Categoria: Tendências

Nos últimos anos, o ecossistema de startups passou por uma transformação significativa. Durante o boom do setor, entre 2015 e 2021, investidores priorizavam aquelas que cresciam rapidamente, sem preocupação com a estabilidade financeira no longo prazo. No entanto, com a alta global dos juros a partir de 2022 e a consequente redução no volume de investimentos de risco (venture capital), a estratégia se tornou insustentável. Hoje, o mercado exige modelos financeiros sólidos, equilíbrio entre crescimento e rentabilidade e um caminho claro para a lucratividade. 

O crescimento continua como um fator relevante, mas precisa estar alinhado a uma estratégia sustentável. Em vez de companhias que crescem 300% ao ano queimando caixa, investidores preferem aquelas que crescem 100% de maneira saudável, sem comprometer a estrutura financeira. 

O fim do crescimento a qualquer custo 

A era do “growth at all costs” (crescimento a qualquer custo) deu lugar a uma nova mentalidade. O mercado agora busca negócios com viabilidade de longo prazo. Organizações que geram caixa ou estão próximas do break even (ponto de equilíbrio) são as mais atraentes, pois reduzem a dependência de rodadas constantes de financiamento. 

A mudança reflete o amadurecimento do setor. Startups que antes conseguiam captar milhões apenas com base em projeções ambiciosas agora precisam apresentar governança sólida, eficiência operacional e métricas concretas que comprovem sua sustentabilidade. A transparência nos processos financeiros e o controle rigoroso dos custos passaram a ser fatores decisivos para atrair investimentos. 

Métricas mais valorizadas  

Eficiência operacional: investidores buscam organizações que saibam otimizar custos e melhorar margens, com bases financeiras sólidas e processos bem estruturados. 

Receitas recorrentes: modelos de negócios baseados em assinaturas ou contratos de longo prazo são mais atraentes, pois garantem previsibilidade e segurança. 

Aumento de receita: crescimento consistente indica que a empresa encontrou um mercado sólido e tem potencial de expansão sem comprometer a saúde financeira. 

Cash burn (queima de caixa): organizações que mantêm controle rigoroso dos gastos são vistas como mais preparadas para enfrentar desafios econômicos e evitar a dependência excessiva de novos aportes. 

Mercado mais seletivo e maduro 

A fase de euforia dos investimentos em startups deu lugar a um cenário mais criterioso, como resultado da mudança significativa na mentalidade de quem investe, que agora busca empresas com governança sólida, processos bem estruturados e eficiência financeira. Para os empreendedores, isso significa que a captação de recursos exige muito mais do que uma boa história: é preciso demonstrar que o negócio tem estrutura para se manter e crescer de forma equilibrada. O mercado está mais maduro, e aqueles que conseguirem se adaptar a essa nova realidade terão mais chances de prosperar e atrair investimentos no longo prazo. 

Nos últimos anos, o ecossistema de startups passou por uma transformação significativa. Durante o boom do setor, entre 2015 e 2021, investidores priorizavam aquelas que cresciam rapidamente, sem preocupação com a estabilidade financeira no longo prazo. No entanto, com a alta global dos juros a partir de 2022 e a consequente redução no volume de investimentos de risco (venture capital), a estratégia se tornou insustentável. Hoje, o mercado exige modelos financeiros sólidos, equilíbrio entre crescimento e rentabilidade e um caminho claro para a lucratividade. 

O crescimento continua como um fator relevante, mas precisa estar alinhado a uma estratégia sustentável. Em vez de companhias que crescem 300% ao ano queimando caixa, investidores preferem aquelas que crescem 100% de maneira saudável, sem comprometer a estrutura financeira. 

O fim do crescimento a qualquer custo 

A era do “growth at all costs” (crescimento a qualquer custo) deu lugar a uma nova mentalidade. O mercado agora busca negócios com viabilidade de longo prazo. Organizações que geram caixa ou estão próximas do break even (ponto de equilíbrio) são as mais atraentes, pois reduzem a dependência de rodadas constantes de financiamento. 

A mudança reflete o amadurecimento do setor. Startups que antes conseguiam captar milhões apenas com base em projeções ambiciosas agora precisam apresentar governança sólida, eficiência operacional e métricas concretas que comprovem sua sustentabilidade. A transparência nos processos financeiros e o controle rigoroso dos custos passaram a ser fatores decisivos para atrair investimentos. 

Métricas mais valorizadas  

Eficiência operacional: investidores buscam organizações que saibam otimizar custos e melhorar margens, com bases financeiras sólidas e processos bem estruturados. 

