Inteligência de mercado com IA, pesquisa, análise de dados, sinais de mercado, geomarketing e inteligência competitiva para decisões estratégicas.
Autor: edsonfaverojunior
Edson Fávero Júnior participa do Vale Digital Summit 2026 com palestra sobre o futuro da inteligência de mercado
Edson Fávero Júnior participa do Vale Digital Summit 2026 com palestra sobre o futuro da inteligência de mercado
A inteligência artificial está mudando não apenas a forma como as empresas produzem conteúdo ou automatizam processos. Ela está alterando a maneira como organizações acompanham mercados, identificam movimentos dos concorrentes e tomam decisões.
Edson Fávero Júnior participa do Vale Digital Summit 2026 com palestra sobre o futuro da inteligência de mercado
Esse será o tema levado por Edson Fávero Júnior, empresário, professor e especialista em inteligência artificial aplicada aos negócios, ao Vale Digital Summit 2026.
A palestra, marcada para 9h30, terá como tema “O fim da Pesquisa de Mercado tradicional? Como a IA analisa concorrentes em tempo real” e discutirá uma mudança relevante na inteligência de mercado: a passagem de análises predominantemente retrospectivas e pontuais para modelos capazes de acompanhar continuamente os sinais produzidos pelo mercado.
O mercado não espera mais o relatório ficar pronto
Durante muitos anos, compreender consumidores e concorrentes significava realizar pesquisas em períodos determinados, consolidar dados e, posteriormente, transformá-los em informação para a tomada de decisão.
O problema é que a velocidade do ambiente competitivo mudou.
Preços são alterados, novos produtos aparecem, consumidores publicam avaliações, concorrentes modificam sua comunicação, tendências surgem nas redes sociais e novos comportamentos de busca podem ganhar força em poucos dias.
Nesse contexto, a inteligência artificial amplia significativamente a capacidade de observação das empresas.
A partir da análise integrada de diferentes fontes digitais, torna-se possível acompanhar movimentos de concorrentes, comportamento de consumidores, avaliações, buscas, posicionamento, produtos, preços, comunicação e outros sinais capazes de indicar transformações no mercado.
A questão deixa de ser apenas “o que aconteceu?” e passa a incluir “o que está acontecendo agora e qual movimento pode estar começando?”
Inteligência artificial como instrumento de decisão
A palestra de Edson Fávero Júnior também pretende provocar uma discussão importante: a IA não deve ser compreendida somente como uma ferramenta de produtividade.
Quando associada à inteligência de mercado, ela pode funcionar como uma infraestrutura permanente de leitura do ambiente competitivo.
Essa abordagem está diretamente relacionada aos trabalhos desenvolvidos pela UIN, Ultraconhecimento, empresa especializada em inteligência de mercado, análise de concorrência, análise de sentimentos e aplicação de inteligência artificial aos processos de decisão empresarial.
Em vez de observar isoladamente uma pesquisa, uma rede social ou uma base de dados, a proposta é conectar diferentes sinais para construir uma visão mais dinâmica do mercado.
Isso permite que a organização acompanhe mudanças enquanto elas acontecem e reduza a distância entre informação, interpretação e decisão.
Pesquisa de mercado vai acabar?
O título da palestra traz deliberadamente essa provocação.
A discussão não está necessariamente no desaparecimento da pesquisa de mercado, mas na transformação de seu papel.
Pesquisas estruturadas, quantitativas e qualitativas continuam tendo importância. Entretanto, passam a conviver com uma quantidade crescente de dados produzidos continuamente por consumidores, empresas, plataformas digitais e pelo próprio mercado.
A inteligência artificial cria condições para analisar parte desse ambiente em uma escala e velocidade que seriam difíceis por métodos exclusivamente tradicionais.
O resultado pode ser uma nova geração de inteligência de mercado, mais contínua, preditiva e conectada aos movimentos da concorrência.
É essa transformação que estará no centro da participação de Edson Fávero Júnior no Vale Digital Summit 2026, aproximando inteligência artificial, estratégia empresarial e inteligência de mercado em uma discussão voltada para uma pergunta cada vez mais relevante para os gestores:
enquanto sua empresa analisa o que aconteceu, o que seus concorrentes já estão fazendo?
Sua empresa está aparecendo nas buscas nas plataformas de inteligência artificial
Sua empresa desapareceu do ChatGPT? A nova disputa para ser recomendada pela Inteligência Artificial
Durante muitos anos, as empresas disputaram espaço na primeira página do Google. Investiram em anúncios, produção de conteúdo, palavras-chave, avaliações e técnicas de SEO para aparecer quando um consumidor pesquisasse determinado produto ou serviço.
Essa disputa não acabou, mas uma nova camada foi acrescentada ao processo de decisão.
Em vez de pesquisar “melhores empresas de inteligência de mercado” e analisar vários resultados, o consumidor pode perguntar diretamente ao ChatGPT, ao Gemini ou a outra Inteligência Artificial: “Qual empresa devo contratar?”, “Qual é a melhor solução para o meu problema?” ou “Quais marcas oferecem esse serviço no Brasil?”.
A diferença parece pequena, mas representa uma mudança na estrutura do mercado digital. O mecanismo de busca apresenta diversas possibilidades. A Inteligência Artificial interpreta a necessidade do usuário, seleciona algumas empresas e entrega uma resposta pronta.
Nesse novo ambiente, não basta estar na internet. A empresa precisa ser compreendida, reconhecida e considerada relevante pelos sistemas de Inteligência Artificial.
A questão estratégica deixou de ser apenas “minha empresa aparece no Google?” e passou a incluir uma pergunta mais preocupante:
Quando alguém pede uma recomendação à Inteligência Artificial, minha empresa aparece ou somente os meus concorrentes?
