Startups brasileiras de IA miram em problemas locais para ganhar espaço, diz AWS

As startups brasileiras nativas de IA concentram seus esforços em problemas locais em vez de tentar competir com modelos generalistas. A avaliação é da head de Startups da AWS Brasil, Karina Lima, em entrevista ao Canaltech nesta quarta-feira (5), durante o Rio Innovation Week 2026.

O movimento acompanha o avanço dessas empresas. Divulgado em julho, o estudo “Engines of Growth” da AWS Startups aponta que startups nativas de IA registram crescimento médio anual de receita de 149% no Brasil, ante 64% das startups em geral.

Segundo a pesquisa, essas startups alcançam valuations bilionários em 3,5 anos – metade do tempo observado anteriormente – e com metade da equipe necessária antes da IA generativa. Além disso, 47% geram mais de US$ 400 mil em receita por funcionário.

Lima associa essa diferenciação ao amadurecimento do mercado. No início da onda de IA generativa, muitas empresas apenas trocaram o “.com” pelo “.ai”. Agora, começa a ficar mais claro quais realmente incorporaram a tecnologia aos produtos e à operação.

“No Brasil, vemos um movimento muito interessante acontecendo. Diferente do início dessa onda global, onde víamos modelos muito genéricos, como OpenAI e Anthropic, que queriam atacar todos os problemas do mundo, o Brasil foi muito assertivo no olhar de negócio para a adoção de AI de fronteira” explica.

Dentro desse cenário, as companhias se diferenciam ao focar em demandas e setores específicos que podem ter seus processos otimizados com o uso de inteligência artificial. É o caso de companhias do setor jurídico, governo, saúde e demais atividades no país.

“Eu não quero resolver todo o problema do mundo. Eu quero resolver os maiores problemas do meu país e me tornar referência neles”, exemplifica.

Casos específicos podem encurtar o caminho até o retorno

A executiva também observa que startups que resolvem um problema bem delimitado podem encontrar um caminho mais curto até a lucratividade.

Para ela, casos de uso específicos facilitam a identificação do valor entregue ao cliente e aumentam a possibilidade de obter um retorno sobre investimento mais rápido, e não necessariamente maior.

Isso não elimina a necessidade de investir no amadurecimento e na robustez da tecnologia. Governança, segurança, organização dos dados e cumprimento das regras de cada mercado também entram na conta e podem ampliar o prazo necessário para recuperar o investimento.

Antes de escalar uma solução, Lima recomenda identificar um problema real de negócio e testar a ideia rapidamente. A tecnologia, portanto, deve ser escolhida a partir da necessidade do cliente, e não tratada como o objetivo final da startup.

Modelo mais novo nem sempre compensa

No geral, as empresas de IA como Anthropic, Google e OpenAI revelam atualizações de seus modelos quase que rotineiramente, com avanços em programação, análise de dados e outras melhorias. Contudo, nem sempre compensa escolher as versões mais novas.

À reportagem, a head de Startups da AWS destaca que as empresas devem selecionar o modelo conforme a tarefa e o retorno esperado.

“Eu não preciso de um modelo genérico para atacar uma dor de negócio específica”, exemplifica. “Se eu mudo para um modelo muito recente, que está com custo muito mais alto, eu realmente preciso estar na última versão? Será que o meu caso de negócio não comporta um outro modelo?”

A executiva afirma, ainda, que as startups estão reavaliando qual tecnologia utilizar em cada situação. Além do preço, a decisão envolve segurança, governança e organização dos dados.

Ainda no Rio Innovation Week 2026, o diretor de Segurança da Informação da Globo, Rodrigo Almeida, explicou como a IA reduz resposta a incidentes de horas para segundos em entrevista ao CT.