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Por dentro da comunidade
Na última quarta-feira, nosso Managing Partner, Pedro Dias, participou do VC Meeting AI, encontro promovido pelo Distrito que reuniu investidores e founders para discutir o papel da IA no ecossistema brasileiro.
Pedro integrou o painel “IA como sinal de maturidade para investimento”, ao lado de Bruno Peroni, da Astella Investimentos, com mediação de Gustavo Gierun, Managing Partner do Distrito.
A conversa girou em torno de como fundos de VC enxergam a adoção de IA dentro das empresas, o que founders precisam considerar na busca por captação nesse novo ciclo e quais são os diferenciais de quem trabalha com IA de forma estruturada.
Um momento valioso de troca com outros players do mercado e, principalmente, com quem está construindo o futuro da tecnologia no Brasil.
IA pelo mundo
O Claude Cowork saiu de research preview e entrou em modo enterprise de verdade. A Anthropic lançou connectors que integram o produto diretamente ao stack que as empresas já usam: Google Drive, Gmail, DocuSign, FactSet, LegalZoom, Clay, Harvey, e mais. Também abriu a possibilidade de empresas criarem marketplaces privados de plugins com acesso controlado por equipe.
O movimento é deliberado. A Anthropic está replicando com Cowork o que aconteceu com o Claude Code: criar um produto que começa como ferramenta de nicho e vira infraestrutura indispensável. O objetivo declarado é entregar “trabalho quase finalizado”, não rascunhos para o humano editar.
O mercado reagiu. Thomson Reuters despencou 16%, LegalZoom caiu 20%, FactSet 10%. Não é pânico irracional. É o mercado precificando a possibilidade real de que uma camada de agente substitua múltiplos contratos de SaaS.
Se o Claude Code transformou como desenvolvedores trabalham em 2025, o Cowork quer fazer o mesmo com todo o trabalhador do conhecimento em 2026.
IA no Brasil
O CEIA-UFG pode não ser o centro de IA mais falado do Brasil, mas se mostar ser um dos mais estruturados. Criado pela Universidade Federal de Goiás com apoio da Fapeg, Governo de Goiás e Embrapii, o centro articula pesquisa aplicada, formação e criação de startups numa estrutura que poucos ecossistemas universitários brasileiros conseguiram montar.
Os números dão dimensão: R$ 9,5 milhões em projetos ativos, mais de 350 pesquisadores, 2,3 mil profissionais capacitados e R$ 14 milhões em infraestrutura, incluindo supercomputador dedicado a IA. Pelo braço de empreendedorismo, o AKCIT atraiu 533 startups, formalizou 65 CNPJs e chegou a todos os estados via programas multicêntricos com o Sebrae, com mais de 20 mil startups cadastradas.
O que chama atenção não é o tamanho, mas o modelo. Em vez de incubadora genérica, o CEIA construiu um fluxo que vai da pesquisa de base até conexão com fundos de investimento, passando por formação técnica e apoio à internacionalização.
Num país onde o debate sobre soberania em IA ainda é mais retórico do que prático, iniciativas como essa mostram que parte da infraestrutura já existe. O desafio é conectar esses polos com o capital e os founders que vão transformar pesquisa em empresa.
Pesquisa
A Ahrefs analisou 26.283 URLs de fontes citadas pelo ChatGPT para entender o que aparece nas respostas, e o resultado é mais direto do que parece.
Listas do tipo “melhores X” representaram 43.8% de todos os tipos de página citados, incluindo aquelas em que a própria marca se coloca no topo da lista. Há uma correlação clara entre aparecer bem posicionado nessas listas e ser recomendado pelo modelo. 79% das listas citadas foram atualizadas em 2025, e 26% nas últimas duas semanas. Frescor importa.
O dado mais relevante para founders: quando uma marca era recomendada pelo ChatGPT, outros conteúdos do seu próprio site também apareciam como fonte. Ou seja, visibilidade num lugar tende a amplificar visibilidade em outros.
O estudo também mostra que 35% das listas citadas vieram de domínios de baixa autoridade, muitos com sinais claros de terem sido criados apenas para manipular rankings de AI. Isso vai mudar à medida que os modelos ficarem melhores em distinguir qualidade real de engenharia de citação.
Venture Capital
A TechCrunch compilou o que VCs de fundos como 645 Ventures, Emergence Capital, F Prime e AltaIR Capital não querem mais ver em pitches de AI SaaS.
A lista do que está fora é direta: thin wrappers sobre APIs, ferramentas genéricas de produtividade, automação de workflow sem ownership real do processo, e qualquer coisa cuja diferenciação viva na UI. Se um agente consegue replicar o produto em semanas, não existe moat.
Jake Saper, da Emergence Capital, foi direto ao comparar Cursor e Claude Code: um possui o workflow do desenvolvedor, o outro executa a tarefa. Os desenvolvedores estão escolhendo execução. O MCP da Anthropic entrou na conversa também: ser o conector entre sistemas costumava ser moat. Com MCP, vira commodity.
O que ainda atrai capital: infraestrutura AI-native, vertical SaaS com dados proprietários e produtos com domain expertise real embebidos em workflows mission-critical. A fórmula que resume o momento: ownership de workflow, dados e conhecimento de domínio. Tudo o que não pode ser copiado por um time forte com acesso aos mesmos modelos.
Achados na internet
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