As três maiores vantagens competitivas na era da IA: por que você tem apenas 12 meses

Escrita por: DeepThink Circle

Você já percebeu que as pessoas ao seu redor que usam IA estão fazendo a mesma coisa? Dicas, aceitar, publicar. Sem julgamento, sem estilo, como trabalhadores em uma linha de produção repetindo as mesmas ações mecanicamente. Recentemente, li um artigo do empreendedor do Vale do Silício, Shann, que afirmou de forma franca: hoje, 90% das pessoas que usam IA caem nessa armadilha. Acham que dominar as ferramentas de IA é o suficiente para o futuro, mas não percebem que a verdadeira competição está apenas começando. Mais importante ainda, Shann acredita que temos cerca de 12 meses para construir uma verdadeira barreira de proteção, caso contrário, essa janela se fechará e será cada vez mais difícil se destacar. Isso me tocou profundamente, pois também passei por uma espécie de despertar semelhante.

Lembro-me de cerca de um ano atrás, quando comecei a usar IA de verdade para criar produtos e conteúdos. A sensação era viciante. Do “Tenho uma ideia” ao “Está no ar”, o tempo quase desapareceu. Em três meses, concluí mais projetos do que nos últimos dois anos. Mas, ao olhar para o que publiquei, tenho que admitir uma dura realidade: metade é medíocre. Tecnologicamente, tudo funciona, as funcionalidades estão completas, mas falta um ponto de memória. Parecem iguais a tudo o mais, porque a forma de construir é idêntica às demais. Mesmos prompts, mesmas configurações padrão, uma compreensão superficial do que é “excelente”. Caí na armadilha mais comum da era da IA: confundir quantidade com qualidade, publicar rapidamente como produtividade, fazer mais como se fosse melhor. Essa percepção me fez parar e refletir: em uma era onde a IA permite que todos produzam rapidamente, qual é, de fato, a vantagem competitiva?

Meu novo livro, “Expansão Internacional, Práticas de Marketing de Produtos Globais”, será lançado em breve. Para agradecer aos leitores que apoiam o DeepThink Circle, preparei uma ação de doação de livros, onde você pode receber uma cópia gratuita. Interessados podem preencher as informações abaixo. Como a quantidade é limitada pela editora, farei uma seleção entre os que preencherem o questionário. Não posso garantir que todos receberão, peço compreensão.

A proliferação do “AI Slop” e a crise de confiança

“AI Slop” (conteúdo lixo de IA) foi eleito o palavra do ano de 2025. Sua menção aumentou 9 vezes, de 461 mil para 2,4 milhões de menções. Mas números não capturam completamente a sensação real do consumidor. Você já viu conteúdos assim: posts no LinkedIn que parecem gerados por dicas de marketing intermediárias, landing pages com fundos em gradiente e fontes como Inter, títulos como “Revolucione seu fluxo de trabalho”, ou blogs que cobrem todos os ângulos de um tema, mas não dizem nada de relevante. Tecnicamente, esses conteúdos não têm problemas, mas faltam o mais importante: o toque humano.

Shann compartilhou uma descoberta interessante. Um estudo da Universidade de Nova York e da Universidade de Emory mostrou que anúncios gerados por IA têm uma taxa de cliques 19% maior do que os feitos por humanos. Em termos objetivos, a produção da IA é melhor. Mas, quando os consumidores descobrem que esses anúncios são feitos por IA, a intenção de compra cai 33%. Esse fenômeno é digno de reflexão: a qualidade do conteúdo melhora, mas as pessoas rejeitam. Não é por causa do conteúdo em si, mas porque não percebem o toque humano por trás. Não há decisão, não há preocupação em colocar seu nome. Os consumidores sentem essa ausência, mesmo que não consigam explicar exatamente onde está o problema.