Receitas recorrentes: modelos de negócios baseados em assinaturas ou contratos de longo prazo são mais atraentes, pois garantem previsibilidade e segurança. 

Aumento de receita: crescimento consistente indica que a empresa encontrou um mercado sólido e tem potencial de expansão sem comprometer a saúde financeira. 

Cash burn (queima de caixa): organizações que mantêm controle rigoroso dos gastos são vistas como mais preparadas para enfrentar desafios econômicos e evitar a dependência excessiva de novos aportes. 

Mercado mais seletivo e maduro 

A fase de euforia dos investimentos em startups deu lugar a um cenário mais criterioso, como resultado da mudança significativa na mentalidade de quem investe, que agora busca empresas com governança sólida, processos bem estruturados e eficiência financeira. Para os empreendedores, isso significa que a captação de recursos exige muito mais do que uma boa história: é preciso demonstrar que o negócio tem estrutura para se manter e crescer de forma equilibrada. O mercado está mais maduro, e aqueles que conseguirem se adaptar a essa nova realidade terão mais chances de prosperar e atrair investimentos no longo prazo. 

A maioria das empresas no mundo está adotando inteligência artificial em suas operações. Existem certas estruturas de negócios que independem da área de atuação da empresa, como ter um departamento de marketing focado em criar campanhas que garantam mais clientes, clientes mais satisfeitos, publicidade etc. Não está sendo e nem será diferente com a IA. É seguro dizer que basicamente toda organização terá dentro de si, em algum processo ou mesmo em um departamento inteiro, IA aplicada a diferentes níveis de problemas e soluções.

Um campo muito atual dessa adoção está se dando por meio de agentes de IA, criados para serem co-pilotos de diversas atividades, principalmente aquelas que exigem interação com o cliente, a fim de garantir uma melhor experiência. Mas, não basta implementar a IA. Como qualquer tecnologia, solução, sistema, a IA requer uma certa infraestrutura. 

Uma plataforma de dados coerente e coesa é extremamente necessária, pois ela pode ser usada para treinar a IA com todas as informações que a empresa já possui, seja sobre sobre os seus clientes ou sobre qualquer outro detalhe envolvendo sua operação. Esse treinamento é complexo e depende, em grande parte, de dados primários sobre as interações realizadas ao longo de anos de transações. Isso é essencial para criar estratégias de marketing eficientes.

Enquanto 81% das marcas afirmam ser “boas” ou “excelentes” em fornecer engajamento positivo do cliente, apenas 62% dos consumidores concordam. Apenas 16% das marcas concordam fortemente que têm os dados de que precisam para entender seus clientes, e apenas 19% das empresas concordam fortemente que têm um perfil abrangente de seus clientes (Relatório do Engajamento do Cliente da Twilio  2024). É tudo sobre a lacuna de dados! 

É crucial preencher as lacunas de dados. Na verdade, muitas empresas estão se fundindo para obter insights mais profundos sobre seus clientes, mesclando seus bancos de dados. Qualquer IA é e sempre será tão boa quanto os dados que a alimentam. Sem o conhecimento de como agir melhor, ela estará trabalhando com lacunas que fazem toda a diferença.

Você já deve ter se deparado com essa situação. Por exemplo, se você está comprando sapatos online e pergunta a um chatbot de IA sobre um novo modelo de calçado que ainda não foi anunciado. Uma IA equivocada pode fornecer informações falsas com base em boatos, inventando dados sobre o conforto, versatilidade e usabilidade do produto.

Isso acontece porque a falta de dados é o que realmente limita essa tecnologia. Dados são o maior recurso que temos hoje. As empresas não podem se dar ao luxo de ter uma IA alucinando ou sem dados relevantes, prejudicando a experiência de seus clientes, ou mesmo sistemas críticos. 

Com os dados corretos, o que aconteceria nessa situação seria que a IA informaria o consumidor sobre a inexistência do produto que ele procura, e como complemento poderia também oferecer informações sobre opções que já são vendidas e que correspondem ao perfil do consumidor; explicar por que os tênis que ele procura, por enquanto, são apenas um boato originado de fontes não confiáveis; e até mesmo se oferecer para entrar em contato com o consumidor quando novos modelos que se encaixem em suas preferências estiverem disponíveis.

A necessidade de dados processados, unificados, verificados e confiáveis, disponíveis em tempo real, é constante. Os bancos de dados são mais importantes do que nunca, porque mesmo para avançar na competitividade da IA, eles ainda são a pedra angular de todo o processo. É por isso que o primeiro passo a ser dado é preencher a lacuna de dados. Só então o verdadeiro potencial da IA será liberado.

