A FIFA distribuiu, de graça, um agente de IA da Lenovo para cada uma das 48 seleções desta Copa. A ideia é que Curaçao, com orçamento de ilha caribenha, agora tenha acesso ao mesmo tipo de análise que a Inglaterra.

Para dar dimensão do que está em jogo: a FIFA registra cerca de 150 milhões de pontos de dados por partida, e só os sensores dentro da bola capturam 500 movimentos por segundo, permitindo acompanhar com precisão sua trajetória, velocidade e movimentação.

Esse volume de informação mostra como o futebol moderno virou um campo fértil para AI. Os dados e IA já estão sendo usados em várias frentes do jogo:

A lógica por trás de tudo isso é simples: no futebol, existem combinações demais para uma pessoa analisar sozinha. São 22 jogadores se movimentando, tomando decisões, reagindo ao adversário e mudando o jogo a cada segundo. Por isso, a IA entra como uma forma de encontrar padrões em meio ao caos.

Para seleções menores, esse tipo de tecnologia pode reduzir a distância em relação aos países mais ricos. Mas isso não resolve tudo. Ferramentas de IA, dados e equipes técnicas custam caro. E, mesmo quando há muita informação disponível, surge outro problema: como transformar tudo isso em algo realmente útil para técnicos e jogadores? Um treinador não precisa de um relatório de 47 páginas sobre o lateral adversário. Ele precisa de poucos insights claros, práticos e acionáveis.

A IA pode ajudar seleções menores a competir melhor, como no caso de Curaçao. Mas também pode ampliar a distância para os países que já têm mais dinheiro, mais estrutura e mais gente qualificada para usar essas ferramentas.

Porque, no fim, a IA não ganha jogo sozinha. Assim como nas empresas, ela só vira vantagem quando muda o processo, melhora a decisão e chega de forma simples para quem precisa agir.

Nos últimos anos, a corrida da IA aconteceu quase toda dentro das telas: modelos mais espertos, agentes executando tarefas, trabalho intelectual automatizado. Mas o NFX (fundo de Venture Capital) cravou uma provocação: a próxima fase da IA vai ser bem menos digital do que parece.

A tese é simples: Revolução Industrial = energia + inteligência + ação coordenada. A IA resolveu o item do meio — sabe escrever, programar e decidir. Os outros dois ficaram para trás. Inteligência abundante não serve de nada se não tem eletricidade para rodar nem mãos para agir. Ela planeja o prédio, mas não levanta a parede.

A primeira Revolução Industrial não aconteceu por causa de uma única invenção. A máquina a vapor forneceu energia abundante, novas máquinas transformaram essa energia em produtividade e o modelo das fábricas reorganizou milhares de pessoas em torno de um sistema capaz de operar em escala.

Data centers estão consumindo uma parcela crescente da capacidade elétrica disponível. Segundo os números reunidos pelo NFX, o Departamento de Energia dos Estados Unidos estima que o país precisará adicionar cerca de 100 gigawatts à rede até 2030. Grande parte dessa demanda virá justamente da infraestrutura de IA.

Não à toa, Microsoft, Amazon, Meta e Google já correm para garantir contratos de energia nuclear, investir em fontes alternativas e assegurar eletricidade para seus data centers antes dos concorrentes.

Isso abre três frentes de oportunidade:

A mudança de perspectiva é importante. A infraestrutura elétrica, antes vista como uma indústria distante do universo das startups, começa a se tornar parte central da corrida da IA.

No ambiente digital, agentes de IA já conseguem pesquisar, redigir documentos, comprar produtos e movimentar informações. Mas boa parte da economia continua dependendo de trabalho físico: agricultura, logística, indústria, construção e transporte. É aí que entram a robótica e a chamada IA física.

Uma das oportunidades está nas ferramentas que permitem treinar essas máquinas. Modelos de linguagem aprenderam com bilhões de textos disponíveis na internet, mas não existe um banco equivalente com bilhões de movimentos físicos. Por isso, empresas estão usando vídeos de pessoas trabalhando, dados sintéticos e gêmeos digitais — fábricas e ambientes virtuais onde robôs podem treinar milhões de vezes sem quebrar nada nem colocar ninguém em risco.

Outra aposta está nos robôs especializados. Em vez de tentar criar um humanoide capaz de fazer tudo, startups podem dominar tarefas específicas e valiosas: retirar ervas daninhas de uma plantação, organizar mercadorias em um armazém ou movimentar cargas em um centro logístico. Os primeiros vencedores talvez pareçam pequenos e nichados. Mas cada nicho pode representar uma indústria bilionária.

Data centers, redes elétricas, baterias e robôs não são feitos apenas de software. Eles exigem aço, cobre, minerais, fibra de carbono, semicondutores e novos materiais capazes de transportar energia com mais eficiência.