Percebo que esse fenômeno se espalha por diversos setores. Estatísticas indicam que entre 80% a 90% dos projetos de agentes de IA falham em ambientes de produção. Milhares de sites parecem iguais, com conteúdos que parecem resumidos por robôs de uma saída de outro robô. O padrão de “funcionalidade” nunca esteve tão baixo, o que torna a “excelência” ainda mais importante. Funcionalidade é gratuita; excelência, ainda, tem seu preço. E esse preço é medido por bom gosto, atenção e vontade de ir além da primeira versão. A confiança do público na IA caiu cerca de 50%, não por acaso, mas como uma reação natural à enxurrada de conteúdos.

As três principais barreiras de proteção: habilidades que a IA não consegue substituir

Paul Graham disse uma vez: “Na era da IA, o bom gosto será ainda mais importante. Quando qualquer pessoa pode criar qualquer coisa, a verdadeira diferença está no que você escolhe criar.” Ele tem razão, mas acredito que apenas bom gosto não basta. Após um ano de prática e observação, percebo que só há três elementos capazes de construir uma barreira de proteção na era da IA: bom gosto (taste), distribuição (distribution) e alta agência (high agency).

Bom gosto é saber o que é bom. Não é um conceito abstrato, mas uma habilidade de julgamento que se manifesta em cada decisão. Distribuição é levar o que é bom às pessoas que se importam. Em uma era de explosão de informações, ser visto é uma habilidade rara. Alta agência é a disposição de agir por conta própria, mesmo sem alguém dizer o que fazer. É uma característica de personalidade que determina se você contorna obstáculos ou para diante deles.

Por que a IA não consegue substituir esses três elementos? Porque julgamento só vem da experiência, confiança só se constrói com consistência, e a motivação interna não abandona o caminho quando as coisas ficam incertas. A maioria das pessoas tem uma compreensão errada da IA: ela não nivela a competição, ela apenas a torna mais inclinada. A IA é como um espelho que reflete o quanto o usuário realmente entende. Se entregarmos a ela para alguém sem contexto, sem bom gosto, sem compreensão do que está construindo, obteremos uma saída genérica em larga escala. Se entregarmos a alguém que conhece profundamente seu campo e consegue avaliar as saídas com um olhar treinado, ela será a ferramenta mais poderosa que já usaram. Mesmo entradas iguais, resultados completamente diferentes. A variável sempre será o ser humano.

Primeira barreira: Taste (bom gosto)

Shann compartilhou seu momento de despertar durante o processo de construção. Ao revisar suas obras rápidas, percebeu que metade era medíocre. Então, fez algo que a maioria ignora: parou para aprender. Investiu centenas de horas estudando o que realmente é “bom”. Leu as formas de pensar de outros criadores, estudou aqueles que consistentemente produzem trabalhos diferentes. Não por querer ser diferente por ser diferente, mas porque alguém se importa o suficiente para tomar decisões reais, ao invés de aceitar qualquer coisa que a IA ofereça na primeira tentativa. Pesquisou design de sites, tipografia, espaçamento, hierarquia visual, analisou sites que realmente convertem, tentando entender por que funcionam enquanto milhares de similares não funcionam. Leu sobre narrativa, tensão narrativa, o que faz alguém continuar rolando a página ao invés de sair.

Isso me lembrou da minha própria experiência. Quando comecei a criar materiais de marketing com IA, testei todas as ferramentas disponíveis: Gamma, Chronicle, Beautiful.ai, etc. Os resultados tinham o mesmo sabor “mais ou menos”, tecnicamente completos, visualmente limpos, mas completamente esquecíveis. Então, parei de procurar ferramentas que fizessem por mim e comecei a fazer por conta própria. Passei dias estudando os materiais, não apenas lendo, mas pensando. Que história esses dados contam? O que faz alguém se importar com esses números? Qual é a narrativa que conecta tudo do começo ao fim? Estudei os princípios reais de design de apresentações, como os designers de informação lidam com densidade de dados, como construir tensão e liberar em uma apresentação, como a hierarquia visual guia o olhar sem precisar dizer onde olhar. Finalmente, dividi tarefas: deixei o Claude Opus 4.6 criar a narrativa e o texto, enquanto o Gemini gerava os visuais, com minha orientação, referências específicas e exemplos de sensações que cada parte deveria transmitir.