A Inteligência Artificial está se tornando uma nova porta de entrada para o consumo
O uso da Inteligência Artificial para pesquisa de produtos e serviços deixou de ser um comportamento experimental. Consumidores já utilizam essas plataformas para comparar marcas, avaliar características, encontrar fornecedores, analisar preços, planejar viagens e decidir onde comprar.
Empresas como Walmart, Ulta Beauty e Wayfair já estão modificando seus sites e conteúdos para aumentar a probabilidade de aparecerem nas respostas de plataformas como ChatGPT e Gemini. Ao mesmo tempo, procuram manter a compra em seus próprios ambientes digitais, preservando os dados do cliente e o relacionamento direto com o consumidor.
De acordo com informações divulgadas pela Reuters, com base em projeção da Juniper Research, consumidores deverão movimentar aproximadamente US$ 8 bilhões em compras em 2026 após serem direcionados por agentes de Inteligência Artificial para sites de varejo. Esse valor representa as vendas atribuídas ao direcionamento realizado por sistemas de IA, não todo o mercado de comércio eletrônico influenciado pela tecnologia. Reuters
O impacto econômico pode ser ainda maior, porque muitas decisões começam na Inteligência Artificial, mas terminam em outro canal. O consumidor pode receber uma recomendação no ChatGPT, pesquisar a empresa no Google, acessar diretamente o site ou concluir a compra em uma loja física. Nesses casos, a influência da IA dificilmente será identificada pelas ferramentas tradicionais de atribuição.
Portanto, os US$ 8 bilhões devem ser interpretados como uma parcela mensurável de um fenômeno mais amplo. A Inteligência Artificial já participa da formação da preferência, da seleção de alternativas e da construção da lista de marcas consideradas pelo consumidor.
O tráfego gerado pela IA apresenta maior intenção de compra
O crescimento não está acontecendo apenas em volume. Os consumidores direcionados por ferramentas de IA também demonstram um comportamento diferente.
Dados da Adobe mostram que o tráfego originado por plataformas de Inteligência Artificial para sites de varejo nos Estados Unidos cresceu 138% em maio de 2026, na comparação anual, e acumulou uma expansão de 1.324% desde outubro de 2024. Adobe
Outro levantamento da Adobe, publicado pela Reuters, mostrou que consumidores encaminhados por grandes modelos de linguagem geraram 53% mais receita por visita do que aqueles provenientes de fontes digitais tradicionais. Isso sugere que o usuário chega ao site mais informado, com alternativas previamente avaliadas e maior clareza sobre o que deseja comprar. Reuters
Em períodos promocionais, o efeito também se tornou mais evidente. Durante a temporada de compras do final de 2025, as visitas originadas por Inteligência Artificial apresentaram conversão 31% superior à de outras fontes. No Dia de Ação de Graças, a diferença chegou a 54% e, na Black Friday, alcançou 38%. Adobe
Esses números mostram que não estamos tratando apenas de uma nova fonte de tráfego. A Inteligência Artificial está funcionando como uma etapa anterior de pesquisa, comparação e convencimento.
Quando o consumidor chega ao site, parte da decisão já foi construída.
Do SEO para a visibilidade nas respostas da Inteligência Artificial
No mecanismo de busca tradicional, a empresa disputa uma posição entre vários links. Nas respostas geradas por IA, o espaço é mais restrito.
Quando alguém solicita três recomendações, o sistema pode apresentar somente três ou quatro empresas. Isso significa que várias organizações sequer entram na consideração inicial, mesmo que tenham um bom produto, experiência no mercado ou presença relevante em seu setor.
Essa mudança favorece o desenvolvimento de práticas conhecidas como GEO, Generative Engine Optimization, ou otimização para mecanismos generativos. Entretanto, reduzir essa transformação a uma nova técnica de marketing digital seria um erro.
A presença de uma empresa nas respostas da IA depende de um conjunto de fatores. Entre eles estão a clareza do posicionamento, a consistência das informações publicadas, a autoridade das fontes que mencionam a marca, a qualidade do conteúdo, a reputação digital, as avaliações de clientes, a estrutura técnica do site, os dados de produtos e serviços, as associações semânticas e a frequência com que a empresa aparece relacionada a determinados problemas ou categorias.
A Inteligência Artificial não procura apenas palavras. Ela tenta compreender entidades, relações, contextos e evidências.
Se uma empresa afirma que é referência em determinado mercado, mas quase nenhuma fonte externa confirma essa posição, a plataforma pode considerar a afirmação insuficiente. Se o site utiliza descrições genéricas, os serviços estão mal explicados ou há informações divergentes em diferentes canais, a IA pode não entender exatamente o que a organização oferece.
Nesse cenário, o problema não é necessariamente a ausência da marca na internet. Pode ser a incapacidade dos sistemas de Inteligência Artificial de compreenderem sua identidade, sua especialização e sua relevância.
Por que um concorrente menor pode aparecer antes de uma empresa conhecida?
O tamanho da empresa não garante sua presença nas respostas.
Uma organização menor pode aparecer porque possui um posicionamento mais claro, conteúdos especializados, avaliações consistentes, informações atualizadas e maior associação digital com a necessidade apresentada pelo usuário.
Uma empresa tradicional, por outro lado, pode ter uma marca conhecida no ambiente físico e permanecer praticamente invisível para a Inteligência Artificial.
Isso acontece porque as plataformas não observam o mercado da mesma forma que um consumidor local. Elas dependem dos dados, conteúdos, fontes e conexões que conseguem identificar.
Também existe uma variação relevante entre as próprias ferramentas. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e mecanismos de busca com respostas generativas podem utilizar fontes distintas, atribuir pesos diferentes às evidências e formular recomendações divergentes.