Por isso, a nova onda tecnológica também pode revitalizar setores considerados antigos. Mineração, siderurgia e manufatura avançada passam a ser tratadas como problemas de tecnologia: com automação, integração vertical, software e ciclos de desenvolvimento mais rápidos.

O movimento já começou. A Microsoft, por exemplo, assinou acordos para usar aço de menor emissão na construção de data centers. Outras empresas tentam desenvolver novos processos de mineração ou descobrir materiais supercondutores com a ajuda da própria IA.

É uma relação circular: a indústria fornece a infraestrutura necessária para a IA crescer, enquanto a IA ajuda a reinventar a indústria que a sustenta.

O próximo grande passo da web pode não ser um site mais bonito, mais rápido ou mais interativo. Pode ser um site que se monta sozinho para cada visitante. Esse é o conceito que a Adobe está explorando com os chamados agentic sites: sites que entendem a intenção de quem está navegando e, em tempo real, montam uma página personalizada para aquela pessoa.

Não é mais aquela personalização tradicional do tipo “quem comprou isso também comprou aquilo”. A ideia aqui é mais radical: o conteúdo, os produtos, os textos e até a estrutura da página podem mudar de acordo com o que o usuário quer fazer naquele momento. Segundo Carlos Sanchez, da Adobe, isso já é tecnicamente possível hoje. A visão da empresa é criar uma experiência para uma “audiência de uma pessoa”. Ou seja: não pensar mais em segmentos como “jovens adultos”, “mães”, “compradores recorrentes” ou “pessoas interessadas em tecnologia”. Pensar em uma experiência criada para uma pessoa específica, naquele contexto específico.

Um dos exemplos apresentados foi o de um site de máquinas de café. Se o visitante demonstrasse interesse em camping, o site poderia reorganizar a página para destacar máquinas, textos e produtos relacionados a fazer café ao ar livre. O mesmo site, portanto, deixaria de ser uma vitrine fixa e passaria a funcionar quase como uma conversa visual. Pense numa loja física em que as prateleiras se reorganizam sozinhas no segundo em que você entra pela porta, adivinhando o que você veio buscar. Sanchez estima o custo disso em 1 a 2 centavos de dólar por página, com geração em 1 a 2 segundos. E isso só vai ficar mais barato.

A diferença importante é que a IA não estaria inventando tudo do zero. Ela usaria o conteúdo já existente da empresa como base. O modelo buscaria nos materiais aprovados pela marca e montaria uma página sob medida, reduzindo o risco de alucinação e mantendo controle sobre a experiência.

Isso muda bastante a lógica de marketing digital. Hoje, boa parte dos sites ainda funciona como um mapa fixo: home, categoria, produto, blog, checkout. O usuário precisa navegar por esse caminho até encontrar o que quer. Num site agentic, a lógica se inverte. O usuário expressa uma intenção, direta ou indiretamente, e o site se reorganiza ao redor dela.

Para e-commerce, o caso de uso é óbvio: aumentar conversão. Mas a ideia pode ir além do varejo. Qualquer negócio com muitos produtos, públicos, jornadas ou mensagens pode se beneficiar desse tipo de experiência. Bancos, montadoras, educação, turismo, seguros, B2B. Quanto maior a complexidade da oferta, maior o valor de simplificar a jornada para cada pessoa.

Mas existe um ponto central: com IA, ficou mais fácil construir coisas. O difícil agora é saber o que vale a pena construir. O próprio Sanchez reconhece isso. Adobe ainda está experimentando o conceito com clientes e buscando empresas dispostas a testar. Porque o desafio não é apenas técnico, é estratégico.

As empresas estão tentando entender, ao mesmo tempo, várias mudanças: chatbots, agentes pessoais, interfaces generativas, conteúdo estruturado para IA, compras feitas por assistentes e formas de trazer usuários de volta de plataformas como ChatGPT, Perplexity ou Google AI Mode. No fundo, todo mundo está tentando responder à mesma pergunta: qual é o papel do site quando o usuário não precisa mais necessariamente visitar um site?

A resposta talvez seja que o site não desapareça, mas mude de função. Ele deixa de ser uma coleção fixa de páginas e vira uma espécie de sistema vivo de conteúdo, produtos e interações. Um lugar que pode atender tanto humanos quanto agentes de IA. Porque, em muitos casos, não será mais a pessoa que chegará ao site, será o agente dela.

Para compras simples, como recomprar papel higiênico ou remarcar um serviço, talvez o agente resolva tudo sozinho. Para uma compra mais emocional ou visual, como uma jaqueta, um carro ou uma viagem, a pessoa ainda vai querer ver, comparar e decidir. Isso significa que o futuro da web provavelmente não será só humano ou agente. Será uma mistura dos dois.

Obrigado por ler o AI Around the Horn.

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