Por que a IA sempre defaulta para o genérico? Leon Lin tem uma explicação excelente. Ele criou uma “habilidade de bom gosto” para o Claude Code, pois percebeu uma característica fundamental do funcionamento dos LLMs (modelos de linguagem de grande escala): eles são máquinas de probabilidade. Sem regras rígidas, eles tendem a gerar padrões mais comuns nos dados de treinamento. É por isso que todos os sites gerados por IA parecem iguais: fontes como Inter, gradientes em roxo, cantos arredondados em grade. Não é que a IA não possa fazer melhor, mas a saída mais provável é a média de tudo que ela já viu. A solução de Leon foi criar regras claras de design com 400 tokens: fontes específicas (Press Start 2P, VT323), cores específicas (rosa neon, azul elétrico, verde ácido), regras para ações, composição espacial, fundos, além de uma lista de “evitar o que” para impedir que a IA volte ao padrão padrão.

Essa lista de “evitar o que” é a verdadeira percepção. Bom gosto não é só saber o que você quer, mas também o que rejeitar. É ter uma opinião própria sobre o padrão padrão e estar disposto a contestá-lo. A maioria aceita qualquer saída porque não tem uma percepção forte do que é “melhor”, e por isso não sabe até onde avançar. Essa é a razão pela qual bom gosto não tem atalho: você não consegue aprendê-lo em tutoriais. Você o adquire por exposição, observando milhares de exemplos, construindo um modelo interno do que funciona e do que não funciona. Desde estudar tipografia até entender por que uma combinação de fontes parece refinada ou genérica, mesmo sem conseguir explicar completamente. Desde ler textos excelentes até sentir quando uma frase carrega seu peso ou apenas preenche espaço.

Percebi que cultivar bom gosto leva tempo e muita prática deliberada. Shann mencionou uma nova regra 80/20: 80% do trabalho com IA, 20% do seu bom gosto. Deixe a IA fazer o que ela faz bem — pesquisa, rascunho, código padrão, estrutura, formatação, velocidade. Essa é a parte dos 80%. Não resista, não desacelere, não tente fazer manualmente o que a máquina faz em segundos. Isso é desperdiçar seu recurso mais valioso: atenção e julgamento. Mas os últimos 20% são seus. É onde você decide o que manter, o que eliminar. Reescreve o começo, porque a IA te deu uma escolha segura, mas segurança não leva ao engajamento. Substitui componentes padrão por algo realmente adequado. Avalia as saídas, aplica todo o conhecimento que adquiriu sobre o que é bom na sua área.

A maioria inverte essa proporção. Dedica 80% do esforço em prompts e ajustes na IA, tentando obter uma saída perfeita de uma única vez, trocando palavras-chave por quinze vezes, procurando a combinação mágica. E quase não dedica tempo à curadoria e julgamento. Estão otimizando a equação do lado errado. Produzir sem qualidade é apenas movimento. A internet está cheia de trabalhos medianos, capazes de fazer, mas sem destaque, porque todos pararam no mesmo ponto.

Segunda barreira: Distribution (distribuição)

Você pode ter o melhor produto, o melhor conteúdo, o melhor design. Mas se ninguém vê, não adianta. Essa é uma barreira que muitos construtores, especialmente os técnicos, subestimam. A IA nivelou a construção, mas não tocou na barreira da confiança. A construção está se tornando uma commodity, qualquer um pode lançar produto, criar conteúdo, gerar campanhas. Os obstáculos para criar estão quase zerados. Mas e a confiança? Essa continua alta, talvez até maior, porque a enxurrada de conteúdos gerados por IA faz as pessoas ficarem mais desconfiadas, não menos. Quando tudo pode ser IA, a confiança na pessoa por trás do conteúdo vira um ativo de valor.