A maioria das empresas no mundo está adotando inteligência artificial em suas operações. Existem certas estruturas de negócios que independem da área de atuação da empresa, como ter um departamento de marketing focado em criar campanhas que garantam mais clientes, clientes mais satisfeitos, publicidade etc. Não está sendo e nem será diferente com a IA. É seguro dizer que basicamente toda organização terá dentro de si, em algum processo ou mesmo em um departamento inteiro, IA aplicada a diferentes níveis de problemas e soluções.

Um campo muito atual dessa adoção está se dando por meio de agentes de IA, criados para serem co-pilotos de diversas atividades, principalmente aquelas que exigem interação com o cliente, a fim de garantir uma melhor experiência. Mas, não basta implementar a IA. Como qualquer tecnologia, solução, sistema, a IA requer uma certa infraestrutura. 

Uma plataforma de dados coerente e coesa é extremamente necessária, pois ela pode ser usada para treinar a IA com todas as informações que a empresa já possui, seja sobre sobre os seus clientes ou sobre qualquer outro detalhe envolvendo sua operação. Esse treinamento é complexo e depende, em grande parte, de dados primários sobre as interações realizadas ao longo de anos de transações. Isso é essencial para criar estratégias de marketing eficientes.

Enquanto 81% das marcas afirmam ser “boas” ou “excelentes” em fornecer engajamento positivo do cliente, apenas 62% dos consumidores concordam. Apenas 16% das marcas concordam fortemente que têm os dados de que precisam para entender seus clientes, e apenas 19% das empresas concordam fortemente que têm um perfil abrangente de seus clientes (Relatório do Engajamento do Cliente da Twilio  2024). É tudo sobre a lacuna de dados! 

É crucial preencher as lacunas de dados. Na verdade, muitas empresas estão se fundindo para obter insights mais profundos sobre seus clientes, mesclando seus bancos de dados. Qualquer IA é e sempre será tão boa quanto os dados que a alimentam. Sem o conhecimento de como agir melhor, ela estará trabalhando com lacunas que fazem toda a diferença.

Você já deve ter se deparado com essa situação. Por exemplo, se você está comprando sapatos online e pergunta a um chatbot de IA sobre um novo modelo de calçado que ainda não foi anunciado. Uma IA equivocada pode fornecer informações falsas com base em boatos, inventando dados sobre o conforto, versatilidade e usabilidade do produto.

Isso acontece porque a falta de dados é o que realmente limita essa tecnologia. Dados são o maior recurso que temos hoje. As empresas não podem se dar ao luxo de ter uma IA alucinando ou sem dados relevantes, prejudicando a experiência de seus clientes, ou mesmo sistemas críticos. 

Com os dados corretos, o que aconteceria nessa situação seria que a IA informaria o consumidor sobre a inexistência do produto que ele procura, e como complemento poderia também oferecer informações sobre opções que já são vendidas e que correspondem ao perfil do consumidor; explicar por que os tênis que ele procura, por enquanto, são apenas um boato originado de fontes não confiáveis; e até mesmo se oferecer para entrar em contato com o consumidor quando novos modelos que se encaixem em suas preferências estiverem disponíveis.

A necessidade de dados processados, unificados, verificados e confiáveis, disponíveis em tempo real, é constante. Os bancos de dados são mais importantes do que nunca, porque mesmo para avançar na competitividade da IA, eles ainda são a pedra angular de todo o processo. É por isso que o primeiro passo a ser dado é preencher a lacuna de dados. Só então o verdadeiro potencial da IA será liberado.

Os hábitos de consumo mudam constantemente, acelerados pelo avanço tecnológico. Neste contexto, o varejo também ganhou novas ferramentas para acompanhar o ritmo, acompanhando rastros digitais — cliques, curtidas e carrinhos abandonados  — que revelam desejos, expectativas e frustrações. 

Nesse labirinto de dados, o varejo tem na inteligência artificial (IA) a chave para decifrar comportamentos, antecipar tendências e oferecer experiências sob medida. Mas as marcas estão realmente aproveitando esse potencial ou apenas automatizando processos sem propósito?

Baseado em um contexto em que a presença do comércio eletrônico se fortalece cada vez mais no Brasil, onde, segundo estudo CX Trends 2025, 77% dos consumidores compraram online e offline nos últimos 12 meses, está mais do que na hora de se debruçar e entender como de fato a IA pode contribuir para que o varejo compreenda os interesses e demandas do consumidor moderno. Não basta apenas captar dados; é preciso traduzi-los em experiências personalizadas e ações preditivas. A IA, especialmente com os avanços do seu nicho generativo, oferece o caminho para isso — desde que implementada com um design centrado no cliente e objetivos claros.

