Imagine que você abre o ChatGPT para se preparar para uma entrevista de emprego. Conversa, ajusta o currículo, simula perguntas, pede dicas de como negociar salário. Trinta turnos depois, aparece um anúncio do Indeed. Você nunca digitou "vaga de emprego". Nunca buscou "site de currículo". A intenção comercial nasceu dentro da conversa. Esse é o novo modelo de publicidade que a OpenAI está construindo — e dados recentes da Similarweb sugerem que o Google deveria estar prestando muita atenção.

O modelo do Google Search é simples: você digita "melhor tênis de corrida" e o Google entende que existe uma intenção de compra ali. O anunciante paga para aparecer naquele momento exato. A publicidade do Google captura intenção que já existe. Você só vê o anúncio porque já sabia o que queria. Funciona muito bem. O Google fatura mais de US$ 250 bilhões por ano com isso. Mas tem um limite invisível: existe um universo enorme de momentos em que a pessoa poderia virar consumidora, mas nunca chega a digitar a palavra-chave que ativa o anúncio.

É aí que o ChatGPT entra. Vale um parêntese: o Google não está de braços cruzados. O próprio Search está virando algo mais conversacional, com respostas geradas por IA no topo da página (falei sobre isso na edição #21). Mas a lógica de fundo continua a mesma — o Google ainda depende de você chegar até ele com uma pergunta. O ChatGPT inverte isso: a pergunta acontece dentro de uma conversa que já estava rolando por outro motivo.

Heral Amir, executivo da Similarweb, deu nome ao fenômeno: intent drift — o deslocamento de intenção. A ideia é que, durante uma conversa longa com o ChatGPT, a intenção do usuário evolui. Começa em um lugar (curiosidade, dúvida técnica, pesquisa exploratória) e termina em outro (decisão de compra).

Os números contam a história: 46% dos usuários que acabaram vendo um anúncio no ChatGPT começaram a conversa sem nenhuma intenção comercial. E mais impressionante ainda: 83% das consultas que ativam anúncios no ChatGPT nunca teriam ativado um anúncio no Google Shopping. Traduzindo: a OpenAI não está roubando o mercado do Google. Está criando um mercado novo, em cima de comportamentos que o Google nunca conseguiu monetizar.

Os exemplos concretos do estudo são reveladores: um usuário pediu ajuda para se preparar para uma entrevista. 30 turnos de conversa antes de aparecer um anúncio do Indeed. Outro começou pesquisando sobre tacos de golfe com perguntas amplas, foi refinando até comparações específicas de produtos. 10 turnos até o anúncio da Dick's Sporting Goods aparecer. E o caso mais extremo: alguém perguntou "de onde os EUA exportam óleos ácidos destilados?". Uma pergunta de pesquisa industrial, técnica, sem cara de compra. 52 turnos depois, apareceu um anúncio da HubSpot.

Pense no que isso significa. No modelo do Google, esses 52 turnos seriam 52 buscas separadas, cada uma com uma palavra-chave diferente, cada uma sendo leiloada isoladamente. No ChatGPT, é uma única jornada — e o anunciante só aparece quando o sistema entende que a intenção já amadureceu o suficiente.

A mudança de modelo tem três consequências práticas para quem trabalha com mídia digital:

Primeira: o conceito de palavra-chave perde força. Você não compra mais "tênis de corrida". Você compra o momento certo dentro de uma conversa sobre saúde, treino, lesão no joelho ou maratona. O targeting deixa de ser sobre o que a pessoa digita e passa a ser sobre onde ela está mentalmente.

Segunda: o tempo de exposição vira ativo. Quanto mais tempo o usuário passa conversando com o ChatGPT antes do anúncio aparecer, mais qualificado ele está. Não é mais sobre interromper — é sobre aparecer quando a pessoa já está pronta.

Terceira: o funil de marketing tradicional (descoberta → consideração → decisão) colapsa em uma única superfície. A mesma conversa cobre todas as etapas. O anúncio entra quando o sistema decide que a etapa final chegou.

A Every é uma empresa de mídia e software comandada por Dan Shipper, e tem uma característica única: todo mundo lá — do editor ao vendedor — é early adopter de IA. Eles testam todo modelo novo, escrevem sobre o que funciona, e rodam seis produtos de software internamente. Funciona como um laboratório vivo do futuro do trabalho.

Ano passado, no mesmo podcast, Dan fez uma previsão que parecia exagerada: que o Claude Code seria a próxima grande revolução, inclusive para profissionais não-técnicos. Acertou em cheio. Voltou agora com uma bateria nova de previsões — e várias vão contra o discurso dominante. Selecionei as quatro mais provocadoras.

1. O lugar onde o trabalho acontece vai mudar: nos próximos 12 meses, a maior parte do trabalho intelectual vai acontecer dentro de um agente como Codex ou Claude Code — não mais nos seus aplicativos tradicionais. Funciona assim: você abre o Codex, e dentro dele tem um navegador embutido. Você acessa o Google Docs, o Notion ou qualquer outra ferramenta por ali. O agente vê tudo que você está fazendo, ao mesmo tempo que faz suas próprias tarefas em paralelo. Pesquisa, escreve, manda email, organiza arquivos. Dan conta que está em inbox zero há 10 dias seguidos — coisa que nunca aconteceu na vida dele.

Para a maioria de nós, a sequência intuitiva seria a inversa: colocar IA dentro dos aplicativos que já usamos. Dan diz que está acontecendo o oposto. Os aplicativos viram inquilinos do agente. Quem está construindo software hoje precisa pensar nessa virada: não basta adicionar um botão de IA no produto, é preciso desenhar para ser usado lado a lado com um agente.

