O mercado de bilhões que ninguém está vendo

O mesmo curso. O mesmo professor. O mesmo conteúdo.

Mas você e eu teríamos experiências completamente diferentes.

Não porque somos diferentes. Porque o sistema SABE que somos diferentes.

Na última newsletter, mostrei o mapa. As 6 camadas onde o valor de IA está concentrado. Identifiquei uma que quase ninguém está olhando. Hoje vou te levar para dentro desse andar.

Aos 16 anos, eu tinha um teclado Cassio azul. Pequeno, barato, com alto-falante que parecia de brinquedo. Cinco teclas nem funcionavam. Algumas escalas eu simplesmente não conseguia fazer.

Um dia, Adriano, o pianista da igreja, apareceu. Entreguei o teclado pra ele tocar.

Aquele cara pegou aquele instrumento quebrado e tocou um jazz com uma escala pentatônica tão absurda que eu jurei que ele tinha apertado play em algum lugar. Não era possível aquele som sair dali.

Ali eu entendi uma coisa que carrego até hoje: o instrumento não faz o músico.

Hoje todo mundo tem acesso às mesmas ferramentas. ChatGPT. Claude. Gemini. A mesma API. O mesmo poder computacional. O mesmo acesso.

O que separa quem cria sistemas de quem fica digitando prompts?

Contexto.

Não o contexto genérico que qualquer IA tem. O contexto que só você acumulou. As decisões que você já tomou. Os erros que já corrigiu. Os processos que já criou. O jeito que você faz as coisas, que você nem percebe mais porque virou automático.

Isso não dá pra copiar. Não dá pra comprar. Só dá pra construir.

O Que Aconteceu Numa Madrugada

Deixa eu te contar o que aconteceu numa madrugada recente.

Eu tinha um problema. Meu time de dados vinha tentando fazer uma análise há dois anos. Sem sucesso. Queriam entender quem eram nossos alunos de verdade. Não demograficamente. Psicograficamente. O que pensam, o que sentem, o que os trava.

Numa madrugada, eu sentei pra resolver isso. Não sozinho.

Com mais de 100 agentes trabalhando em paralelo enquanto eu dormia 3 horas.

O resultado? 609 reuniões analisadas. 450 horas de conteúdo processado. 8 personas mapeadas com precisão cirúrgica. Descobri que 3 delas representam 79% da base.

O que o time não conseguiu em 2 anos, saiu em 12 horas.

Isso não é automação comum. É outra coisa.

Por Baixo do Capô

Deixa eu explicar o que acontece por baixo.

Quando alguém me pede "manda o prompt", eu respondo: eu não trabalho com prompt. Eu trabalho com sistemas.

O José Amorim, que estava numa live comigo, explicou assim: pensa no corpo humano. Uma célula é um conjunto de organelas. Um conjunto de células iguais forma um tecido. Um conjunto de tecidos faz um órgão. E um sistema é um conjunto de órgãos trabalhando juntos.

Prompt é célula. Útil, mas isolado não faz nada complexo.

Para fazer o que eu fiz naquela madrugada, precisei construir algo maior. Agentes que gerenciam outros agentes. Clusters que se expandem. Uma hierarquia onde um agente sênior orquestra oito gerenciadores, cada gerenciador controla seus executores, e os executores criam novos agentes quando precisam.

Como eu consegui ter +100 agentes trabalhando comigo? Porque tenho agentes que criam criadores de agentes.

Parece complicado. E é, se você tentar fazer sozinho, descobrindo no YouTube. Mas quando alguém te mostra a estrutura, você percebe que é como o teclado Cassio. O instrumento é simples. O que muda é quem toca.

O Ponto Que a Maioria Ignora

Agora aqui vem o ponto que a maioria ignora.

Lembra que eu disse que contexto não dá pra copiar? Isso vale pra IA também.

Eu tenho 134 sistemas de mapeamento da mente humana. DISC. Eneagrama. Big Five. Estimativa de QI. Mapeamento comportamental. Cada sistema tem dezenas de variações. Só o Eneagrama tem 69.

Para cada variação, eu descobri quais drivers fazem você se conectar. Quais formatos funcionam melhor pra você. Se você aprende melhor com vídeo ou texto. Se prefere exemplos práticos ou teoria primeiro.

E o que eu faço com isso?

O mesmo curso não vai ser o mesmo curso pra ninguém.

Com base em como você funciona, personalizo quais aulas você assiste. Qual pedaço da aula. Se faz mais sentido vídeo ou texto naquele momento. Qual exercício te destravar. Qual sequência te acelera.