Um exemplo claro é o atendimento ao cliente. Segundo o Relatório da Freshworks, quatro em cada dez profissionais da área consideram os bots de IA indispensáveis para resolver conflitos e reverter experiências negativas. Ainda assim, há um alerta importante: 80% dos brasileiros consideram que o atendimento se tornou frio e impessoal, de acordo com a Global Trends. Esse dado expõe uma falha crítica, em que o uso do recurso esteve muito mais direcionado à automação, mas sem a preocupação estratégica da mudança. 

IA como ferramenta estratégica

O mesmo cenário pode ser visto quando avaliamos a questão da personalização das decisões de compra. De acordo com a CX Trends 2025, 6 em cada 10 brasileiros são influenciados diretamente por experiências personalizadas. Ainda assim, apenas 29% se dizem plenamente satisfeitos com as recomendações que recebem. O que explica esse descompasso? Muitas marcas ainda tratam a IA como ferramenta operacional, não estratégica. O resultado é uma personalização superficial, incapaz de refletir os gostos reais do consumidor.

Outro ponto crucial é a relação entre dados, confiança e valor percebido. O consumidor moderno não rejeita a coleta de dados — ele rejeita a falta de propósito. Os mesmos estudos indicam que há disposição em compartilhar informações, desde que haja benefícios claros e transparência no uso dessas informações. É justamente aí que a IA precisa ser aplicada com estratégia, visando a criação de experiências significativas e relevantes, e não somente empurrar produtos genéricos.

Para que a IA alcance seu verdadeiro potencial, o varejo precisa ir além da mera automação mecânica e adotar princípios claros para que a tecnologia represente o complemento sobre hábitos estabelecidos, agregue valor real na troca de dados e, sobretudo, equilibre inovação com um toque humano. 

O mercado está diante de um cenário inevitável, onde o uso da IA já se mostra imprescindível. No entanto, adotar apenas por fazer está longe de ser o bastante. Por mais que a IA permita uma série de inovações e possibilidades, como as tão sonhadas personalização e  automação do atendimento, será a estratégia por trás dessas interações que define seu sucesso. Portanto, a provocação que fica é: o varejo está pronto para decifrar o consumidor moderno ou continuará sendo decifrado por ele?

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem avançado a passos largos, transformando diversos setores e moldando o futuro da tecnologia. Nesse cenário, o DeepSeek causou um furor no mercado, emergindo como uma inovação significativa, oferecendo soluções abertas e acessíveis em IA.

Em sua mais nova versão, o DeepSeek-R1, não apenas replica as capacidades do modelo GPT-4 da OpenAI, mas também desafia seu domínio em diversos benchmarks. Além disso, o diferencial do DeepSeek-R1 é ser um modelo de código aberto sob a licença de uso tipo MIT, tornando-se uma alternativa poderosa no campo da IA.

O DeepSeek-R1 foi desenvolvido pela empresa chinesa DeepSeek para abordar tarefas que exigem raciocínio lógico, resolução de problemas matemáticos e tomada de decisão em tempo real. Esse modelo foi projetado para demonstrar o processo de decisão lógica, e um dos seus principais diferenciais é permitir que os usuários acompanhem seu processo de tomada de decisão. Essa característica replica o processo de decisão e raciocínio humano, o que é especialmente valioso para aplicações onde a transparência no raciocínio é essencial.

Notadamente o DeepSeek foi desenvolvido em um momento em que restrições internacionais limitaram o acesso da China aos equipamentos de ponta para IA. E para contornar essas barreiras, a empresa precisou buscar alternativas para maximizar o uso dos recursos disponíveis, o que levou à criação de soluções inovadoras. Como resultado, o DeepSeek-R1 permite a utilização do hardware existente, garantindo eficiência sem depender de infraestrutura altamente especializada.

Tradicionalmente, os modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o GPT-4, Claude e Llama, apresentam desafios para a sua adoção mais ampla como, por exemplo, altos requisitos computacionais, necessidade de uma infraestrutura complexa comparável a supercomputadores, e dependência de aceleradores de IA de alto desempenho. Esses fatores aumentam significativamente os custos de desenvolvimento e operação, tornando esta tecnologia inacessível. No entanto, a história mostra que inovações disruptivas frequentemente superam essas barreiras, reduzindo custos e ampliando o acesso.

Assim, o DeepSeek exemplifica esse padrão, demonstrando que até mesmo as empresas incumbentes que dominam esse mercado, podem ser desafiadas e não se encontram confortavelmente protegidas pela sua liderança tecnológica. O impacto foi significativo no setor, e estima-se que as empresas líderes do setor tenham perdido US$ 1 trilhão em valor agregado de mercado, devido à concorrência emergente de modelos abertos e mais acessíveis.

