Por João Maia, Diretor de Estratégias e Novos Negócios do Venturus
O debate sobre inteligência artificial ainda está excessivamente concentrado em eficiência. Automatizar tarefas, reduzir custos e acelerar processos continuam sendo os principais argumentos de adoção, especialmente no ambiente corporativo. Embora relevantes, esses usos não capturam a mudança estrutural que começa a se desenhar.
A inteligência artificial começa a entrar em uma nova fase, deixando de operar predominantemente por inferência e passando a incorporar, de forma mais direta, a intenção do usuário.
O modelo que sustentou a economia digital nas últimas décadas foi baseado na leitura de comportamento. Plataformas coletam grandes volumes de dados e, a partir deles, estimam preferências, interesses e padrões de consumo. Trata-se de um mecanismo poderoso, mas inerentemente limitado, já que depende de aproximações. Comportamento observado nem sempre traduz com precisão o que o usuário pretende ou deseja.
A introdução de interfaces conversacionais altera esse equilíbrio. Ao permitir que usuários expressem preferências em linguagem natural, essas interfaces reduzem a dependência de sinais indiretos e ampliam a capacidade de interpretação contextual.
Um exemplo apresentado no SXSW 2026 ajuda a materializar esse movimento. O Spotify anunciou o “Taste Profile”, funcionalidade que permite ao usuário ajustar seu perfil musical por meio de interação direta com o algoritmo. Mais do que uma camada adicional de personalização, a iniciativa indica uma mudança na forma de coleta e uso de informação. O sistema passa a incorporar instruções explícitas, não apenas padrões inferidos a partir de histórico.
Esse deslocamento, embora ainda inicial, tem implicações relevantes para a dinâmica competitiva das plataformas digitais.
Em primeiro lugar, há um ganho qualitativo na informação. A intenção declarada tende a carregar mais contexto do que o comportamento observado, o que permite decisões mais precisas em recomendação, segmentação e desenho de experiência. Em segundo lugar, esse modelo contribui para aumentar o custo de substituição. À medida que o usuário participa ativamente da construção de sua experiência, o nível de personalização se torna menos transferível entre plataformas concorrentes.
Além disso, a própria lógica de interface passa por transformação. Estruturas baseadas em navegação, com múltiplas etapas e filtros, começam a dar lugar a interações mais diretas, nas quais o usuário explicita objetivos e recebe respostas contextualizadas. Esse padrão tende a reduzir fricções e alterar a forma como produtos digitais são concebidos.
Embora o exemplo do streaming de música seja ilustrativo, o movimento não se restringe a esse setor. Em serviços financeiros, a possibilidade de capturar intenção de forma mais precisa pode impactar desde recomendação de investimentos até gestão de risco. No varejo, pode simplificar jornadas de compra e melhorar a conversão. Em software corporativo, abre caminho para interfaces menos dependentes de treinamento e mais alinhadas à lógica do usuário.
Diante desse cenário, limitar a inteligência artificial à automação de tarefas operacionais representa uma leitura parcial do seu potencial. A camada mais estratégica está associada à capacidade de transformar interação em entendimento e, a partir disso, orientar decisões de forma mais eficaz.
O que emerge, portanto, não é apenas uma evolução tecnológica, mas uma mudança no modo como empresas acessam, interpretam e utilizam informação sobre seus usuários. A transição de modelos baseados em inferência para modelos que incorporam intenção tende a redefinir os critérios de diferenciação em diversos setores.
Nesse contexto, a vantagem competitiva não estará necessariamente em quem possui mais dados ou modelos mais sofisticados, mas em quem consegue estruturar melhor a relação entre intenção, contexto e decisão.
