Empresas de IA Não Têm um Moat – A menos que Deixem de Escolher Lados

A verdade desconfortável sobre os produtos de IA: sua vantagem competitiva tem uma vida útil medida em semanas, não anos.

Enquanto os laboratórios de IA fundamentais investem bilhões em modelos que levam anos para serem desenvolvidos, as empresas de aplicação descobrem que os moats não existem no sentido tradicional. Seu recurso matador? Replicado até sexta-feira. Sua vantagem técnica? Desaparecida no próximo trimestre. A diversidade de jogadores, a acessibilidade dos modelos fundamentais e a velocidade da inovação criaram um mercado onde ser o primeiro, ser o melhor ou ser diferente não garante mais a sobrevivência.

Mas há uma saída contraintuitiva: pare de tentar vencer com tecnologia e comece a construir a capacidade de sobreviver a ela. O verdadeiro moat não está na IA que você usa – está na sua capacidade de usar qualquer IA.

A Divisão Fundamenta

Há uma camada fundamental – os grandes modelos como ChatGPT, Grok e Gemini. Várias dezenas de modelos, treinados de forma diferente, cada um com suas próprias vantagens. Mas esse é um trabalho fundamental e intensivo em pesquisa: engenheiros trabalhando por anos, exigindo um investimento maciço de recursos. Cada um desses possui um moat distinto – caso contrário, o investimento de recursos não pode ser justificado. É exatamente por isso que as tentativas de contratar engenheiros da OpenAI são tão divulgadas: eles possuem conhecimento único que não pode ser rapidamente cultivado a qualquer preço.

Mas no nível de aplicação, as coisas são completamente diferentes. Muito menos recursos são necessários, embora um pouco mais de criatividade seja necessário para ajustar um LLM e resolver um problema de negócios. Todos têm seu próprio jogo, sua própria abordagem, seu próprio produto. A diversidade de jogadores mata qualquer possibilidade de ter um moat distinto em qualquer mercado – texto, áudio ou imagem. Soluções de negócios baseadas em IA fundamentais surgem diariamente, empresas aparecem regularmente e, muitas vezes, são indistinguíveis umas das outras.

Os possíveis diferenciais na indústria de voz ilustram essa evolução: inicialmente, todos tentaram fazer as vozes soar o mais humano possível, então a velocidade se tornou a questão e todos começaram a resolver a mesma tarefa rapidamente. Agora estamos na era das tags emocionais. No reconhecimento de fala, a principal métrica – taxa de erro de palavra – melhorou significativamente com o surgimento de LLMs capazes de entender a adequação contextual de palavras.

Em resumo, a ausência de um moat é explicada pela falta de profundidade em qualquer aspecto da existência de um produto de nível de aplicação: é raso tanto no componente de IA quanto na aplicação de negócios. Assim como o moat de um produto fundamental é explicado pela profundidade de seu desenvolvimento.

Mas os projetos de nível de aplicação precisam de um moat? Se você está trabalhando em um mercado relativamente grande e tem menos de 30 concorrentes – você pode deixar tudo como está. Claro, os concorrentes podem ser grandes como a OpenAI e a Anthropic – mas aqui você precisa confiar em um senso subjetivo de tamanho e dinâmica do mercado, se há comida suficiente para todos ou não. Mas se o mercado for relativamente pequeno e os concorrentes estão brotando como cogumelos – então você deve posicionar claramente sua vantagem competitiva. Não importa se os concorrentes adotam rapidamente.

A Distribuição como o Verdadeiro Moat

Suspeito que, em certa medida, essa é uma afirmação válida e o verdadeiro moat está no domínio da distribuição, não na tecnologia em si. O que importa mais é como você escala rapidamente sua presença com os clientes e se o valor do produto garante um bom LTV. Caso contrário, você pode construir alguma aplicação B2C para os usuários brincarem e eles podem até espalhá-la viralmente, mas então simplesmente param de usá-la quando o próximo novo aplicativo aparece.