Assim, uma empresa pode aparecer bem posicionada em uma plataforma e ser ignorada em outra. Pode ser associada a um serviço que não representa mais sua atuação atual. Pode ser recomendada para uma região, mas não para outra. Pode ainda ser citada de forma positiva em algumas consultas e relacionada a reclamações ou limitações em outras.
A análise, portanto, não pode ser realizada com uma única pergunta feita uma única vez.
O novo mapa competitivo das empresas
A visibilidade nas inteligências artificiais cria uma nova dimensão para a análise da concorrência.
Antes, uma empresa precisava acompanhar preços, produtos, campanhas, presença nas redes sociais, posicionamento no Google, avaliações e participação de mercado. Agora, também precisa compreender como ela e seus concorrentes são interpretados pelos sistemas de IA.
Isso envolve verificar quais marcas aparecem em cada categoria, quais atributos são associados a elas, quais fontes sustentam as respostas, quais concorrentes dominam as recomendações e quais argumentos influenciam a seleção.
Uma empresa pode descobrir, por exemplo, que seu concorrente está sendo apresentado como mais inovador, mais confiável ou mais especializado, mesmo que essa percepção não corresponda integralmente à realidade operacional.
Também pode identificar que determinadas fontes estão influenciando repetidamente as respostas. Notícias, rankings, avaliações, sites especializados, fóruns, vídeos, páginas institucionais, redes sociais e bancos de dados estruturados podem contribuir para a representação digital da marca.
Esse conjunto forma uma espécie de mapa de percepção algorítmica do mercado.
A empresa deixa de analisar somente o que os consumidores falam e passa a observar como as plataformas que orientam esses consumidores interpretam essas informações.
Não se trata de manipular a Inteligência Artificial
A busca por visibilidade não deve ser confundida com a tentativa de enganar sistemas, espalhar menções artificiais ou produzir grandes volumes de conteúdo sem qualidade.
Essas práticas podem gerar resultados temporários, mas também ampliam riscos reputacionais. Plataformas e comunidades digitais estão fortalecendo mecanismos para identificar conteúdos automatizados, avaliações falsas, publicações disfarçadas e estratégias destinadas a manipular recomendações.
A construção de presença sustentável exige coerência entre aquilo que a empresa comunica, o que entrega e o que fontes independentes registram sobre ela.
O objetivo não deve ser obrigar a IA a mencionar determinada marca. O objetivo é criar evidências digitais suficientes para que os sistemas compreendam corretamente a empresa e reconheçam sua pertinência quando ela realmente for adequada à necessidade apresentada.
Visibilidade sem credibilidade pode gerar exposição. Visibilidade acompanhada de reputação, clareza e diferenciação pode gerar preferência.
As empresas estão preparadas para medir esse novo canal?
Apesar do crescimento, muitas organizações ainda não possuem métodos para avaliar o retorno de suas iniciativas de Inteligência Artificial.
O relatório Adobe 2026 AI and Digital Trends informa que somente 44% das organizações pesquisadas implementaram algum modelo de mensuração para IA generativa. Para IA agêntica, o percentual cai para 31%. Quase metade das empresas, 47%, não possui uma estrutura de mensuração ou não sabe se ela existe. Adobe
Essa ausência de métricas cria um problema estratégico. As empresas podem estar perdendo relevância nas plataformas de IA sem perceber. Também podem receber consumidores influenciados por essas ferramentas e atribuir a venda ao acesso direto, ao Google ou a outro canal.
Será necessário desenvolver novos indicadores, como presença nas respostas, participação nas recomendações, posição média entre concorrentes, atributos associados à marca, fontes utilizadas, sentimento das menções, consistência das informações e evolução da visibilidade ao longo do tempo.
O mercado precisará avançar da observação ocasional para o monitoramento contínuo.
Como a UIN pode ajudar as empresas nessa nova disputa
A UIN pode apoiar empresas por meio de uma metodologia que combine inteligência de mercado, análise da concorrência, reputação digital, análise semântica e Inteligência Artificial.
O trabalho começa com um Diagnóstico de Visibilidade em Inteligências Artificiais, no qual são formuladas perguntas reais que clientes, compradores, investidores ou parceiros fariam durante a busca por um produto, serviço ou fornecedor.
Essas consultas são testadas em diferentes plataformas e contextos. A análise verifica se a empresa aparece, quais concorrentes são mencionados, em que posição estão, quais atributos recebem, quais justificativas sustentam as recomendações e quais fontes são utilizadas para construir as respostas.
A segunda etapa consiste na elaboração de um Mapa de Presença Competitiva em IA. Esse mapa mostra as categorias nas quais a empresa é reconhecida, as áreas em que seus concorrentes dominam as recomendações, os problemas de posicionamento e as oportunidades de diferenciação.
A UIN também pode analisar a percepção algorítmica da marca, identificando como a empresa é descrita pelas plataformas. Uma organização pode ser vista como tradicional, inovadora, econômica, especializada, regional, tecnológica ou pouco conhecida. Essas associações influenciam a recomendação e precisam ser comparadas com o posicionamento desejado.
Outro campo de atuação envolve o rastreamento das fontes que alimentam essa percepção. A análise pode mostrar quais conteúdos, avaliações, notícias, páginas, bases e menções são frequentemente considerados pelas plataformas. Com isso, a empresa consegue compreender onde sua presença digital está bem estruturada e onde existem lacunas.
A UIN pode ainda desenvolver uma análise comparativa recorrente, acompanhando mudanças nas respostas e identificando novos concorrentes, alterações de reputação, temas emergentes e movimentos de posicionamento.
