A concepção de que o software estava "devorando o mundo", proposta há cerca de 15 anos por Marc Andreessen, tornou-se uma referência importante para a compreensão da transformação digital na última década. No entanto, essa perspectiva evoluiu: atualmente, o software, que antes dominava o cenário, parece estar sendo superado pela Inteligência Artificial, especialmente nas principais empresas de SaaS.
Nesse contexto, uma nova dinâmica começa a emergir no ambiente corporativo, caracterizada por um processo autofágico das ferramentas e sistemas de IA. Essa mudança é impulsionada pelo Claude, um sistema de IA generativa desenvolvido pela Anthropic, que representa uma família crescente de LLMs. Trata-se de uma situação em que a Inteligência Artificial está se autoabsorvendo.
Na biologia, a autofagia refere-se ao processo de reorganização de sistemas a partir de seus componentes internos, buscando eficiência e eliminando redundâncias. No contexto da IA nas organizações, essa analogia levanta questões sobre o que esperar: será que modelos de IA não apenas expandirão suas capacidades, mas também absorverão e substituirão camadas inteiras de ecossistemas, comprometendo inovações externas? Ou, ao contrário, essa reorganização poderá fomentar o desenvolvimento de produtos mais disruptivos e efetivos?
Esse fenômeno ocorre simultaneamente a um aspecto menos visível, mas crucial: a crescente discrepância entre o que a IA pode realizar e o que as empresas efetivamente conseguem implementar. A dificuldade não reside apenas no acesso às tecnologias, mas na capacidade de transformar esse acesso em resultados concretos. Essa situação desloca o foco da competição para a implementação eficaz, em vez de apenas ser o primeiro a adotar novas tecnologias.
O conceito de "exposição observada" destaca que o maior potencial de geração de valor está na área ainda inexplorada entre as capacidades da IA e sua execução prática. Embora a consolidação de modelos mais abrangentes possa simplificar a complexidade técnica ao longo do tempo, o desafio organizacional persiste. A dificuldade passa a estar na incorporação efetiva da tecnologia, na revisão de processos e na tomada de decisões baseadas em dados.
Assim como em outras revoluções tecnológicas, os verdadeiros vencedores não serão necessariamente aqueles que estiverem mais próximos da tecnologia de ponta, mas sim aqueles que conseguirem traduzi-la em operações efetivas. Nesse cenário, o maior risco para as empresas é avançar lentamente, especialmente quando as possibilidades parecem infinitas.