Os Dois Tipos de Vantagem – E Por Que Apenas Um Sobrevive

Há dois tipos de vantagens competitivas. O primeiro permite que você vença aqui e agora com uma vantagem clara – graças a algum conhecimento único ou recurso matador que os concorrentes simplesmente não têm. O segundo permite que você evite perder no longo prazo, porque você está construindo sustentabilidade.

Com os produtos de IA, a prática real já está mostrando que o primeiro tipo de vantagem é apagado extremamente rápido: os concorrentes fecham a lacuna a uma velocidade aterradora.

É por isso que faz sentido se concentrar no segundo tipo: máxima durabilidade do produto. Isso é alcançado construindo um produto que possa funcionar com qualquer provedor de LLM e alternar entre eles instantaneamente – no momento em que o modelo atual no qual o seu negócio é baseado começa claramente a ficar para trás do próximo melhor.

Dado isso, a medida de independência das camadas de LLM subjacentes se torna um moat mais forte do que os esforços de marketing ou técnicos isolados. Ser agnóstico em relação ao fornecedor não é apenas um recurso desejável – é a única posição defensável quando o terreno sob você muda mensalmente.

A Complexidade Oculta da Estratégia de Múltiplos Modelos

Enquanto a agnosticidade do fornecedor oferece proteção de longo prazo, a implementação revela desafios significativos. Como Alexey Aylarov explica, “não é fácil, desde que todos os modelos têm suas próprias especificidades/problemas”.

O Problema Central: os LLMs não são intercambiáveis. A saída varia com a mesma entrada – mesmo dentro do mesmo LLM, mas muito mais dramaticamente ao alternar entre provedores. Cada modelo reage a prompts e instruções de forma diferente: alguns seguem diretrizes melhor, outros pior; o desempenho pode ser específico de linguagem ou específico de objetivo.

Um Exemplo Concreto: Considere os serviços de geração de imagens/vídeos como Sora ou Veo. Dê a eles a mesma entrada e você obterá resultados completamente diferentes. Essa variação se aplica a todas as aplicações de LLM.

O Desafio de Ajuste: Para manter a compatibilidade com múltiplos modelos, você deve:

• Criar prompts/instruções separados para cada LLM que produzam o resultado desejado
• Conhecer como cada LLM difere e ajustar as entradas de acordo
• Engajar-se em um trabalho que é frequentemente criativo, em vez de rotineiro
• Aceitar que esse processo é “relativamente difícil de automatizar na maioria dos casos”

Isso exige um esforço de ajuste substancial para cada modelo. O investimento inicial é significativo: você deve desenvolver prompts para todos os LLMs antes de poder alternar livremente entre eles. Além disso, essa preparação cobre apenas os modelos existentes – quando novos LLMs surgem, o processo de ajuste começa novamente.

O moat vem de ter investido na infraestrutura de teste, na expertise de engenharia de prompts e na disciplina operacional para manter a compatibilidade em vários LLMs – e para repetir esse processo à medida que o cenário evolui. Essa capacidade se torna uma forma de profundidade técnica que os concorrentes não podem facilmente replicar, mesmo que entendam a estratégia.

O Paradoxo: Seu Moat Está em Não Ter Um

Aqui está o que torna a agnosticidade do fornecedor tão poderosa: é a única vantagem competitiva que se torna mais forte à medida que o mercado se torna mais caótico.

Quando seu concorrente constrói seu produto inteiro em GPT-4 e um modelo melhor é lançado, eles enfrentam uma redesign existencial. Quando você construiu a infraestrutura para alternar entre modelos, você enfrenta uma terça-feira. As empresas que sobrevivem não serão as que escolheram o modelo certo – serão as que nunca tiveram que escolher.

Sim, construir para vários LLMs é caro inicialmente. Sim, exige trabalho de engenharia criativo que é difícil de automatizar. Sim, você está basicamente mantendo estratégias de prompts paralelas para cada provedor. Mas é exatamente isso que cria a barreira de entrada. O moat não está na tecnologia em si – está na memória muscular operacional de gerenciar a mudança tecnológica.

A maioria das empresas de IA está otimizando para vencer hoje. As empresas agnósticas estão otimizando para ainda estar aqui amanhã. Em um mercado onde a inovação de ontem é a base de amanhã, essa distinção é tudo.