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Por dentro da comunidade
Nesta segunda-feira (23), demos início ao Cohort R1’26 da nossa residência para startups AI-first. Em sua terceira edição, o programa segue elevando a barra, com centenas de candidatos e um processo seletivo cada vez mais rigoroso.
Nesta nova turma, 9 projetos foram selecionados para uma fase intensiva de validação de tese. Ao longo das próximas semanas, os times trabalharão em proximidade com os partners da Canastra, com foco em testar hipóteses e estruturar suas ideias dentro das três frentes de investimento do fundo: AI Agents, AI-Native Services e AI Tech Stack.
A abertura do cohort contou com um keynote de Marcio Saito, Venture Partner da Canastra, que trouxe uma visão prática sobre como construir startups com mentalidade global a partir do Brasil, conectando execução, escala e o mindset do Vale do Silício: resultado de mais de 30 anos de experiência entre big techs e startups com exits relevantes.
Marcio atua há mais de 30 anos entre Brasil e Silicon Valley, combinando liderança em big tech e exits relevantes em startups: foi Sr. Director of Technology na Google (Mountain View), VP de Estratégia na Avocent (unidade de ~$500M adquirida por $1,2B), CTO da Opengear (exit de $155M) e CTO da Cyclades por 13 anos, levando a empresa à presença global em 14 países até sua aquisição por $110M; também atuou como instrutor em Stanford University e UCLA e é formado em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da USP.
No keynote, Márcio trouxe uma visão objetiva e aplicável de como construir startups globais a partir do Brasil, conectando ambição de escala, execução e mindset do Vale do Silício.
As startups que validarem suas teses avançam para a próxima etapa da residência, onde seguimos lado a lado na construção de produto, go-to-market e preparação para captação. No dia 20/04, apresentaremos oficialmente as startups deste cohort.
Seguimos animados em apoiar mais uma geração de engenheiros e builders brasileiros criando startups de IA com ambição global.
👉 Para VCs e parceiros interessados em se conectar com as startups residentes da Canastra, não deixem de entrar em contato com o nosso time.
IA pelo mundo
A Anthropic apresentou novos avanços no Claude com foco em “computer use” e dispatch, aproximando os modelos de um comportamento mais próximo de agentes operacionais. Na prática, isso significa que a IA não apenas responde, mas interage com interfaces, executa tarefas e coordena fluxos de trabalho.
O conceito de dispatch adiciona uma camada de orquestração, permitindo que o modelo delegue ações, organize etapas e gerencie processos mais complexos. É um passo importante na transição de copilots para sistemas que realmente fazem.
O movimento reforça uma tendência clara: a próxima geração de IA será definida pela capacidade de agir sobre o mundo digital, e não apenas interpretá-lo.
IA no Brasil
O Brasil começa a ganhar destaque no mapa global da IA, com grandes empresas olhando o país não apenas como mercado consumidor, mas como plataforma estratégica de crescimento. Segundo o TecMundo, fatores como volume de dados, diversidade de casos de uso e maturidade digital colocam o país em uma posição cada vez mais relevante.
O interesse passa por diferentes frentes: expansão de operações, parcerias locais e desenvolvimento de soluções adaptadas ao contexto brasileiro. Em um cenário onde IA depende de dados e aplicação prática, mercados complexos como o Brasil deixam de ser periferia e passam a ser campo de validação e escala.
O movimento reforça uma leitura importante. O Brasil não precisa competir na fronteira dos modelos para ser relevante, pode liderar na aplicação, onde contexto, execução e proximidade com o problema fazem diferença.
Pesquisa
A OpenAI explora um problema fundamental no comportamento de modelos: como sistemas lidam com múltiplas instruções conflitantes. Em cenários reais, modelos recebem comandos de diferentes fontes: usuários, desenvolvedores, sistema; e precisam decidir qual seguir e em que ordem de prioridade.
O estudo investiga o chamado instruction hierarchy, analisando como modelos interpretam, ponderam e, em alguns casos, falham ao resolver conflitos entre instruções. Pequenas ambiguidades podem levar a comportamentos inesperados, revelando limites importantes na forma como modelos entendem contexto e intenção.
A pesquisa toca em um ponto crítico para agentes mais autônomos: sem uma hierarquia clara de decisões, a confiabilidade do sistema se torna frágil, especialmente quando integrado a ferramentas e fluxos reais.
Venture Capital
A Doss levantou US$ 55 milhões para expandir sua plataforma de gestão de estoque com IA, focada em integração direta com sistemas ERP. A proposta é simples e poderosa: usar modelos para prever demanda, otimizar inventário e automatizar decisões operacionais críticas dentro de empresas.
O diferencial está na distribuição. Em vez de criar uma camada isolada, a Doss se conecta aos sistemas já existentes, reduzindo fricção de adoção e acelerando o tempo até gerar valor. É IA inserida diretamente no workflow, onde as decisões realmente acontecem.
Para o venture capital, o movimento reforça uma tese clara: o próximo ciclo de valor em IA está na integração profunda com sistemas legados. Não basta ter o modelo, é preciso estar no lugar onde o software já é indispensável.
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