Não conheço ninguém no mundo que fez isso dessa forma.

O mercado de IA em educação vai de 7 bilhões pra 112 bilhões até 2034. Pesquisas mostram que personalização com IA aumenta engajamento em até 60%. Mas a maioria ainda está tentando enfiar o mesmo conteúdo goela abaixo de todo mundo.

O Problema Nunca Foi Você

Cada pessoa é uma pessoa. Parece óbvio. Mas a educação inteira foi construída fingindo que não é.

Você senta numa sala com mais 40 pessoas. Todas recebem o mesmo conteúdo. No mesmo ritmo. No mesmo formato. Quando não funciona pra você, a conclusão é que você não se esforçou o bastante. Que você é o problema.

O problema nunca foi você. Era o sistema que te tratava como média.

Jornada em Construção

Isso que eu tô construindo não é produto pronto. É jornada em construção.

Ontem, a Jaia (uma das alunas mais engajadas na academia) se tornou a primeira aluna com a mente completamente mapeada. Pegamos o email dela, jogamos no sistema, e saiu um dashboard inteiro sobre como ela pensa. Segundo cérebro automatizado baseado em como ela funciona.

Isso vai ser padrão pra todo aluno. Cada um com seu mapeamento. Cada um com sua trilha.

Eu sinceramente tenho dificuldade recentemente até pra dormir. Porque as coisas estão mudando tão rápido. Não dá mais tempo de esperar. Não dá mais tempo de fazer com calma.

É como se as coisas estivessem só acelerando. Você quer pegar um ônibus e tá correndo ali de boa, só que o ônibus começa a acelerar. Se você continuar caminhando, você não vai mais alcançar.

Elon Musk foi direto em Davos e falou: "Vamos ter IA mais inteligente que qualquer humano até o final desse ano. Até 2030, mais inteligente que toda humanidade combinada." Você pode discordar do Musk em muita coisa. Mas ele não costuma errar timing.

O Novo Gargalo

Lembra que na newsletter anterior eu mostrei um prédio de 6 andares? Embaixo ficam os chips, a infraestrutura, o hardware. No meio ficam os modelos, as ferramentas, as APIs. E no quarto andar fica uma camada chamada Orquestração e Contexto.

É a camada onde você conecta IA aos seus dados, seus processos, seu conhecimento específico. É onde ferramentas genéricas viram sistemas únicos. E é justamente a camada que está sendo ignorada enquanto todo mundo briga pelos andares de baixo.

Modelos de IA estão virando commodity. ChatGPT, Claude, Gemini, cada vez mais parecidos, cada vez mais baratos. Quando a ferramenta é igual pra todo mundo, o valor migra pra quem tem o contexto que ninguém mais tem.

Mas aqui vem algo que poucas pessoas perceberam.

Dados regem tudo. Toda IA que você usa foi treinada com dados. Dados ruins, IA genérica. Dados ricos, IA que parece que te conhece há anos.

Sabe aquela hiperpersonalização que mostrei antes? Os 134 sistemas de mapeamento? Isso só funciona porque eu tenho dados que ninguém mais tem. Dados das minhas conversas, das minhas reuniões, dos meus alunos. Dados que nunca foram jogados num ChatGPT ou num Claude da vida.

Isso é ouro. E é ouro que não dá pra fabricar.

O Gartner prevê que 60% dos dados usados pra treinar IA em 2026 serão sintéticos. Gerados por máquina. Mas dados sintéticos não conseguem criar hiperpersonalização de verdade. Eles escalam o que já existe. Não criam o que nunca existiu.

Pra ter uma IA que realmente entende seu cliente, seu processo, seu jeito de fazer as coisas, você precisa de dados reais. Seus dados. Dados que você não compartilhou com nenhuma plataforma. Dados que estão presos na sua cabeça, nas suas planilhas, nas suas conversas.

É o sonho de qualquer pessoa de marketing. De vendas. De produto. De qualquer área. Ter um sistema que conhece cada cliente individualmente.

Que sabe exatamente o que falar, quando falar, como falar. Isso sempre foi impossível em escala. Agora não é mais. Mas só pra quem tem os dados.

E dados humanos de qualidade são o novo gargalo da indústria inteira.

A OpenAI comprometeu 1,15 trilhão de dólares em infraestrutura até 2035. O projeto Stargate vai investir 500 bilhões nos EUA até 2029. Trilhões em computadores. Trilhões em energia. Trilhões em data centers.

Jensen Huang, CEO da NVIDIA, disse em Davos essa semana: "IA é a maior construção de infraestrutura da história humana." Não da história da tecnologia. Da história humana.

