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Por dentro da comunidade
Na última semana, demos início a um novo cohort do Matchmaking — AI-Native Services Edition, reunindo founders e talentos de IA em torno de uma tese que acreditamos estar entre as mais promissoras da próxima década: a transformação da indústria de serviços por meio da inteligência artificial.
➝ O perfil deste cohort reforça a qualidade dos participantes. Cerca de 75% possuem background técnico, mais de 55% já passaram por startups financiadas por venture capital e mais de 40% já fundaram uma empresa anteriormente. É um grupo formado por builders experientes, agora explorando como a IA pode redefinir mercados tradicionais.
Ao longo do programa, os participantes irão validar teses, formar times e explorar oportunidades em setores como jurídico, contábil, financeiro, logística e saúde — segmentos que ainda operam com processos altamente dependentes de mão de obra e que começam a ser reimaginados por agentes de IA e workflows automatizados.
Para abrir o programa, contamos com a participação do Thomas Chi, Venture Partner da Canastra Ventures e ex-Google, que compartilhou perspectivas sobre o avanço dos AI-Native Services nos Estados Unidos e as oportunidades que começam a surgir no mercado brasileiro.
Estamos animados para acompanhar as conexões, os times e as startups que irão surgir nas próximas semanas.
IA pelo mundo
A Anthropic publicou uma análise sobre Recursive Self-Improvement (RSI), o conceito de sistemas de IA capazes de contribuir para o desenvolvimento de versões cada vez melhores de si mesmos. A ideia ocupa um lugar central nos debates sobre o futuro da inteligência artificial porque representa um possível ponto de aceleração no ritmo de progresso tecnológico.
Na prática, o conceito parte da hipótese de que modelos avançados poderão auxiliar pesquisadores em tarefas como escrita de código, experimentação, avaliação e descoberta de novas arquiteturas. Quanto mais capazes esses sistemas se tornam, maior pode ser sua contribuição para a próxima geração de modelos.
O trabalho da Anthropic busca separar especulação de realidade, discutindo quais elementos do processo de pesquisa em IA já podem ser automatizados e quais continuam dependendo fortemente de criatividade, coordenação humana e experimentação. O resultado é uma visão mais pragmática sobre um tema frequentemente tratado de forma extrema.
IA no Brasil
A Uncover, startup brasileira especializada em inteligência de marketing e mensuração de mídia, captou R$ 80 milhões para acelerar o desenvolvimento de sua plataforma. A empresa atua em um dos desafios mais relevantes da economia digital: entender, com precisão, o impacto real dos investimentos em marketing em um ambiente cada vez mais fragmentado.
O timing da rodada não é por acaso. Com o crescimento dos canais digitais, a restrição ao uso de cookies e a explosão de dados gerados por campanhas, atribuição e mensuração se tornaram problemas cada vez mais complexos. É justamente nesse contexto que IA e modelos estatísticos avançados começam a ganhar protagonismo.
O caso da Uncover também evidencia uma tendência importante no ecossistema brasileiro: algumas das oportunidades mais interessantes em IA não estão apenas na criação de novos modelos, mas na aplicação da tecnologia para resolver problemas críticos de tomada de decisão. Em um mercado onde empresas investem bilhões em aquisição de clientes, transformar dados em insights confiáveis pode gerar tanto valor quanto a própria execução das campanhas.
Pesquisa
A OpenAI publicou uma análise sobre um tema que vem ganhando importância rapidamente: como sistemas de IA podem desenvolver memórias mais persistentes, organizadas e úteis ao longo do tempo. O conceito, chamado de memory dreaming, explora mecanismos que permitem aos modelos revisar, consolidar e reorganizar informações acumuladas durante interações anteriores.
A ideia se inspira em processos observados na cognição humana, onde experiências não ficam armazenadas de forma bruta, mas são continuamente reorganizadas para gerar abstrações, conexões e aprendizados mais úteis. Aplicado à IA, isso poderia transformar agentes de sistemas que apenas respondem a comandos em sistemas capazes de construir contexto de longo prazo.
O tema é particularmente relevante para a próxima geração de agentes. Hoje, muitos dos limites dos AI Agents não estão na capacidade de raciocínio, mas na dificuldade de manter contexto, aprender com experiências passadas e operar de forma consistente ao longo de semanas ou meses. Uma arquitetura de memória mais sofisticada pode ser tão importante quanto modelos maiores ou mais inteligentes.
Venture Capital
Poucos dias após a Anthropic protocolar sua abertura de capital, a OpenAI também entrou com um pedido confidencial para IPO, segundo o TechCrunch. O movimento marca um momento histórico para a indústria: os dois principais AI Labs da atual geração começam, praticamente ao mesmo tempo, sua transição do mercado privado para o mercado público.
Nos últimos meses, as empresas captaram dezenas de bilhões de dólares em rodadas privadas a valuations recordes, mas agora precisarão enfrentar uma nova prova: convencer investidores públicos de que seus modelos de negócio conseguem sustentar crescimento, margens e retorno sobre o enorme capital investido em infraestrutura.
Para o venture capital, a discussão vai muito além da OpenAI. Os IPOs de OpenAI e Anthropic podem se tornar os principais benchmarks da história da IA, ajudando a responder uma pergunta que paira sobre o mercado há anos: quanto realmente vale uma AI Lab? 📈
Mais do que eventos de liquidez, essas ofertas públicas representarão o primeiro grande teste de mercado para a tese de que empresas de IA de fronteira podem capturar valor proporcional à revolução tecnológica que estão criando. O resultado deve influenciar valuations, rodadas e teses de investimento em todo o ecossistema nos próximos anos.
Achados na internet
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A newsletter dos founders que estão construindo o futuro da IA no Brasil, produzida pela Canastra Ventures, um Venture Capital pre-seed especializado em IA.
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Até a próxima! 👋
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