Por outro lado, a disseminação do DeepSeek também gerou preocupações em alguns governos. Países como Itália, Tailândia, Coreia do Sul e Austrália impuseram restrições ao uso dos seus aplicativos, especialmente por funcionários públicos. Nos Estados Unidos, medidas semelhantes foram adotadas, baseadas em preocupações de segurança, semelhante às restrições aplicadas a empresas como Huawei e TikTok.

Vale ressaltar que essas restrições se aplicam aos aplicativos e à página web, mas não necessariamente ao modelo em si. Contudo, especialistas em segurança, como as empresas Seekr e Enkrypt AI, alertam sobre potenciais vulnerabilidades do modelo, que ainda precisam ser mais investigadas.

De uma forma geral, assim como ocorreu com a computação pessoal, a internet e a computação em nuvem, os LLMs estão a caminho de se tornarem uma tecnologia mais acessível. Com novas soluções que reduzem custos e simplificam a infraestrutura, a adoção desses modelos deve acelerar, impactando profundamente diversos setores.
Olhando para o futuro, modelos mais compactos, como o DeepSeek, podem ser ideais para a implementação em ambientes de enclaves de computação confidencial (Trusted Enclave). Esses ambientes permitem o processamento completamente seguro e criptografado de dados sensíveis, garantindo integridade e privacidade—o que é essencial, para agentes de aprendizado protegidos por privacidade (PPML).

Isso é fundamental para atender à crescente demanda por agentes autônomos de IA em aplicações que lidam com dados confidenciais, garantindo eficiência e segurança. À medida que a IA se torna cada vez mais central para a economia e a segurança global, é necessário infraestruturas confiáveis e seguras para atender a demanda por agentes de IA em aplicações sensíveis que requerem segurança e confiança.

Nesse cenário, a RT-One está trazendo um avanço estratégico com a construção do primeiro data center focado em IA no Brasil, na cidade de Maringá, Paraná. Essa iniciativa busca fortalecer a infraestrutura de computação do país, impulsionando inteligência artificial e cibersegurança em nível nacional.

Com uma infraestrutura otimizada para a IA e computação confidencial, a RT-One e seus parceiros tecnológicos estão trazendo soluções avançadas em IA para o Brasil, garantindo alto desempenho e proteção de dados sensíveis.

Em resumo, o DeepSeek representa um avanço significativo no campo da inteligência artificial, oferecendo uma alternativa poderosa e acessível aos modelos dominantes. Seu impacto já é evidente no mercado global, acelerando a democratização da IA e levantando debates sobre segurança, regulamentação e infraestrutura tecnológica.

A RT-One está alinhada com essa revolução, preparando-se para um futuro onde IA, segurança de dados e soberania digital caminham juntas, com o potencial de transformar diversos setores e aplicações. Ao fortalecer a infraestrutura tecnológica do Brasil, a RT-One busca promover a inovação no país, criando a fundação para avanços na pesquisa e no desenvolvimento de novas tecnologias e garantindo maior autonomia digital.

Fernando Palamone é executivo com mais de 30 anos no gerenciamento de tecnologias em mercados globais como EUA, Europa e Ásia, com passagens pela Intel, Cisco, VMware, IBM entre outras.

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem avançado a passos largos, transformando diversos setores e moldando o futuro da tecnologia. Nesse cenário, o DeepSeek causou um furor no mercado, emergindo como uma inovação significativa, oferecendo soluções abertas e acessíveis em IA.

Em sua mais nova versão, o DeepSeek-R1, não apenas replica as capacidades do modelo GPT-4 da OpenAI, mas também desafia seu domínio em diversos benchmarks. Além disso, o diferencial do DeepSeek-R1 é ser um modelo de código aberto sob a licença de uso tipo MIT, tornando-se uma alternativa poderosa no campo da IA.

O DeepSeek-R1 foi desenvolvido pela empresa chinesa DeepSeek para abordar tarefas que exigem raciocínio lógico, resolução de problemas matemáticos e tomada de decisão em tempo real. Esse modelo foi projetado para demonstrar o processo de decisão lógica, e um dos seus principais diferenciais é permitir que os usuários acompanhem seu processo de tomada de decisão. Essa característica replica o processo de decisão e raciocínio humano, o que é especialmente valioso para aplicações onde a transparência no raciocínio é essencial.

Notadamente o DeepSeek foi desenvolvido em um momento em que restrições internacionais limitaram o acesso da China aos equipamentos de ponta para IA. E para contornar essas barreiras, a empresa precisou buscar alternativas para maximizar o uso dos recursos disponíveis, o que levou à criação de soluções inovadoras. Como resultado, o DeepSeek-R1 permite a utilização do hardware existente, garantindo eficiência sem depender de infraestrutura altamente especializada.