E o que falta pra alimentar tudo isso? Dados humanos de qualidade.

O cofundador da OpenAI, Ilya Sutskever, disse que dados humanos são como combustíveis fósseis: recurso finito. "Nós alcançamos o pico de dados e não haverá mais."

Por isso empresas estão pagando fortunas por dados de qualidade.

Em junho de 2025, a Meta pagou 14,8 bilhões de dólares por 49% da Scale AI. Avaliação total: mais de 29 bilhões. Uma empresa que basicamente organiza dados humanos pra treinar IA.

A Scale AI faz quase 1 bilhão de dólares por ano só com RLHF, o processo de treinar IAs com feedback humano. Um bilhão. Por ano. Uma empresa.

E não é só ela. O mercado inteiro de anotação de dados vai de 5 bilhões pra quase 30 bilhões até 2032. Empresas pagam até 100 dólares por uma única comparação de qualidade em tarefas de RLHF. Cem dólares por uma opinião humana qualificada.

O Que Isso Significa Pra Você

O que isso significa pra você?

Cada decisão que você documenta. Cada julgamento que você faz. Cada exceção que você resolve. Tudo isso é treinamento pra IA. Você já está gerando esses dados. A pergunta é: quem vai capturar esse valor?

Você vai ser quem produz esses dados estruturados, ou quem paga caro por eles depois?

Seu conhecimento especializado vale mais do que milhões de anotações de crowd. Pesquisas recentes mostram que menos avaliações de humanos qualificados superam mais avaliações de não qualificados. O gargalo não é quantidade. É qualidade.

O que tá preso dentro da sua cabeça? Aquele processo que você faz sem pensar? Aquela forma de resolver problemas que pra você é "normal" mas pra outro é "como você faz isso?"

Esse é o ouro. E tá preso.

A Porta Abre Puxando

Talvez você já tentou. Abriu o ChatGPT. Digitou um prompt. Saiu algo genérico. Tentou de novo. Genérico melhorado. Fechou a aba frustrado.

E ficou aquela sensação: "será que eu que não sei usar isso?"

Deixa eu te falar uma coisa.

Não é você. É o caminho.

A gente observa isso de perto com nossos alunos. A maioria das pessoas que tenta usar IA sozinha trava no mesmo lugar. Gente inteligente. Gente capaz. Travando porque está tentando empurrar uma porta que abre puxando.

Ninguém te mostrou onde fica a maçaneta. Você foi lá, tentou do jeito que parecia óbvio, não funcionou, e concluiu que o problema era você.

Não era.

A diferença entre quem constrói sistemas e quem fica preso no prompt não é talento. É ter acesso a quem já fez.

Isaac Newton disse que só enxergou longe porque estava nos ombros de gigantes. Eu só cheguei onde cheguei porque pessoas compartilharam comigo o que sabiam. Abriram o jogo. Mostraram os atalhos que levaram anos pra descobrir.

Agora é minha vez de fazer o mesmo. Meu time está pronto pra isso. Dia 24 e 25, sábado e domingo, a gente vai estar lá do seu lado, compartilhando tudo o que aprendemos. Não guardando pra gente. Passando pra frente.

É exatamente isso que acontece na Imersão Prática IA para Negócios.

Em 48 horas, você sai com pelo menos um sistema de IA funcionando. Não slide. Não planejamento. Sistema rodando.

24 e 25 de Janeiro. Dois dias. Você entra com o que já sabe. Sai com isso funcionando. E se não sair? Devolvo seu dinheiro.

A culpa nunca foi sua.

Alan Nicolas ♾️
CEO, Academia Lendár[IA]

P.S.: Talvez uma voz disse "vai ser igual às outras vezes". Não vai. Porque dessa vez você não vai estar sozinho. E se não funcionar, devolvo seu dinheiro. Risco zero.

📚️ Livros Recomendados:

• Working Backwards — Colin Bryar & Bill Carr: Ex-executivos da Amazon detalham como construir sistemas que escalam sem perder qualidade.
  

• Cointeligência — Ethan Mollick: Mollick é professor de Wharton e pesquisa como humanos e IA trabalham juntos. O livro não fala de prompts, fala de como estruturar conhecimento para que IA amplifique o que você já sabe.
  

• Impromptu — Reid Hoffman: Hoffman escreveu o livro inteiro conversando com GPT-4. Cada capítulo mostra a dinâmica real de co-criação. Não é teoria sobre IA, é demonstração prática de como alguém experiente orquestra uma ferramenta genérica para gerar algo único.

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• Escrita por: Alan Nicolas utilizando Obsidian potencializado com IA

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