O resultado não é apenas um relatório sobre presença digital. É um sistema de inteligência que mostra como o mercado está sendo reorganizado pelas respostas da Inteligência Artificial.
Da visibilidade ao direcionamento estratégico
A análise somente gera resultado empresarial quando se transforma em decisão.
Com base no diagnóstico, a UIN pode orientar a revisão do posicionamento digital, a organização das informações institucionais, a criação de conteúdos especializados, a melhoria da descrição dos produtos e serviços, a estruturação de perguntas frequentes, a correção de inconsistências e o desenvolvimento de ativos digitais que facilitem a compreensão da empresa pelas plataformas.
Também é possível identificar temas nos quais a empresa possui competência, mas ainda não é reconhecida. Esse distanciamento entre capacidade real e percepção digital representa uma oportunidade de posicionamento.
Em outros casos, a análise pode revelar que a empresa aparece nas respostas, mas associada aos atributos errados. Uma consultoria estratégica pode ser interpretada apenas como fornecedora de pesquisas. Uma empresa de tecnologia pode ser reconhecida por um produto antigo. Uma indústria de alcance nacional pode ser percebida como regional.
A atuação da UIN permite transformar essas distorções em uma agenda de correção baseada em evidências, prioridades e acompanhamento de resultados.
O próximo concorrente pode ser aquele que a IA escolheu
A ascensão da busca por Inteligência Artificial altera a dinâmica competitiva porque transfere parte da seleção inicial para sistemas que interpretam dados, reputações e conteúdos em grande escala.
Isso não significa que o consumidor perdeu autonomia. Significa que a lista de alternativas apresentada a ele está sendo mediada por uma nova estrutura tecnológica.
As empresas que entenderem esse movimento poderão organizar sua presença, fortalecer sua autoridade e acompanhar como são interpretadas. As que ignorarem a mudança poderão continuar produzindo conteúdo e investindo em publicidade sem perceber que seus concorrentes passaram a ocupar as respostas que antecedem a decisão de compra.
A próxima disputa não será apenas pela primeira posição no Google.
Será por uma posição entre as poucas empresas que a Inteligência Artificial considera adequadas para recomendar.
E, nessa nova realidade, a invisibilidade não significa apenas perder um clique. Significa correr o risco de não entrar na decisão.
Sobre a UIN
A UIN transforma sinais de mercado em direcionamento para empresas que precisam crescer, competir e decidir com maior segurança. Sua atuação combina inteligência de mercado, análise da concorrência, pesquisa, reputação, análise semântica, dados e Inteligência Artificial.
Com o Diagnóstico de Visibilidade em Inteligências Artificiais, a UIN identifica como uma empresa e seus concorrentes aparecem no ChatGPT, Gemini, Perplexity e em outros ambientes de busca generativa. O estudo revela quais marcas dominam as recomendações, quais atributos são associados a cada concorrente, quais fontes influenciam as respostas e quais ações podem fortalecer a presença da empresa nesse novo ambiente competitivo.
Sua empresa já sabe o que a Inteligência Artificial está dizendo sobre ela?
Entre em contato com a UIN e descubra como sua marca está sendo interpretada, comparada e recomendada pelas plataformas que começam a influenciar as decisões de mercado.
A revolução física da Inteligência Artificial: por que o próximo limite da IA não estará no software
Durante os últimos anos, a Inteligência Artificial foi apresentada principalmente como uma revolução do software. Modelos capazes de produzir textos, imagens, vídeos e códigos dominaram o debate público, enquanto empresas passaram a discutir quais atividades poderiam ser automatizadas e quais profissões seriam transformadas.
Essa interpretação, embora correta, contempla apenas a primeira etapa da mudança.
A próxima fronteira da Inteligência Artificial será física. Ela dependerá menos da capacidade de criar novos aplicativos e mais da disponibilidade de energia, redes elétricas, transformadores, sistemas de refrigeração, metais, robôs, fábricas e infraestrutura computacional.
É nessa direção que Elon Musk constrói sua visão de futuro. Enquanto boa parte do mercado acompanha o desempenho dos modelos de linguagem, Musk concentra seus investimentos na integração entre Inteligência Artificial, robótica, energia, mobilidade, foguetes, satélites e capacidade industrial.
A questão central deixa de ser apenas “o que a IA consegue pensar?” e passa a ser “o que ela consegue executar no mundo físico?”.
Do software para a economia material
A Inteligência Artificial generativa ampliou a capacidade humana de produzir informação. Entretanto, escrever um relatório, analisar um contrato ou gerar uma campanha publicitária ainda não significa fabricar um automóvel, transportar mercadorias, construir uma residência ou operar uma linha de produção.
Para alcançar impacto econômico em maior escala, a IA precisa sair das telas e assumir uma presença física.
Essa é a função estratégica de projetos como o Optimus, robô humanoide desenvolvido pela Tesla. A proposta não se resume à criação de uma máquina com aparência humana. O objetivo é desenvolver uma plataforma capaz de aprender tarefas, movimentar-se em ambientes projetados para pessoas e executar trabalhos repetitivos, operacionais ou fisicamente exigentes.
O próprio planejamento empresarial da Tesla demonstra a dimensão dessa aposta. Documentos corporativos recentes passaram a tratar a entrega de robôs de IA como um marco operacional da companhia, ao lado dos veículos autônomos.
Se robôs inteligentes alcançarem produção em escala, custo competitivo e autonomia operacional, a Inteligência Artificial deixará de atuar somente sobre o trabalho intelectual. Ela passará a interferir diretamente nos custos de fabricação, logística, construção, agricultura, mineração, manutenção e serviços.
Nesse cenário, o robô não será apenas mais um produto tecnológico. Ele poderá se tornar uma unidade móvel de capacidade produtiva.
