*Por Carlos Lopes, managing partner da BluStone
O custo de escrever código despencou. Iterar produto ficou dez vezes mais rápido. Equipes com acesso a um LLM conseguem criar um MVP em poucas semanas. Diante desse cenário, avaliando nosso portfólio e novos investimentos na BluStone, percebemos que estávamos nos perguntando de forma mais frequente o que, afinal, ainda configura uma barreira de entrada sustentável para startups na era de inteligência artificial?
Acreditamos que não seja um fator isolado, mas sim a combinação de alguns diferenciais, especialmente quando presentes em conjunto. E o mais contraintuitivo: muitos desses diferenciais se fortalecem e as barreiras de entrada aumentam à medida que os modelos melhoram. Seguem abaixo 7 dos principais diferenciais que temos buscado.
1) Dados proprietários
O modelo está mais comoditizado. Quem tem dados únicos e específicos e que se retroalimentam para melhorar o modelo tem um diferencial que os grandes modelos horizontais não tem e que não se compra no mercado. A Gartner já classifica modelos fundacionais como “commodities estratégicas”. Não acreditamos que a diferenciação baseada apenas em performance de modelo seja duradoura.
Um exemplo claro no Brasil é a nossa investida Infleet, logtech de gestão de frotas. Cada veículo conectado à plataforma gera dados contínuos de telemetria, como velocidade, comportamento do motorista, consumo e rotas. A cada novo cliente, o modelo fica mais assertivo. Demoraria anos e muito capital para um novo entrante criar essa base histórica.
2) Nível de integração no fluxo de trabalho do cliente
Quanto mais um produto se integra ao dia a dia operacional do cliente, maior o custo de saída — não por contrato, mas por dependência real. A transição de “AI como funcionalidade” para “AI como camada de workflow” é o momento em que o lock-in se torna estrutural. Ao se tornar a camada de orquestração de um processo crítico (compras, RH, onboarding, gestão de frota, etc), qualquer troca deixa de ser uma decisão técnica e passa a ser uma reorganização operacional.
É nesse contexto que o modelo do Forward Deployment Engineer (FDE) se torna estratégico. O FDE atua dentro do cliente, customizando a solução para os fluxos e particularidades de cada operação — e, ao fazer isso, vai mapeando e resolvendo os edge cases: as exceções e situações fora do padrão que todo processo carrega. O resultado é uma solução que, com o tempo, passa a refletir não apenas as melhores práticas do setor, mas a lógica interna específica daquele cliente. Isso aprofunda o custo de troca: o substituto não precisaria apenas oferecer funcionalidade equivalente, mas reaprender anos de contexto acumulado. Antes visto como um detrator de escalabilidade do produto, essa camada de serviço é, na era da IA, um dos diferenciais mais defensáveis que uma startup pode construir.
3) Segurança e processamento dentro do ambiente do cliente
Dados sensíveis de empresas não podem sair da rede. E isso não é uma paranoia regulatória, mas sim, risco real. Pesquisas recentes mostram que funcionários regularmente inserem dados sensíveis em ferramentas de IA externas — em quase 40% das interações, segundo a Cyberhaven (2026), algum dado corporativo sensível é exposto.
Para empresas que operam com dados sensíveis, a pergunta não é se um incidente vai acontecer com ferramentas externas — é quando. Soluções que processam dados dentro do próprio ambiente do cliente eliminam essa superfície de ataque completamente, entregando compliance como produtos e transformando segurança em arquitetura, não em política de uso.
4) SLMs treinados para propósitos específicos
Modelos especializados (SLMs) conseguem resultados comparáveis aos grandes modelos generalistas em tarefas específicas, com uma fração do custo. De acordo com a IBM, SLMs treinadas para tarefas específicas consistentemente entregam 80–90% da acurácia de LLMs de ponta a custo muito menor.
Para uma logtech que classifica ocorrências em frota ou uma fintech que detecta fraude em transações ou uma plataforma de atendimento para call centers, um modelo treinado com dados do próprio negócio consegue performar melhor que um modelo generalista com dados suficientes — e com custo operacional menor ao longo do tempo. Com um custo mais competitivo e performance igual ou melhor que um modelo generalista, não faria sentido uma eventual migração.