Tradicionalmente, os modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o GPT-4, Claude e Llama, apresentam desafios para a sua adoção mais ampla como, por exemplo, altos requisitos computacionais, necessidade de uma infraestrutura complexa comparável a supercomputadores, e dependência de aceleradores de IA de alto desempenho. Esses fatores aumentam significativamente os custos de desenvolvimento e operação, tornando esta tecnologia inacessível. No entanto, a história mostra que inovações disruptivas frequentemente superam essas barreiras, reduzindo custos e ampliando o acesso.

Assim, o DeepSeek exemplifica esse padrão, demonstrando que até mesmo as empresas incumbentes que dominam esse mercado, podem ser desafiadas e não se encontram confortavelmente protegidas pela sua liderança tecnológica. O impacto foi significativo no setor, e estima-se que as empresas líderes do setor tenham perdido US$ 1 trilhão em valor agregado de mercado, devido à concorrência emergente de modelos abertos e mais acessíveis.

Por outro lado, a disseminação do DeepSeek também gerou preocupações em alguns governos. Países como Itália, Tailândia, Coreia do Sul e Austrália impuseram restrições ao uso dos seus aplicativos, especialmente por funcionários públicos. Nos Estados Unidos, medidas semelhantes foram adotadas, baseadas em preocupações de segurança, semelhante às restrições aplicadas a empresas como Huawei e TikTok.

Vale ressaltar que essas restrições se aplicam aos aplicativos e à página web, mas não necessariamente ao modelo em si. Contudo, especialistas em segurança, como as empresas Seekr e Enkrypt AI, alertam sobre potenciais vulnerabilidades do modelo, que ainda precisam ser mais investigadas.

De uma forma geral, assim como ocorreu com a computação pessoal, a internet e a computação em nuvem, os LLMs estão a caminho de se tornarem uma tecnologia mais acessível. Com novas soluções que reduzem custos e simplificam a infraestrutura, a adoção desses modelos deve acelerar, impactando profundamente diversos setores.
Olhando para o futuro, modelos mais compactos, como o DeepSeek, podem ser ideais para a implementação em ambientes de enclaves de computação confidencial (Trusted Enclave). Esses ambientes permitem o processamento completamente seguro e criptografado de dados sensíveis, garantindo integridade e privacidade—o que é essencial, para agentes de aprendizado protegidos por privacidade (PPML).

Isso é fundamental para atender à crescente demanda por agentes autônomos de IA em aplicações que lidam com dados confidenciais, garantindo eficiência e segurança. À medida que a IA se torna cada vez mais central para a economia e a segurança global, é necessário infraestruturas confiáveis e seguras para atender a demanda por agentes de IA em aplicações sensíveis que requerem segurança e confiança.

Nesse cenário, a RT-One está trazendo um avanço estratégico com a construção do primeiro data center focado em IA no Brasil, na cidade de Maringá, Paraná. Essa iniciativa busca fortalecer a infraestrutura de computação do país, impulsionando inteligência artificial e cibersegurança em nível nacional.

Com uma infraestrutura otimizada para a IA e computação confidencial, a RT-One e seus parceiros tecnológicos estão trazendo soluções avançadas em IA para o Brasil, garantindo alto desempenho e proteção de dados sensíveis.

Em resumo, o DeepSeek representa um avanço significativo no campo da inteligência artificial, oferecendo uma alternativa poderosa e acessível aos modelos dominantes. Seu impacto já é evidente no mercado global, acelerando a democratização da IA e levantando debates sobre segurança, regulamentação e infraestrutura tecnológica.

A RT-One está alinhada com essa revolução, preparando-se para um futuro onde IA, segurança de dados e soberania digital caminham juntas, com o potencial de transformar diversos setores e aplicações. Ao fortalecer a infraestrutura tecnológica do Brasil, a RT-One busca promover a inovação no país, criando a fundação para avanços na pesquisa e no desenvolvimento de novas tecnologias e garantindo maior autonomia digital.

Fernando Palamone é executivo com mais de 30 anos no gerenciamento de tecnologias em mercados globais como EUA, Europa e Ásia, com passagens pela Intel, Cisco, VMware, IBM entre outras.

A ascensão da Inteligência Artificial (IA) está transformando indústrias e aumentando a dependência por data centers. O uso intensivo de recursos computacionais da IA está gerando um alto consumo de energia para operar servidores e manter a refrigeração nesses espaços, destacando a necessidade de adotar soluções energéticas resilientes, eficientes e sustentáveis para assegurar um fornecimento limpo, estável e ininterrupto.

