Claude Meetup: aprendizados e reflexões do evento patrocinado pela Anthropic em São Paulo.

Lições para o próximo ciclo da Inteligência Artificial

A participação da DB no Claude Meetup foi uma oportunidade valiosa para acompanhar de perto algumas das discussões mais relevantes sobre o futuro da Inteligência Artificial. Em um cenário de evolução acelerada, compreender apenas o estado atual da tecnologia já não é suficiente. O desafio passa a ser entender para onde ela está indo e como essa transformação impactará modelos de negócio, processos, produtos e estratégias corporativas.

O evento patrocinado pela Anthropic ocorreu em meados de Julho de 2026, reunindo pessoas interessantes em entender o que já é possível fazer com IA dentro de empresas e de negócios no Brasil.

O público presente reuniu programadores, empreendedores, executivos, estudantes e profissionais de negócios interessados em compartilhar aprendizados sobre IA e formas de uso do Claude no dia a dia.

Ao longo do evento, foram apresentados dados, conceitos e casos práticos que ajudam a explicar por que a IA deixou de ser apenas uma tendência tecnológica para se tornar uma alavanca concreta de produtividade, inovação e competitividade.

Este artigo consolida os principais aprendizados trazidos pelos profissionais da DB que participaram do Claude Meetup e discute suas implicações para empresas que estão iniciando ou acelerando sua jornada de adoção da Inteligência Artificial.

A evolução dos modelos entrou em uma fase exponencial

Antes de 2024, estimava-se que a capacidade dos modelos dobrava aproximadamente a cada seis meses. A partir de 2024, esse intervalo passou para cerca de quatro meses. Na prática, isso representa uma evolução equivalente a modelos aproximadamente dez vezes mais inteligentes a cada ano.

Ao mesmo tempo, o custo para acessar um determinado nível de inteligência também vem diminuindo, indicando uma tendência de redução de até dez vezes ao ano para uma mesma capacidade. Essa combinação entre aumento de desempenho e redução de custos muda profundamente a forma como as empresas devem planejar suas iniciativas de IA.

Uma tarefa que hoje depende do modelo mais avançado e caro do mercado poderá, em pouco tempo, ser executada por um modelo intermediário, com custo igual ou menor. Da mesma forma, aplicações consideradas inviáveis atualmente poderão se tornar economicamente acessíveis em poucos meses.

A conclusão prática é direta: as empresas precisam planejar para o que está por vir, e não apenas para o que existe hoje.

Isso não significa apostar em possibilidades abstratas, mas construir arquiteturas flexíveis, criar ciclos curtos de experimentação e evitar decisões que dependam excessivamente das limitações atuais da tecnologia. Em um ambiente de evolução exponencial, projetos rígidos podem se tornar ultrapassados antes mesmo de atingirem sua maturidade.

O custo da IA não é exatamente o que parece

Existe uma percepção de que soluções baseadas em IA são necessariamente caras. No entanto, a dinâmica econômica dos modelos é mais complexa. Muitos dos planos de assinatura disponíveis atualmente são fortemente subsidiados pelos fornecedores. Um exemplo prático apresentado foi de um plano de US$ 200 mensais cujo volume de utilização poderia equivaler a até US$ 14 mil em consumo de API.

Apesar disso, a tendência não aponta necessariamente para um aumento generalizado de custos. O mercado deve passar por uma bifurcação. De um lado, modelos menores, especializados e mais baratos serão suficientes para atender à maior parte das tarefas corporativas. Do outro, os modelos de fronteira continuarão sendo utilizados em situações nas quais um ganho adicional de inteligência gere uma vantagem competitiva relevante.

Isso significa que o modelo mais avançado não será necessariamente a melhor escolha para todos os desafios. Em muitos contextos, ele poderá ser utilizado apenas nas etapas que exigem maior capacidade de análise, planejamento ou tomada de decisão. As atividades de execução poderão ficar sob responsabilidade de modelos mais econômicos.

O ponto central deixa de ser apenas o preço por token e passa a ser a capacidade de estruturar uma arquitetura eficiente de consumo. Empresas que souberem combinar diferentes modelos de acordo com a complexidade de cada tarefa terão melhores condições de equilibrar desempenho, custo e escala. Na prática, a discussão não deve se limitar a quanto custa utilizar IA, mas considerar quanto valor ela entrega, quais custos substitui e quais riscos ajuda a evitar.

Da conversa à execução: a arquitetura de agentes em quatro estágios

O conceito mais transformador apresentado no encontro fala sobre a evolução da IA, de simples interfaces de conversa para arquiteturas compostas por agentes especializados, demonstrados em uma jornada de quatro estágios.

1. Chat simples

No primeiro estágio, existe uma interação direta entre a pessoa e a IA. O usuário faz uma pergunta e o modelo produz uma resposta.