Shann apontou uma distinção crucial: a diferença entre “vibe coded” (codificação de vibe) e publicação, e “alguém realmente usa e paga por isso”. Essa diferença é quase toda uma questão de distribuição. E o núcleo da distribuição é a confiança em larga escala. Sim, você pode gerar 50 posts em uma hora. Pode automatizar comunicações, reaproveitar conteúdo em várias plataformas, agendar tudo com um mês de antecedência. Mas há pessoas que publicam mais de mil conteúdos por dia em centenas de contas, com engajamento quase zero. Porque quantidade sem qualidade é apenas ruído em massa, e o público percebe o que é uma publicação em lote e o que é feito para eles.

A diferença entre conteúdo de sucesso e fracasso raramente está na informação que contém, mas na confiança que o leitor tem na pessoa que escreveu. Confiança vem de consistência, de uma voz reconhecível, de evidências acumuladas de que essa pessoa sabe do que fala, porque mostrou seu trabalho por meses ou anos. Você não consegue criar isso só com prompts. A confiança funciona em um ritmo diferente. IA pode reduzir a criação de dias para minutos, mas confiança leva meses ou anos para se construir. Não há atalho, não há truque. Você não consegue codificar vibe de confiança.

Acredito que há uma grande diferença que a maioria ignora: o público passivo é uma mercadoria, seguidores são um indicador de vaidade. Uma comunidade ativa é a verdadeira barreira. Pessoas que interagem com suas respostas, que compartilham seu trabalho sem serem solicitadas, que voltam todos os dias porque você se tornou parte do pensamento delas. Você não consegue criar isso com calendário de conteúdo ou ferramentas de agendamento. Você conquista isso ao fazer algo realmente útil, falar de forma concreta, ser honesto sobre o que sabe e o que não sabe, e estar presente tempo suficiente para que as pessoas comecem a te acompanhar. A verdadeira vantagem na distribuição na era da IA é usar a IA para cuidar da logística — formatação, reaproveitamento, agendamento, análise — e focar toda sua energia em melhorar aquilo que realmente merece ser divulgado.

Bom gosto alimenta a distribuição. Se o que você faz é realmente bom, as pessoas começarão a divulgar por você. Compartilham porque as faz pensar, não porque você pediu. Se o seu conteúdo for genérico, nenhuma quantidade de publicações vai salvar. Você só estará colocando mais trabalhos medianos na frente de mais pessoas, mais rápido.

Terceira barreira: High Agency (alta agência)

Essa é uma barreira que a maioria subestima, mas talvez seja a mais importante das três. Bom gosto pode ser cultivado, distribuição pode ser construída, mas alta agência é uma característica de personalidade que impulsiona ou impede tudo o mais. Alta agência é a disposição de entender as coisas por conta própria, sem alguém te entregar um tutorial. Encontrar formas de contornar obstáculos ao invés de parar. Combinar ferramentas sem que ninguém diga para fazer isso, por curiosidade. Quando algo não funciona, abrir a documentação e tentar quatro abordagens diferentes antes de pedir ajuda.

O CEO do Replit disse: “Você não precisa de experiência em desenvolvimento. Precisa de perseverança. Precisa aprender rápido.” O CEO da Coinbase disse algo semelhante: seus melhores funcionários muitas vezes não têm o currículo mais impressionante, mas são pessoas de alta agência, que fazem acontecer sem precisar de supervisão. Hoje, quem se destaca não são os mais qualificados ou tecnicamente habilidosos, mas aqueles que agem sem pedir permissão. Pessoas que não são desenvolvedores lançam extensões Chrome, SaaS, aplicativos móveis completos em um fim de semana, porque têm curiosidade de abrir as ferramentas e começar a experimentar, ao invés de esperar por um curso perfeito ou o momento ideal.

IA é multiplicador, não equilibrador. Essa é uma das maiores equívocos atuais sobre essas ferramentas. Falam em democratizar o acesso à IA e nivelar a competição. Tecnicamente, é verdade; na prática, é enganoso. Multiplicador amplifica tudo o que você coloca nele. Curiosidade mais IA é igual a 10x de alavancagem: você avança mais rápido, aprende mais rápido, constrói mais rápido, corrige o curso mais cedo. Passivo mais IA é zero. Zero vezes dez ainda é zero.