Por esse motivo, a IA impõe a expansão e a modernização dos data centers no mundo. De acordo com relatório da Goldman Sachs, a exigência por energia nestes centros está projetada para crescer 165% até 2030, impulsionada pela IA. A taxa de ocupação de datacenters (85% atualmente) deve subir para 95% até o fim de 2026. Ainda, é esperado que a IA represente cerca de 27% da demanda de energia até 2027, frente a 14% hoje.

Embora novos desenvolvimentos recentes tenham mostrado uma necessidade menor de energia para treinamentos e funcionamento dos modelos, o impacto energético da IA continua sendo expressivo. Diante desse cenário, os data centers precisam investir em uma infraestrutura que garanta a qualidade da energia, sem falhas. E a solução para isso está no UPS, que apoia os negócios ao fornecer confiabilidade de energia, diminuindo riscos de interrupções que resultem em falhas nos sistemas de IA, com perda de dados e enormes prejuízos financeiros.

Os UPSs proporcionam maior flexibilidade e eficácia operacional ao funcionar como verdadeiros hubs inteligentes de gerenciamento energético. Desenvolvidos com tecnologias de ponta e projetados para terem ampla longevidade, os UPSs otimizam a distribuição de energia e reduzem desperdícios nos data centers. Eles possibilitam que os centros possam escalar suas operações conforme necessário, sem perder a potência e obtendo total estabilidade e previsibilidade. Com os UPSs, as empresas podem focar nos negócios enquanto se tornam mais sustentáveis, monitorando a saúde da rede elétrica e ajustando a distribuição de energia conforme a carga de trabalho.

O avanço tecnológico e o crescente uso da IA tornaram a energia um fator central na competitividade dos data centers. No entanto, essa revolução só será sustentável se for alimentada corretamente. Para as empresas que administram esses ambientes, a questão vai além da garantia de disponibilidade contínua, tornando imperativo que também repensem como a energia é gerida para evitar desperdícios, mitigar impactos ambientais e manter a vantagem competitiva no longo prazo.

Investir em sistemas robustos, como UPSs de última geração, juntamente estratégias de geração energética inteligente, com foco em fontes renováveis, é essencial para que esses centros sejam a infraestrutura de base que suporta a inovação e a segurança das iniciativas de IA. Assim, com a revolução digital andando lado a lado da revolução energética nos negócios, os data centers poderão ir rumo a um futuro responsável, sustentável e inovador.

A ascensão da Inteligência Artificial (IA) está transformando indústrias e aumentando a dependência por data centers. O uso intensivo de recursos computacionais da IA está gerando um alto consumo de energia para operar servidores e manter a refrigeração nesses espaços, destacando a necessidade de adotar soluções energéticas resilientes, eficientes e sustentáveis para assegurar um fornecimento limpo, estável e ininterrupto.

Por esse motivo, a IA impõe a expansão e a modernização dos data centers no mundo. De acordo com relatório da Goldman Sachs, a exigência por energia nestes centros está projetada para crescer 165% até 2030, impulsionada pela IA. A taxa de ocupação de datacenters (85% atualmente) deve subir para 95% até o fim de 2026. Ainda, é esperado que a IA represente cerca de 27% da demanda de energia até 2027, frente a 14% hoje.

Embora novos desenvolvimentos recentes tenham mostrado uma necessidade menor de energia para treinamentos e funcionamento dos modelos, o impacto energético da IA continua sendo expressivo. Diante desse cenário, os data centers precisam investir em uma infraestrutura que garanta a qualidade da energia, sem falhas. E a solução para isso está no UPS, que apoia os negócios ao fornecer confiabilidade de energia, diminuindo riscos de interrupções que resultem em falhas nos sistemas de IA, com perda de dados e enormes prejuízos financeiros.

Os UPSs proporcionam maior flexibilidade e eficácia operacional ao funcionar como verdadeiros hubs inteligentes de gerenciamento energético. Desenvolvidos com tecnologias de ponta e projetados para terem ampla longevidade, os UPSs otimizam a distribuição de energia e reduzem desperdícios nos data centers. Eles possibilitam que os centros possam escalar suas operações conforme necessário, sem perder a potência e obtendo total estabilidade e previsibilidade. Com os UPSs, as empresas podem focar nos negócios enquanto se tornam mais sustentáveis, monitorando a saúde da rede elétrica e ajustando a distribuição de energia conforme a carga de trabalho.