Esse formato já gera ganhos importantes de produtividade, principalmente em atividades como pesquisa, produção de conteúdo, síntese de informações e apoio à tomada de decisão. No entanto, a capacidade de execução ainda é limitada, pois a IA depende de comandos e acompanhamento constantes.

2. Agente simples

No segundo estágio, a IA deixa de apenas responder e passa a utilizar ferramentas para concluir uma tarefa. Um agente pode, por exemplo, realizar buscas, consultar documentos, acessar sistemas, verificar informações e revisar o próprio resultado antes de entregá-lo. Em vez de uma única interação, passam a existir dezenas de chamadas coordenadas para atingir um objetivo.

3. Agentes coordenando subagentes

No terceiro estágio, um agente principal divide um problema entre diversos subagentes especializados. Cada um deles pode assumir uma responsabilidade específica, como pesquisar, analisar dados, produzir uma solução, testar hipóteses ou revisar a qualidade da entrega.

Nesse modelo, centenas de interações podem acontecer de forma coordenada. Os agentes funcionam de maneira semelhante a times especializados, trabalhando simultaneamente em diferentes partes de um mesmo desafio.

O principal ganho está no paralelismo. Quarenta agentes trabalhando durante uma hora podem produzir resultados superiores aos de um único agente trabalhando por quarenta horas, especialmente quando as tarefas podem ser decompostas e executadas simultaneamente.

Essa arquitetura também permite distribuir os custos de forma mais inteligente. Um modelo mais avançado pode ser utilizado para planejar a execução, decompor o problema e supervisionar o resultado. Modelos menores e mais baratos podem realizar as tarefas operacionais.

4. Rotinas automáticas

No quarto estágio, os agentes passam a atuar em rotinas acionadas automaticamente por eventos ou gatilhos de negócio. Em vez de aguardar uma solicitação humana, o sistema identifica uma situação, inicia o fluxo de trabalho, aciona os agentes necessários, verifica o resultado e conclui a atividade. Esse processo pode envolver milhares de chamadas e interações sem acompanhamento humano constante.

Nesse cenário, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta de apoio e passa a fazer parte da própria operação da empresa.

Profundidade de turno: delegar sem acompanhar cada etapa

Em uma conversa simples com um modelo, cada interação depende de um novo comando do usuário. Em uma arquitetura de agentes, uma única solicitação pode iniciar diversas etapas internas de execução e validação.

Um agente executor realiza a tarefa. Outro agente avalia o resultado e verifica se os critérios definidos foram atendidos. Caso identifique problemas, o trabalho retorna para correção. Esse ciclo continua até que o resultado alcance o nível esperado ou atinja os limites previamente estabelecidos.

É uma dinâmica semelhante à delegação em uma equipe: a liderança define o objetivo, os critérios de qualidade e as restrições, enquanto o time organiza a execução e retorna com a entrega concluída.

Para as empresas, esse conceito amplia o potencial de automação. Em vez de acelerar apenas tarefas isoladas, torna-se possível delegar fluxos completos, com etapas de execução, revisão e melhoria.

O desafio, naturalmente, será estabelecer os mecanismos adequados de governança. Quanto maior a autonomia dos agentes, maior a importância de definir objetivos claros, limites de atuação, permissões, mecanismos de auditoria e momentos obrigatórios de validação humana.

Casos reais que demonstram o valor da IA

Além das discussões conceituais, o evento apresentou exemplos práticos que ajudam a materializar o impacto da Inteligência Artificial nos negócios. Esses casos mostram que o valor da IA não depende necessariamente de projetos longos, equipes altamente especializadas ou grandes investimentos iniciais. Quando aplicada a um problema concreto, a tecnologia pode ampliar consideravelmente a capacidade de execução de uma equipe.

Capacidade de resposta diante de uma crise

Em um dos cases de uso, duas pessoas sem experiência em programação utilizaram o Claude para apoiar a resolução de uma crise que afetava mais de 300 pessoas.

A iniciativa resultou em aproximadamente R$ 100 mil em reembolsos processados e ajudou a evitar cerca de R$ 200 mil em risco jurídico. O custo relatado foi equivalente a uma assinatura da plataforma.

O caso evidencia uma mudança importante na relação entre conhecimento técnico e capacidade de execução. Com o apoio da IA, profissionais de negócio podem estruturar soluções, automatizar atividades e responder a situações críticas sem depender integralmente de uma equipe tradicional de desenvolvimento.

Isso não elimina a necessidade de conhecimento técnico, governança ou validação. Porém, reduz a distância entre identificar um problema e construir uma resposta funcional.

Solução proprietária e redução de custos

Outro exemplo apresentado foi o desenvolvimento de um CRM proprietário, onde a solução integrou diferentes fontes de dados públicos, incluindo informações do IBGE e do Fundeb, e incorporou funcionalidades como health score de clientes, centralização de informações e automação de processos financeiros.