A promessa de abundância e seus limites
Musk afirma que a combinação entre Inteligência Artificial e robótica poderá tornar o trabalho opcional e criar aquilo que chama de “renda alta universal”, em oposição a uma renda básica destinada apenas à sobrevivência.
A lógica econômica por trás dessa previsão é relativamente simples. Se máquinas autônomas forem capazes de produzir bens, prestar serviços e fabricar outras máquinas, a oferta aumentaria de maneira significativa e o custo marginal de diversas atividades poderia diminuir.
Essa expansão da produtividade poderia gerar pressão deflacionária sobre determinados produtos e serviços. Bens hoje caros, devido à necessidade de trabalho humano especializado, poderiam se tornar mais acessíveis.
Entretanto, essa não é uma consequência automática da tecnologia.
Mesmo em uma economia altamente automatizada, continuariam existindo recursos escassos, como terra bem localizada, minerais, energia, água, capacidade de transmissão elétrica e matérias-primas. Também permaneceria uma questão essencial: quem seria proprietário dos robôs, dos modelos de IA e da infraestrutura de produção?
A abundância técnica não garante, por si só, distribuição econômica. A “renda alta universal” deve ser compreendida como uma hipótese sobre o futuro, não como um resultado inevitável. Sua realização dependeria de produtividade, concorrência, tributação, regulação, propriedade dos meios automatizados e mecanismos de distribuição de renda.
Portanto, o debate mais relevante não é apenas se a IA conseguirá produzir mais. É como o valor criado por essa produção será distribuído entre empresas, governos, trabalhadores e proprietários da tecnologia.
O novo limite da IA será a eletricidade
Durante a primeira fase da corrida pela Inteligência Artificial, o principal gargalo esteve na disponibilidade de chips avançados, particularmente as GPUs utilizadas no treinamento e na operação dos modelos.
Esse problema não desapareceu. Contudo, a infraestrutura necessária para alimentar esses equipamentos começa a se tornar uma restrição igualmente importante.
A Agência Internacional de Energia estima que o consumo mundial de eletricidade dos data centers poderá mais do que dobrar e alcançar aproximadamente 945 terawatts-hora em 2030, volume ligeiramente superior ao consumo anual atual de eletricidade do Japão. Entre 2024 e 2030, a demanda elétrica dos data centers deverá crescer cerca de 15% ao ano, quatro vezes mais rapidamente do que a demanda dos demais setores da economia. Agência Internacional de Energia
Os dados mais recentes reforçam essa transformação. Em 2025, o consumo mundial de eletricidade dos data centers cresceu 17%, enquanto a demanda das instalações especializadas em IA aumentou aproximadamente 50%. Agência Internacional de Energia
Isso altera a geografia da competição tecnológica.
Não basta comprar processadores. É necessário encontrar locais com energia disponível, conexão à rede, licenciamento, sistemas de refrigeração, terrenos, segurança hídrica e capacidade de expansão. Em determinadas regiões, uma empresa pode ter capital para construir um data center, mas não encontrar energia suficiente para colocá-lo em funcionamento.
A vantagem competitiva começa, portanto, a se deslocar do algoritmo isolado para o conjunto da infraestrutura.
Transformadores para alimentar os “transformers”
Existe uma ironia técnica nessa mudança. Os modelos que impulsionaram a atual geração de IA são baseados em uma arquitetura denominada transformer. Entretanto, sua expansão também depende de outro tipo de transformador, o equipamento físico responsável por adequar a tensão da eletricidade entre a rede e os centros de processamento.
Esses equipamentos são grandes, complexos e possuem cadeias de fornecimento concentradas. Um relatório do Departamento de Energia dos Estados Unidos mostra que mais de 80% dos novos transformadores de grande potência utilizados pelo país eram importados, enquanto a demanda doméstica deveria aumentar nos anos seguintes. Departamento de Energia dos Estados Unidos
Essa dependência revela uma mudança na própria economia da Inteligência Artificial. Empresas de geração e transmissão de energia, fabricantes de transformadores, produtores de cobre, fornecedores de sistemas de refrigeração e construtoras de infraestrutura passam a ocupar posições estratégicas em um mercado inicialmente associado apenas a software e semicondutores.
Os vencedores da economia da IA, portanto, podem não ser somente aqueles que desenvolvem os modelos. Parte importante do valor será capturada por empresas que fornecem as condições físicas para que esses modelos funcionem.
Data centers no espaço: solução futura ou nova fronteira de risco?
Diante da crescente pressão sobre as redes elétricas terrestres, Musk passou a defender a possibilidade de instalar infraestrutura computacional em órbita.
A ideia parte de uma vantagem real. Em órbitas adequadamente escolhidas, painéis solares podem receber luz durante períodos muito maiores do que instalações terrestres, sem interferência de nuvens e com menor necessidade de armazenamento em baterias. O Google, por exemplo, publicou um estudo sobre uma arquitetura orbital de IA baseada em constelações de satélites alimentados por energia solar quase contínua. Google Research
Isso não significa, contudo, que os data centers espaciais estejam próximos de substituir as instalações terrestres.
O principal problema é térmico. O espaço pode apresentar temperaturas muito baixas, mas o vácuo impede a dissipação do calor por convecção. O calor produzido pelos processadores precisa ser transportado internamente e eliminado por radiação, o que exige radiadores grandes, pesados e tecnicamente complexos.
Além disso, permanecem desafios relacionados à radiação espacial, manutenção dos equipamentos, comunicação com a Terra, latência, detritos orbitais, lançamentos, substituição de componentes e custo por quilograma colocado em órbita.
