Engolidos pela IA: o framework de 7 passos para não ser a próxima Chegg

A Chegg, plataforma americana de educação, valia US$ 14 bilhões. Em dois anos, desabou para US$ 115 milhões — uma queda de 99%. O motivo: a IA fez de graça o que ela cobrava. E esse colapso, que antes levava décadas (Kodak resistiu 124 anos, Blockbuster 25), agora pode acontecer em meses. Durante oficina no AI Festival da StartSe, Rafael Martins apresentou um framework de 7 passos para empresas que não querem ser as próximas da lista.

Por que isso importa: A maioria das empresas ainda trata a IA como projeto de TI. Martins argumenta que esse é o erro de origem. A transformação, segundo ele, começa no RH — não no departamento de tecnologia. E o dado que sustenta a urgência é claro: a cada 10 anos, segundo o ciclo descrito pela Lei de Moore, o mercado passa por uma ruptura completa de geração de valor. A era atual — a da IA, de 2020 a 2030 — está na metade, e ainda não se sabe quem serão as empresas vencedoras.

Quem é Rafael Martins: CEO e cofundador da Share, uma das maiores empresas de educação em tecnologia e inovação do Brasil, que já capacitou mais de 25 mil profissionais. É colunista de tecnologia no MIT Sloan Review Brasil e na GZH (Grupo RBS), mentor da FGV Ventures e professor convidado na Universidade de Coimbra. (Fonte: tudodeshare.com.br)

O panorama geral: Martins apresentou quatro ciclos de uma década que redefiniram o mercado de tecnologia: a era do PC (1990-2000, focada em processadores), a era da Nuvem (2000-2010, centrada em data centers), a era Mobile (2010-2020, com smartphones tão potentes quanto PCs) e agora a era da IA (2020-2030, com GPUs, LLMs e TPUs). A cada ciclo, empresas dominantes foram substituídas. E a velocidade só aumenta.

O ChatGPT levou 3 anos para atingir 800 milhões de usuários. A internet levou 17. A disputa, segundo Martins, não é mais por funcionalidade — é por adoção em massa.

Os números que importam:

• Chegg: de US$ 14 bi para US$ 115 mi em 2 anos (queda de 99%)
• Adobe, WPP e HubSpot já sentem pressão direta da IA em suas operações
• Apenas 2,6% dos empregos foram perdidos por conta da IA até agora
• 170 milhões de novos empregos devem ser criados até 2030
• Alguém se inscreve num curso de IA a cada 3 segundos em 2026 (dado Coursera)
• 90% das empresas que Martins assessora não têm seus workflows mapeados

Os 7 passos para não ser engolido

Martins afirmou que levou três anos para chegar nesse framework. Cada passo é sequencial — pular etapas é o erro mais comum.

Passo 1 — Letramento em IA

Entender o que a IA faz e como ela "pensa". Martins compara: ser analfabeto em IA em 2026 é o equivalente a ser analfabeto digital em 2005. A diferença é que, enquanto as empresas tiveram um ano para aprender o pacote Office, agora o prazo para aprender IA é de semanas.

Ele apresentou uma escala de maturidade em IA com 5 níveis: consumo de modelos (nível 1), personalização (nível 2), aplicações de IA (nível 3), vibe coding (nível 4) e agentes autônomos (nível 5).

O ponto crítico: muita gente está fazendo curso de IA sem saber o que precisa aprender.

Passo 2 — Mapear o workflow

"90% das empresas que eu falo não têm workflow mapeado", disse Martins. Em muitas organizações, o conhecimento dos processos está na cabeça de um funcionário com 20 anos de casa. Antes de colocar IA em qualquer lugar, é preciso transformar as tarefas do dia a dia em workflows documentados.

Passo 3 — Refazer o workflow

Duas perguntas orientam essa etapa: o que a IA pode fazer? E o que a empresa quer que a IA faça? Cada organização fará escolhas diferentes sobre onde manter humanos nas tarefas de maior valor.

Passo 4 — Repensar a geração de valor

Se a IA entrega respostas de graça, qual o entregável que só a sua empresa fornece? Martins propõe três perguntas para filtrar projetos:

• A IA faz melhor o que a empresa faz hoje?
• Gera mais receita do que o modelo atual?
• Entrega mais rápido?

Quando a resposta não for "sim" para as três, o projeto está falho. Segundo ele, esse filtro elimina 80% dos projetos inúteis.

Passo 5 — Rever o modelo de negócio

"O jeito que você ganha dinheiro hoje ficará mais difícil de ganhar nos próximos 5 anos", alertou Martins. O risco real não é a IA substituir a empresa diretamente — é outra empresa aprender a operar 10 vezes mais rápido. O WhatsApp, lembrou ele, não tem a melhor ferramenta, mas venceu pela adoção.

Passo 6 — Máquina de vendas e GTM (Go-to-Market)

Com IA, a personalização e a velocidade de testes chegam a um patamar que era inviável antes. Quem dominar essa capacidade terá vantagem desproporcional sobre concorrentes que ainda operam no modelo manual.

Passo 7 — Novos produtos e comportamentos

A IA muda o que as pessoas querem, como consomem e como decidem. Os maiores negócios dos próximos anos, segundo Martins, serão construídos por quem entender comportamentos que estão nascendo agora — não por quem otimizar o que já existe.

O que faz a diferença: Martins fechou com uma distinção entre três níveis de implementação de IA:

• Produtividade (fazer mais rápido o que já faz) — não gera diferencial competitivo duradouro
• Transformação (refazer como o trabalho acontece) — vantagem de médio prazo
• Novos Modelos (criar o que era impossível antes) — diferencial competitivo duradouro e difícil de copiar

A frase mais provocadora da oficina: "A IA não substitui a profissão. Ela desmonta por dentro."

🔎 Sinais e impactos para ficar de olho:

→ Para CEOs e empresários: O filtro das 3 perguntas (melhor, mais receita, mais rápido) é uma ferramenta prática para revisar o portfólio de projetos de IA da sua empresa hoje. Se 80% não passa nesse crivo, é dinheiro e tempo jogados fora.

→ Para executivos e diretores: A escala de maturidade em IA (de Operador a Maestro) funciona como um diagnóstico rápido para posicionar onde a equipe está e onde precisa chegar. Levar isso para a próxima reunião de diretoria pode ser o diferencial entre ser visto como quem entende o momento e quem só repete buzzwords.

→ Para empreendedores: A pergunta de Martins é certeira — "Vou criar uma startup que vai virar uma feature do Claude ou do ChatGPT?" Se a resposta for possivelmente sim, o modelo de negócio precisa ser repensado antes de escalar. A vantagem de empresas menores está na agilidade para operar no nível 3 (novos modelos) enquanto grandes corporações ainda estão no nível 1 (produtividade).