O projeto foi entregue em três meses por uma equipe de dez pessoas e gerou uma economia mensal estimada em R$ 11.700 com ferramentas e licenças.

Além da redução direta de custos, o desenvolvimento de uma solução própria permite adequar os fluxos às necessidades específicas da operação, diminuir a fragmentação de dados e ampliar o controle sobre a evolução do produto.

Os dois casos ajudam a desconstruir dois argumentos recorrentes: o de que IA é necessariamente cara e o de que seus resultados demoram para aparecer. Quando há um problema bem definido e uma estratégia adequada de execução, os benefícios podem ser rápidos, concretos e mensuráveis.

O que esses aprendizados significam para as empresas?

A aceleração dos modelos indica que as empresas precisarão revisar continuamente suas premissas tecnológicas. Soluções consideradas inviáveis financeiramente hoje podem se tornar acessíveis em poucos meses, enquanto capacidades que atualmente parecem avançadas tendem a se tornar parte do padrão de mercado.

Ao mesmo tempo, a evolução das arquiteturas de agentes aponta para uma transformação profunda na maneira como o trabalho será organizado e executado. Em vez de utilizar a IA apenas como uma ferramenta individual de produtividade, as organizações poderão estruturar fluxos completos apoiados por agentes especializados. Pesquisa, planejamento, execução, verificação e revisão poderão fazer parte de uma mesma rotina automatizada.

Os casos apresentados reforçam outro ponto importante: o valor da IA não está apenas em grandes projetos de inovação. Muitas vezes, os ganhos mais imediatos surgem da capacidade de resolver problemas reais com rapidez, reduzir desperdícios, mitigar riscos, automatizar processos e ampliar a produtividade das equipes existentes.

Nesse cenário, a vantagem competitiva dependerá cada vez menos do simples acesso à tecnologia. Os mesmos modelos estarão disponíveis para diferentes empresas. E isso é central para entender o momento que vivemos.

O diferencial estará na capacidade de selecionar os problemas certos, organizar dados e processos, integrar a IA à operação e transformar experimentos em resultados sustentáveis.

Takeaways para o mercado

Os principais aprendizados do Claude Meetup podem ser resumidos nas seguintes reflexões:

- A velocidade de evolução da IA exige uma visão de futuro. Planejar apenas com base nas capacidades atuais dos modelos pode levar a decisões rapidamente ultrapassadas.

- Arquiteturas flexíveis serão essenciais. Soluções precisam estar preparadas para incorporar modelos mais eficientes, novas ferramentas e diferentes níveis de autonomia.

- O custo deixará de ser uma barreira para muitos casos de uso. A combinação entre redução de preços e evolução dos modelos tende a tornar a IA acessível para empresas de diferentes portes.

- Nem toda tarefa precisa do modelo mais avançado. A capacidade de direcionar cada atividade para o modelo adequado será decisiva para equilibrar custo, qualidade e desempenho.

- A orquestração será tão importante quanto a inteligência do modelo. Saber combinar agentes, ferramentas, dados e critérios de validação será um diferencial relevante.

- O futuro da produtividade está na colaboração entre agentes especializados. O paralelismo pode reduzir o tempo necessário para executar tarefas complexas e ampliar a escala das operações.

- Autonomia precisa caminhar junto com governança. Empresas deverão definir limites, permissões, indicadores de qualidade e pontos de supervisão humana.

- Os resultados já são mensuráveis. Redução de custos, mitigação de riscos, aceleração de entregas e aumento de produtividade são benefícios observados atualmente, não apenas projeções futuras.

- Experimentar agora representa uma vantagem estratégica. Organizações que começam a desenvolver conhecimento e maturidade hoje estarão mais preparadas para capturar valor nos próximos ciclos de evolução da IA.

Da evolução tecnológica ao valor para o negócio

Estamos diante de uma mudança que ultrapassa a adoção de uma nova ferramenta. A evolução da IA está criando novas formas de organizar o trabalho, desenvolver soluções e responder aos desafios do negócio. A discussão mais relevante está em como selecionar as oportunidades certas, estruturar uma adoção responsável e transformar capacidade tecnológica em resultados concretos.

Na DB, acompanhamos de perto as transformações do ecossistema de IA porque acreditamos que o verdadeiro diferencial não está apenas na tecnologia, mas na capacidade de aplicá-la para resolver desafios reais.

Se a sua empresa está avaliando oportunidades em Inteligência Artificial, explorando arquiteturas de agentes, automatizando processos ou buscando novas formas de ampliar produtividade e geração de valor, estamos à disposição para compartilhar aprendizados, trocar experiências e construir esse caminho em conjunto.

Vamos conversar sobre como transformar o potencial da Inteligência Artificial em resultados reais para o seu negócio. Fale conosco