, aplicada no contexto da implementação de IA nas organizações, o que podemos esperar? Modelos que, além de ter suas capacidades expandidas, absorvam e substituam camadas inteiras de todo um ecossistema, eventualmente destruindo a possibilidade de inovações terceiras? Ou, então, uma reorganização que possibilite, ainda mais, o surgimento de produtos disruptivos, efetivamente eficientes e possíveis de serem implementados?
Tudo isso acontece paralelamente a um fenômeno menos visível – e ajuda a explicá-lo –, mas extremamente relevante: a crescente distância entre o que a IA já se mostra capaz de fazer e o que as empresas conseguem, de fato, implementar.
O gargalo é operacional, não tecnológico
Um estudo da própria Anthropic propõe uma forma mais precisa de observar esse descompasso ao introduzir o conceito de “exposição observada”. Em vez de medir apenas o potencial teórico da IA, o estudo analisa o uso real em contextos de trabalho, a partir de dados concretos de utilização.
O resultado é um gap expressivo. Em áreas como computação e matemática, a capacidade teórica da IA já se aproxima da totalidade das tarefas, enquanto o uso efetivo ainda representa apenas uma fração disso. Em funções administrativas, o padrão se repete: alto potencial, baixa execução.
Esse desarranjo decorre de um conjunto de fricções: barreiras regulatórias, necessidade de validação humana, integração com sistemas legados e desafios organizacionais retardam a incorporação da tecnologia. Nesse sentido, a IA evolui de forma exponencial; a adoção, não.
Há também um fator menos tangível, porém igualmente relevante: a ausência de clareza estratégica. Muitas empresas ainda tratam IA como uma camada experimental, desconectada do core do negócio. Isso faz com que iniciativas se multipliquem, mas poucas avancem a ponto de escalar. O resultado é um acúmulo de pilotos, provas de conceito e testes isolados que raramente se convertem em impacto real.
O efeito colateral direto é o FOMO (Fear of Missing Out, ou “medo de ficar de fora”, em tradução livre) corporativo. A cada nova capacidade anunciada, cresce a percepção de urgência – frequentemente dissociada de uma estratégia clara. Nesse contexto, a resposta está em priorizar o que resolve problemas concretos com tecnologias já validadas. Em um ambiente de abundância tecnológica – promovido, de certa forma, pelas próprias empresas que as desenvolvem –, a disciplina de execução passa a ser mais relevante do que a velocidade de experimentação.
Mais do que isso, companhias que conseguem reduzir esse gap tendem a capturar valor de forma significativa. O espaço entre o potencial e a execução, evidenciado pela “exposição observada”, representa uma espécie de oportunidade estratégica ainda mal explorada, um território onde poucos estão operando, apesar do alto retorno potencial.
A consolidação dos ecossistemas de IA
Enquanto as empresas ainda lidam com esse gap, a evolução de soluções como o Claude aponta para outra transformação: a incorporação de funcionalidades que antes estavam distribuídas em múltiplas ferramentas.
Esse movimento altera a lógica do mercado. Se, até então, a IA impulsionava a criação de softwares especializados, agora começa a absorvê-los. O impacto sobre plataformas como Figma sinaliza essa mudança, e funcionalidades antes isoladas passam a ser envolvidas dentro de ambientes mais amplos, orientados por IA.
Essa mudança tem acontecido de modo progressivo. Inicialmente, as novas capacidades surgem como complementares – acelerando fluxos, automatizando etapas específicas. Com o tempo, passam a substituir partes mais relevantes do processo, reduzindo a dependência de ferramentas dedicadas. Por fim, consolidam-se como alternativas completas para determinados casos de uso.
É aqui que a metáfora da autofagia se completa. Ao invés de apenas expandir o ecossistema, a IA começa a reorganizá-lo internamente. Esse processo marca um novo estágio do ciclo tecnológico: modelos passam a competir por performance e também por abrangência. E, nesse movimento, muitas categorias intermediárias tendem a perder relevância.
Ao mesmo tempo, essa consolidação deve acelerar a comoditização de certas capacidades. À medida que funcionalidades se tornam padrão dentro das plataformas, o diferencial deixa de estar na ferramenta em si e passa a migrar para fatores como dados proprietários, distribuição e integração com fluxos reais de trabalho.
A vantagem não está mais na tecnologia – está na forma de enxergá-la
Em conclusão, a interseção desses dois movimentos – consolidação tecnológica e baixa capacidade de implementação – redefine onde está a vantagem competitiva. O acesso à IA já não é, há algum tempo, um diferencial significativo, com ferramentas avançadas amplamente disponíveis. O que permanece escasso é a capacidade de transformar esse acesso em resultado.
Isso desloca o centro da competição: trata-se de quem implementa melhor, e não antes dos outros. O conceito de “exposição observada” evidencia exatamente isso: o maior espaço de criação de valor se encontra no território ainda não explorado entre o potencial e a execução.
Ao mesmo tempo, a consolidação promovida por modelos mais abrangentes tende a reduzir a complexidade técnica ao longo do tempo. Isso, contudo, não elimina o desafio organizacional, apenas o desloca. A dificuldade deixa de estar na construção da tecnologia e passa a se concentrar na sua incorporação efetiva, na revisão de processos e na capacidade de tomada de decisão orientada por dados.
Como em outras ondas tecnológicas, os vencedores não serão necessariamente aqueles mais próximos da tecnologia mais avançada, mas aqueles capazes de traduzi-la em operação. Porque, neste momento, o maior risco para as empresas é continuar avançando pouco, especialmente em um cenário no qual tudo já parece possível.
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