5) Complexidade regulatória e local
Na América Latina, alguns setores têm um nível de complexidade e especificidade regulatória que desincentiva a entrada de players internacionais ou modelos horizontais. Contabilidade (SPED, eSocial), saúde (ANS, dados clínicos sob LGPD), RH (CLT, convenções coletivas) e crédito (regulação do Banco Central, resolução CMN) exigem profundidade local que um modelo genérico e horizontal não tem profundidade suficiente – além de terem baixa tolerância para alucinações ou erros.
No Brasil, startups que operam nessas camadas regulatórias levam anos para construir a trilha de homologações, integrações e reputação junto aos órgãos competentes. Essas autorizações regulatórias junto com entendimento profundo de setores complexos tornam pouco atraente o mercado potencial para que modelos horizontais tenham algum incentivo para desenvolverem uma solução especifica.
6) Plataformas que fazem o trabalho — não só ajudam
Existe uma diferença fundamental entre um co-piloto e um agente. O co-piloto sugere; o agente executa. Quando um sistema passa a executar o trabalho e não apenas recomendar, voltar atrás se torna operacionalmente inviável.
Mas além do lock-in, há uma consequência ainda mais relevante para o modelo de negócio: quem faz o trabalho pode precificar pelo resultado. O SaaS tradicional cobra por assento ou por uso. Agentes que executam tarefas mensuráveis permitem cobrar por resultado, ou seja, por fatura processada, por fraude bloqueada, por contrato formalizado. Esse modelo expande o mercado para incluir o mercado de serviços além de software e, por consequência, amplia a captura de valor pela startup: a receita deixa de ser limitada pelo headcount do cliente e passa a escalar com o volume de trabalho realizado.
7) Distribuição
Dos sete pilares listados até agora, esse é o que acreditamos ser o maior diferencial atualmente. Com o custo de criar produtos caindo, identificar um canal com CAC saudável e escalar de forma rápida, é um dos principais diferenciais atualmente no mercado na nossa opinião. a vantagem vai para quem chega primeiro em escala, com CAC adequado e um GTM sustentável.
Como o produto não é mais um diferencial tão relevante, o Go To Market (GTM) está se tornado o maior diferencial. Importante ressaltar que dado o interesse por IA, um crescimento exponencial inicial não quer dizer que o GTM está funcionando dado que existe muito interesse por contratar IA hoje em dia. A retenção com aumento de receita junto com o baixo churn do cliente e’ o que deveria se buscar – métricas difíceis de avaliar no começo da jornada de várias start-ups.
Uma das formas que temos visto que tem sido adotada por várias start-ups em um primeiro momento é o canal indireto. Canais de parceria com distribuidores naturais — ERPs verticais, associações setoriais, marketplaces — comprimem o ciclo de aquisição de forma que equipes de vendas diretas não conseguem. Tendo dito isso, existe um risco de potencial desintermediação em alguns casos e a propria IA deveria ajudar a migrar para um modelo direto ao longo do tempo – permitindo atingir um CAC com menos custo, mais rápido e mais individualizado.
O desafio das startups de AI é a velocidade para gerar os diferenciais
Se em mercados mais maduros essas camadas de defensibilidade já começam a se consolidar, no Brasil grande parte delas ainda está sendo construída. O ponto central é como alavancar vários desses diferenciais o quanto antes para criar barreiras que competidores – sejam grandes modelos horizontais ou outras start-ups – não consigam replicar.
O objetivo é que vários desses diferenciais: dados proprietários, integração de workflow, segurança, modelos especializados, regulação local, execução de tarefas e distribuição se reforçam mutuamente: quanto mais delas estão presentes, maior a barreira.
O diferencial competitivo virá de quem conseguir transformar esses diferenciais em uma modelo de negócio cujas barreiras crescem com o tempo e melhoria do modelo — diminuindo a chance da start-up perder seu propósito a cada nova atualização de um grande modelo.
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