Como consequência, a moda das CLIs (interfaces de linha de comando) acabou rápido. Por uns meses, todo mundo achou que o futuro era programar de dentro do terminal. Dan é direto: "A gente fez o speedrun da era das CLIs. Foi divertido enquanto durou." Agora voltamos pra interfaces visuais, mas com o agente do lado.

2. Automação é uma mentira: esta é provavelmente a tese mais incômoda do episódio. A Every dobrou de tamanho no último ano. De 15 para 30 pessoas. Como assim? A explicação do Dan: toda automação precisa de um humano cuidando dela. Quanto mais IA você coloca pra trabalhar, mais trabalho humano aparece. Não menos. Os benchmarks que assustam o mercado (tipo o da METR, que diz que o novo modelo da Anthropic consegue executar tarefas de 17 horas sozinho) medem uma coisa bem específica: a IA resolvendo problemas que alguém já formulou. O trabalho humano real está no andar de cima — perceber que o código todo está mal feito, decidir que a abordagem atual não vai funcionar, formular o próximo problema.

Daí surge a função mais importante do momento, segundo Dan: o "forward deployed engineer" — o engenheiro que fica responsável por garantir que os agentes da empresa estão funcionando bem. Não é uma função decorativa. As grandes empresas de IA (Anthropic, OpenAI) têm times inteiros fazendo isso internamente. E não vão sumir.

3. Quem ganha: PMs e designers full-stack: se humanos não vão sumir, a pergunta interessante é: quais humanos vão prosperar? Dan tem duas apostas claras. A primeira é o Product Manager que abraçou IA de cabeça. O caso favorito dele é o Marcus, ex-líder de produto da Axios. Tirou um ano sabático, ficou obcecado por IA, virou levemente técnico, e hoje toca o Spiral (produto de escrita da Every). Marcus entrega mais código que quase todo mundo do time de engenharia. Não porque virou engenheiro — mas porque combina sensibilidade de produto, empatia com usuário e faro editorial com a capacidade de construir. "Construir ficou fácil. O que importa agora é decidir o que construir e se está bom."

A segunda aposta são os designers full-stack. Antes, designer fazia mockup lindo e torcia pra engenharia implementar direito. Agora constrói sozinho. E há um detalhe crítico: como qualquer um pode vibe codar uma interface, todo produto começou a parecer igual — aquela estética genérica de IA, com os mesmos componentes, as mesmas animações, os mesmos roxos. Em um mundo assim, criatividade vira o ativo mais escasso do mercado.

4. As três apostas que mais vão contra o consenso: para fechar, três previsões do Dan que vão diretamente contra o que se está dizendo por aí:

Durante 20 anos, o Spotify fez uma coisa muito bem: te ajudar a encontrar o que já existe. Recomendava músicas, montava playlists, descobria seu gosto. No Investor Day desta semana, a empresa anunciou que essa era acabou.

A nova fase tem um nome: geração. Em vez de só te mostrar o que existe, o Spotify quer criar coisas novas pra você — músicas, narrações, áudio sob demanda. E lançou três produtos que provam que isso não é discurso de palco. O mais interessante? Os três são a resposta do Spotify para o maior medo da indústria musical com a IA — e todos viraram produto pago.

1. O Spotify resolveu o problema da IA antes dele virar briga: você já deve ter visto a polêmica. Ferramentas de IA gerando músicas no estilo de artistas, sem permissão, sem crédito, sem pagar ninguém. É o pesadelo da indústria. O Spotify fechou um acordo com a Universal Music (a maior gravadora do mundo) para fazer o oposto. Vai lançar uma ferramenta onde fãs podem criar covers e remixes a partir do catálogo de artistas que participarem — com consentimento, crédito e pagamento embutidos desde o começo. O artista decide se entra, leva crédito e ganha dinheiro com isso.

Nas palavras do chefe global de música do Spotify, Charlie Hellman: “sem um sistema de direitos no lugar, os artistas podem perder o controle do próprio trabalho enquanto o valor é criado sem voltar para quem o fez”. A solução vira um add-on pago do Premium — ou seja, mais uma fonte de receita pra Spotify e pros artistas ao mesmo tempo.

2. O estúdio de gravação acabou de virar opcional: pense em quanto custa lançar um audiolivro hoje: você precisa de um narrador profissional, um estúdio, horas de gravação e edição. É caro e demorado. Por isso a maioria dos livros nunca vira áudio. O Spotify quer derrubar essa barreira. As novas ferramentas de criação de audiolivros (em beta a partir de junho) dão a autores independentes acesso a vozes geradas por IA direto na plataforma — sem exigência de contrato exclusivo. Você escreveu um livro? Pode transformá-lo em audiolivro sozinho, sem pisar num estúdio.

Por que isso importa? Porque muda quem consegue publicar. O audiolivro deixa de ser privilégio de autor com editora grande e passa a estar ao alcance de qualquer um que escreva. E o Spotify ainda está expandindo o "Spotify for Authors" para 10 novos idiomas, sinalizando que essa aposta é global.

3. O Spotify quer ser seu assistente, não só seu player: esse é o mais ousado. Studio by Spotify Labs é um aplicativo de desktop separado que gera áudio personalizado pra você — tipo um briefing diário feito sob medida, salvo direto na sua biblioteca. Mas tem uma parte que vai muito além de música. O Studio entende seu gosto e ainda pode agir em seu nome: pesquisar temas, usar um navegador, organizar informação e ajudar a completar tarefas nas ferramentas que você usa todo dia. Leu de novo? Isso não é função de app de música. Isso é um agente de IA — território de OpenAI e Google, não de streaming. O Spotify está dizendo, na prática: não queremos só decidir qual música tocar, queremos ser o assistente que organiza seu dia.

Obrigado por ler o AI Around the Horn.

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