O avanço tecnológico e o crescente uso da IA tornaram a energia um fator central na competitividade dos data centers. No entanto, essa revolução só será sustentável se for alimentada corretamente. Para as empresas que administram esses ambientes, a questão vai além da garantia de disponibilidade contínua, tornando imperativo que também repensem como a energia é gerida para evitar desperdícios, mitigar impactos ambientais e manter a vantagem competitiva no longo prazo.

Investir em sistemas robustos, como UPSs de última geração, juntamente estratégias de geração energética inteligente, com foco em fontes renováveis, é essencial para que esses centros sejam a infraestrutura de base que suporta a inovação e a segurança das iniciativas de IA. Assim, com a revolução digital andando lado a lado da revolução energética nos negócios, os data centers poderão ir rumo a um futuro responsável, sustentável e inovador.

Em 2020, durante uma entrevista, afirmei: ‘Quem não se preparou para o WhatsApp comeu bola’. Naquele momento, já era evidente que o aplicativo se tornaria indispensável no dia a dia dos brasileiros, dado que o tempo médio de uso diário do aplicativo se aproximava de uma hora e meia. Hoje, essa previsão se concretizou: o WhatsApp não é apenas um meio de comunicação, mas um espaço híbrido que mistura interações pessoais e profissionais. Essa fusão entre vida pessoal e trabalho reflete um comportamento único do mercado brasileiro, criando um ambiente ideal para inovação financeira.

Nós estamos entre os maiores mercados do aplicativo no mundo, ao lado de Índia e Indonésia. O WhatsApp já se tornou uma tecnologia essencial para milhões de brasileiros. Mais do que um aplicativo de mensagens, ele se transformou em um sistema operacional do dia a dia, onde negócios são fechados, clientes são atendidos e transações acontecem. Por isso, acredito que um assistente financeiro inteligente deve estar exatamente onde as pessoas já estão.

Vivemos um momento único no setor financeiro. Estamos testemunhando uma mudança de era, onde a inteligência artificial (IA) não é mais uma promessa distante, mas uma ferramenta prática e acessível, capaz de transformar a maneira como gerenciamos nossas finanças.

Ao longo das últimas décadas, testemunhamos diversas transformações tecnológicas: a era da internet (1995-2000), a era da computação em nuvem, a era mobile e, agora, a era da IA. Na transição da era mobile, onde usabilidade e design predominavam, para a era da IA, estamos migrando de um modelo apenas focado na experiência do usuário para um também centrado na execução de tarefas. O Google foi pioneiro ao integrar machine learning em suas buscas, mas a OpenAI revolucionou ao transformar “search” em “answer”.

A maneira como interagimos com serviços financeiros está mudando. Bancos tradicionais ainda impõem burocracias e processos demorados. As fintechs trouxeram inovação, mas muitas mantêm modelos de monetização que não fazem sentido para o pequeno empreendedor, com tarifas, assinaturas mensais e excesso de funcionalidades que acabam sendo subutilizadas. 

O que os empreendedores realmente precisam não é de uma solução repleta de recursos técnicos, mas de um serviço intuitivo, eficiente e, principalmente, acessível. Em vez de navegar por menus complexos ou preencher múltiplos formulários, um usuário deveria resolver sua necessidade financeira por meio de um simples comando de voz ou mensagem de texto.

A próxima evolução das plataformas conversacionais no setor financeiro não se limita apenas à automação do atendimento, mas sim à criação de experiências contínuas e integradas. Isso significa que um usuário pode iniciar uma transação em um aplicativo de mensagens, continuar no navegador e concluir a operação em outro dispositivo sem perder o fluxo da interação.

Essa conectividade omnicanal, aliada à IA, tornará a experiência mais fluida e eficiente, permitindo que empreendedores e consumidores ganhem tempo, eliminem burocracias e reduzam custos operacionais.

O crescimento das plataformas conversacionais no setor financeiro demonstra que o futuro pertencerá às soluções que reduzem complexidade, otimizam processos e colocam a tecnologia para trabalhar a favor dos usuários. A tendência é clara: o dinheiro e os serviços financeiros estarão cada vez mais acessíveis dentro das plataformas de comunicação que já fazem parte do dia a dia da população.

À medida que novas tecnologias emergem, a expectativa é que essas soluções não se limitem apenas a operações bancárias, mas integrem pagamentos, análise financeira, concessão de crédito e investimentos de maneira simples e eficiente.

Os bancos tradicionais precisarão se reinventar. As fintechs que não priorizarem a experiência intuitiva perderão espaço. A verdadeira inovação estará nas soluções que realmente empoderam o usuário, tornando as finanças mais acessíveis, ágeis e conectadas ao mundo real.

O futuro já começou – e ele será conversacional.