Assim, data centers espaciais devem ser tratados como uma fronteira de pesquisa e investimento, não como uma solução imediata. Sua viabilidade dependerá da redução do custo dos lançamentos, do desenvolvimento de sistemas térmicos mais eficientes e da criação de equipamentos computacionais capazes de operar por longos períodos sem manutenção humana.
Ainda assim, o simples fato de empresas como SpaceX e Google estudarem essa possibilidade mostra a dimensão da demanda futura por processamento.
A corrida pela IA será industrial
A principal contribuição da visão de Musk não está necessariamente na precisão de todas as suas previsões. Está na forma como ele conecta setores que frequentemente são analisados separadamente.
Inteligência Artificial, robótica, energia, semicondutores, baterias, telecomunicações e indústria espacial começam a formar um único sistema econômico.
Essa integração muda a análise competitiva. Uma empresa pode possuir um modelo avançado e, ainda assim, perder espaço por não conseguir energia, chips, refrigeração ou capacidade industrial. Da mesma forma, países com geração elétrica abundante, redes confiáveis, disponibilidade de terrenos e cadeias industriais estruturadas poderão atrair uma parcela maior dos investimentos em IA.
O próximo ciclo tecnológico não será decidido apenas por pesquisadores e programadores. Ele também dependerá de engenheiros elétricos, metalúrgicos, fabricantes de equipamentos, empresas de energia, construtoras, operadores logísticos e formuladores de políticas públicas.
A revolução da Inteligência Artificial será construída com código, mas também com cobre, aço, silício, água, baterias, transformadores e megawatts.
O que essa transformação representa para as empresas
Para as empresas, a conclusão é direta: não basta definir uma estratégia de adoção de Inteligência Artificial. Será necessário compreender a infraestrutura que sustenta essa adoção e os efeitos da tecnologia sobre toda a cadeia de valor.
Organizações industriais precisarão avaliar como a robótica pode alterar produtividade, qualidade e custos. Empresas de energia deverão antecipar novos polos de demanda. Fabricantes de equipamentos poderão encontrar mercados que ainda não aparecem nas análises tradicionais sobre IA. Governos precisarão planejar geração, transmissão, formação profissional e atração de investimentos.
A pergunta estratégica deixa de ser apenas “como usar IA em nossa empresa?” e passa a incluir outras questões: quais recursos físicos serão necessários, quais fornecedores se tornarão críticos, onde surgirão novos gargalos e quem capturará o valor econômico produzido pela automação?
A Inteligência Artificial começou como uma revolução digital. Sua próxima etapa será industrial, energética e geopolítica.
É nesse deslocamento, do software para o mundo físico, que provavelmente surgirão algumas das maiores oportunidades e disputas econômicas da próxima década.
A UIN acompanha os movimentos tecnológicos não apenas pelo que eles anunciam, mas pelas cadeias produtivas, limitações físicas e mudanças de mercado que começam a formar. Porque compreender a Inteligência Artificial exige olhar além dos modelos e identificar toda a economia que está sendo construída ao redor deles.
O Brasil forma pesquisadores. Mas quem transforma conhecimento em riqueza?
Enquanto a China registrou quase 1,8 milhão de pedidos de patentes em 2024, o Brasil registrou aproximadamente 8 mil pedidos internacionais por seus residentes. A diferença não é apenas tecnológica. É econômica.
Todos falam sobre inovação.
Poucos perguntam quanto ela realmente gera de riqueza.
Nos últimos quinze anos, a inovação deixou de ser apenas um indicador tecnológico para se tornar um dos principais motores do crescimento econômico mundial. Países que lideram em propriedade intelectual também concentram empresas mais valiosas, exportações de maior valor agregado e maior produtividade.
Mas onde o Brasil está nessa corrida?
Foi exatamente essa pergunta que motivou o novo estudo da UIN.
O número que chamou nossa atenção
Em 2024, o mundo registrou cerca de 3,7 milhões de pedidos de patentes, o maior volume da história, representando crescimento de aproximadamente 4,9% em relação ao ano anterior. É o quinto ano consecutivo de expansão da atividade inovadora global.
A China sozinha respondeu por aproximadamente 1,8 milhão desses pedidos.
Os Estados Unidos registraram cerca de 503 mil.
O Japão, 421 mil.
A Coreia do Sul, 296 mil.
Enquanto isso, os residentes brasileiros apresentaram aproximadamente 7.988 pedidos de patentes em todo o mundo.
A pergunta não é apenas por que o Brasil registra menos patentes.
A pergunta correta é:
Quanto isso custa para nossa economia?
Existe uma relação entre patentes e crescimento econômico?
Os países que aparecem entre os líderes em patentes também figuram entre aqueles que mais investem em pesquisa, tecnologia e indústria de alto valor agregado.
Quando a WIPO ajusta os dados pelo tamanho da economia, o cenário continua semelhante.
China, Japão, Suíça, Finlândia, Alemanha e Estados Unidos permanecem entre os países com maior intensidade tecnológica.
Isso sugere que a inovação não acompanha apenas economias grandes.
Ela acompanha economias mais produtivas.
O paradoxo brasileiro
O Brasil possui universidades reconhecidas internacionalmente, milhares de programas de pós graduação e uma produção científica relevante.
Mesmo assim, sua transformação em propriedade intelectual e inovação empresarial permanece relativamente baixa quando comparada às principais economias inovadoras.
Isso levanta uma questão estratégica.
Estamos produzindo conhecimento.
Ou estamos produzindo riqueza?
A pergunta que empresas deveriam fazer
Se países que registram mais patentes concentram empresas mais inovadoras, exportações mais sofisticadas e maior produtividade, qual é a posição do seu setor?
Sua empresa atua em um segmento que inova acima ou abaixo da média?