Na prática, alta agência se manifesta assim: não perguntar “Como faço isso?” mas “E se eu tentar isso?” e realmente tentar. Antes de postar uma dúvida, antes de procurar uma resposta, experimentar algo. Fracassar, aprender com o fracasso, tentar de novo com novas informações. Essa disposição de participar da incerteza, ao invés de recuar, é o que diferencia quem constrói de quem apenas consome conteúdo sobre construção.

Você pode perceber isso em quem não só usa o Claude para programar, mas também entra no X, no Reddit, participa de comunidades e analisa códigos fonte, estudando o que os melhores construtores realmente fazem. Eles fazem engenharia reversa do porquê de certos produtos parecerem melhores que os padrões padrão. Estudam os frameworks básicos, não apenas copiam e colam prompts. Pedem ao Claude que critique seu trabalho, usando IA para desafiar suas hipóteses ao invés de apenas confirmá-las. Pessoas de alta agência veem a paciência como um ativo estratégico. Enquanto outros competem para lançar a primeira coisa utilizável, quem se aprofunda cria oportunidades. Quando o mercado está cheio de velocidade e superficialidade, o ritmo lento e profundo vira vantagem competitiva.

A maior confusão atual sobre IA é que ela é uma atalho. Ela é um multiplicador de velocidade; multiplicar velocidade com julgamento ruim só te leva mais rápido ao erro. Não vai te salvar de construir errado. Vai acelerar a construção de erros. Entre as três barreiras, alta agência talvez seja a mais difícil de falsificar. IA consegue fazer quase tudo: código, design, textos, pesquisa. Mas não consegue replicar a motivação de entender as coisas quando tudo está incerto, ninguém te diz o próximo passo. Essa motivação vem de você, e honestamente, é a base que torna as outras duas possíveis.

A janela de oportunidade está se fechando

Hoje, a maioria que usa IA faz de forma preguiçosa. Não é uma crítica, é uma observação. O comportamento padrão é: prompt, aceitar, publicar. Raramente editam, raramente usam julgamento, raramente colocam estilo ou bom gosto na jogada. Resultado: um oceano de saídas cada vez mais competentes, esquecíveis, indistinguíveis.

Isso não vai durar para sempre. À medida que a IA melhora, as ferramentas se tornam mais intuitivas, mais pessoas entendem a camada artesanal, a diferença entre uso preguiçoso e uso intencional se estreitará. Agora, apenas possuir essas três barreiras já coloca você à frente de 95% das pessoas que usam as mesmas ferramentas. Essa janela ainda está aberta, mas logo se fechará.

Percebo um fenômeno: seu público está se afogando em “AI Slop”. Cada scroll é uma parede de saídas genéricas, que parecem, soam e parecem iguais. Cultivar bom gosto, saber o que vale a pena criar, conquistar confiança ao longo do tempo para construir uma distribuição verdadeira, e manter alta agência ao continuar explorando quando outros se acomodam, fará você se destacar imediatamente. Não porque tem ferramentas melhores ou mais rápidas, mas porque faz o que poucos querem fazer: se importa com o que acontece depois que a IA termina.

Shann estima um prazo de 12 meses. Acho que ele está certo. Depois de 12 meses, ter bom gosto não será mais uma exceção, será esperado. Distribuição será mais difícil de construir, pois todos tentarão. Quem começar agora terá uma vantagem de efeito composto. Não é uma estratégia de criar escassez artificial ou urgência artificial, é a realidade da curva de adoção tecnológica. Os primeiros adotantes constroem infraestrutura, acumulam conhecimento, ganham confiança. Os que chegam depois terão que competir em um espaço mais lotado.

Minha recomendação é simples: construa as três barreiras. Bom gosto para saber o que vale a pena criar, distribuição para fazer isso ser visto, alta agência para continuar avançando quando tudo estiver incerto. Assim, você constrói algo que as pessoas realmente vão lembrar. Outros publicarão mais rápido, mas vão se perguntar por que ninguém se importa. Ferramentas são apenas ferramentas; o que realmente importa é o que você faz com elas e quanto de si mesmo você investe no processo.