Quais estados brasileiros estão acelerando?
Quais universidades realmente transformam pesquisa em ativos econômicos?
Quais empresas brasileiras lideram esse movimento?
É exatamente isso que estamos pesquisando.
A UIN iniciou um amplo estudo sobre a relação entre inovação, universidades, empresas e crescimento econômico.
O relatório completo responderá questões como:
Existe relação entre número de patentes e crescimento do PIB?
Quais universidades brasileiras mais convertem pesquisa em inovação?
Quais estados concentram a inovação nacional?
Quais empresas brasileiras lideram em propriedade intelectual?
Como Brasil, China, Estados Unidos, Coreia do Sul e Alemanha evoluíram nas últimas duas décadas?
Quais setores brasileiros possuem maior potencial de inovação nos próximos anos?
Mais do que contar patentes, queremos entender como elas influenciam competitividade, produtividade e geração de riqueza.
Porque inovação não deve ser medida apenas pelo número de pesquisas publicadas.
Ela deve ser medida pelo impacto que gera na economia.
UIN, Inteligência para transformar dados em decisões.
Marcas Próprias: A Nova Fronteira da Rentabilidade no Varejo
Como varejistas estão deixando de vender produtos para se tornarem donos das marcas
Por UIN – Ultraconhecimento, Inovação e Inteligência
Durante décadas, as marcas próprias foram vistas como uma alternativa de menor preço destinada aos consumidores mais sensíveis a custos. Em 2026, essa visão está ultrapassada.
Os maiores varejistas do mundo descobriram algo muito mais poderoso: quem controla a marca controla a margem, os dados do consumidor, a fidelização e parte significativa da cadeia de valor.
O crescimento das marcas próprias não é mais uma tendência. É uma transformação estrutural do varejo global.
O tamanho da oportunidade
Na Europa, as marcas próprias já representam 38,8% de todas as vendas do varejo alimentar, movimentando aproximadamente €387,4 bilhões anuais. Em 12 dos 17 países monitorados pela NielsenIQ para a PLMA, as marcas próprias cresceram mais rapidamente do que as marcas industriais em 2025.
Em alguns países, a participação já ultrapassa 50%.
Na Suíça, por exemplo, as marcas próprias representam mais da metade das vendas do varejo alimentar.
Nos Estados Unidos, as marcas próprias atingiram 21,2% do valor movimentado pelo varejo em 2025, mantendo trajetória de crescimento superior às marcas tradicionais.
Isso significa que bilhões de dólares estão migrando das grandes indústrias para as mãos dos varejistas.
O que está acontecendo no Brasil
O Brasil ainda está em estágio intermediário de maturidade, o que representa uma enorme oportunidade para empresas que desejam investir nesse mercado.
Segundo dados apresentados pela NielsenIQ durante o SIMP da ABMAPRO:
58% dos consumidores brasileiros pretendem aumentar a compra de marcas próprias
As vendas de marcas próprias já ultrapassaram R$ 6,3 bilhões em 2025
O crescimento médio anual do setor está em torno de 9,2%
Supermercados, farmácias e atacarejos lideram a expansão do segmento
Outro indicador importante mostra que 34% dos lares brasileiros já incorporaram marcas próprias em sua rotina de compras.
Mais interessante ainda é a projeção de mercado.
A ABMAPRO estima que as vendas de marcas próprias no Brasil poderão atingir aproximadamente R$ 153 bilhões.
Por que as marcas próprias estão crescendo?
Há dez anos a resposta seria simples:
Preço.
Hoje a resposta é muito mais sofisticada.
O consumidor passou a perceber que, em muitas categorias, a diferença de qualidade entre marcas próprias e marcas líderes diminuiu significativamente.
Ao mesmo tempo:
inflação elevou a busca por economia;
consumidores passaram a confiar mais nos varejistas;
embalagens evoluíram;
produtos ficaram mais sofisticados;
linhas premium começaram a surgir.
A marca própria deixou de ser apenas uma escolha racional.
Ela passou a ser uma escolha estratégica.
Os setores com maior potencial
1. Alimentos e Bebidas
Continua sendo o principal mercado.
Estimativa de movimentação superior a R$ 30 bilhões.
Categorias mais promissoras:
cafés especiais
snacks
congelados
produtos saudáveis
alimentos funcionais
2. Vestuário
É o maior segmento brasileiro em faturamento.
Estimativa superior a R$ 110 bilhões.
Redes de moda descobriram que criar uma marca própria pode gerar margens significativamente superiores às obtidas com revenda de terceiros.
3. Farmácias
O canal farmacêutico tornou-se um dos mais interessantes do mercado.
Movimentação próxima de R$ 6 bilhões anuais.
Produtos mais promissores:
vitaminas
suplementos
dermocosméticos
higiene pessoal
4. Pet
O mercado pet reúne três fatores raros:
alta frequência de compra
fidelização
margens elevadas
É um dos segmentos mais promissores para os próximos cinco anos.
5. Beleza
Consumidores estão cada vez mais abertos a testar novas marcas.
Isso favorece redes que possuem grande relacionamento com seus clientes.
Quanto uma marca própria pode aumentar a margem?
Embora varie por categoria, estudos internacionais mostram que marcas próprias costumam gerar margens entre 20% e 40% superiores às obtidas com marcas líderes.
O motivo é simples.
O varejista deixa de ser apenas distribuidor.
Ele passa a capturar parte do valor que antes ficava com:
fabricante
distribuidor
representante
intermediários
As 7 vantagens estratégicas das marcas próprias
1. Maior rentabilidade
Mais margem por produto vendido.
2. Fidelização
O cliente precisa voltar ao mesmo varejista.
3. Diferenciação
O concorrente não consegue copiar o produto imediatamente.
4. Poder de negociação
Redução da dependência das grandes indústrias.
5. Controle do sortimento
Liberdade para definir:
preço
embalagem
posicionamento
promoções
6. Uso de dados
O varejista consegue criar produtos com base no comportamento real dos clientes.
7. Construção de ativos
A marca passa a ser um patrimônio da empresa.
Os principais erros das empresas
Criar produtos sem pesquisa
O erro mais comum.
Muitas empresas lançam produtos porque acreditam que existe demanda.
Poucas validam essa hipótese.
Escolher fornecedores apenas pelo preço
O barato costuma sair caro.
Problemas de qualidade destroem a reputação da marca.
Não definir posicionamento
Uma marca própria não pode ser apenas “mais barata”.
Ela precisa ter identidade.
Não acompanhar indicadores
Sem monitoramento, não existe gestão.
Guia UIN para criar uma marca própria de sucesso
Etapa 1
Mapear oportunidades de mercado
Perguntas:
Quais categorias possuem maior crescimento?
Onde existem lacunas competitivas?
O que os consumidores reclamam dos concorrentes?
Etapa 2
Analisar avaliações dos consumidores
A análise de sentimento permite identificar:
problemas recorrentes
desejos não atendidos
oportunidades de inovação
Etapa 3
Selecionar categorias prioritárias
Critérios:
alta recorrência
boa margem
facilidade operacional
demanda crescente
Etapa 4
Definir posicionamento
A marca será:
econômica?
premium?
sustentável?
saudável?
tecnológica?
Etapa 5
Selecionar fornecedores
Avaliação de:
capacidade produtiva
qualidade
certificações
rastreabilidade
Etapa 6
Desenvolver produto e embalagem
A embalagem é responsável por grande parte da decisão de compra.
Etapa 7
Validar com consumidores
Antes de lançar.
Não depois.
Etapa 8
Monitorar KPIs
vendas
margem
recompra
ruptura
satisfação
share de categoria
Como a UIN pode ajudar
A UIN desenvolveu uma metodologia específica para criação e expansão de marcas próprias utilizando inteligência artificial, análise de dados e inteligência de mercado.
DeepConsumer AI
Identifica oportunidades de mercado e categorias mais promissoras.
Análise de Sentimento
Analisa milhares de avaliações de consumidores para identificar demandas não atendidas.
PriceSense
Define preços competitivos e rentáveis.
GeoScale
Identifica regiões com maior potencial de vendas.
LaunchMap
Avalia a viabilidade antes do lançamento.
UIN Market Radar
Monitora concorrentes, tendências e movimentos do mercado em tempo real.
Em palestra para mais de 80 profissionais da Unilever, Edson Fávero Júnior discutiu como dados, inteligência artificial e capacidade de execução podem transformar a gestão dos PDVs
No dia 22 de julho, mais de 80 profissionais da Unilever participaram da palestra “Organizando a rotina com foco em resultado”, conduzida por Edson Fávero Júnior, professor, pesquisador e fundador da UIN, Ultraconhecimento.
A apresentação abordou um dos principais desafios enfrentados pelas empresas que operam no varejo: como transformar o volume crescente de dados disponíveis em decisões capazes de melhorar a execução nos pontos de venda.
Durante o encontro, foram apresentados casos reais, metodologias de priorização e aplicações de inteligência artificial voltadas à gestão territorial, à organização das visitas, à prevenção de rupturas e à identificação de oportunidades comerciais.
A mensagem central foi direta: no varejo, conhecer o problema não é suficiente. O resultado aparece quando conhecimento, dados e execução se encontram no ponto de venda.
O problema não é a falta de esforço
Equipes comerciais e de trade marketing podem trabalhar intensamente e, ainda assim, produzir resultados abaixo do potencial. Isso acontece quando parte considerável do tempo é consumida por deslocamentos desnecessários, visitas pouco produtivas, espera, retrabalho e relatórios que não orientam decisões.
Uma agenda cheia não significa, necessariamente, uma agenda estratégica.
Quando todas as lojas recebem a mesma frequência de visita, o mesmo tempo e o mesmo nível de energia, a operação deixa de considerar diferenças fundamentais entre os PDVs. Algumas lojas apresentam maior potencial de vendas. Outras estão sob pressão da concorrência. Algumas possuem risco elevado de ruptura, enquanto outras precisam apenas de acompanhamento e manutenção.
Por isso, o roteiro de campo não deve ser construído somente pela proximidade geográfica. Ele precisa considerar potencial, risco, execução atual, comportamento de compra, histórico de problemas, oportunidade de exposição e importância estratégica de cada loja.
A gestão orientada por dados permite substituir uma sequência de visitas por uma carteira de decisões.
A loja como centro de dados
Durante muitos anos, o ponto de venda foi tratado principalmente como um espaço físico no qual produtos deveriam estar disponíveis, organizados e corretamente expostos. Essa função continua importante, mas já não representa toda a capacidade estratégica de uma loja.
Cada PDV também funciona como uma fonte contínua de informações sobre vendas, ruptura, preço, concorrência, comportamento do shopper, frequência de compra, permanência, abandono e resposta às campanhas.
Essa mudança altera o próprio significado da execução de campo.
No modelo tradicional, a equipe reage à falta de produto depois que a ruptura já aconteceu. Em um modelo orientado por dados, a empresa cruza histórico de vendas, estoque, sazonalidade, campanhas e comportamento local para estimar onde a ruptura poderá ocorrer. A ação deixa de ser apenas corretiva e passa a ser preventiva.
A inteligência artificial amplia essa capacidade ao analisar simultaneamente variáveis que dificilmente seriam processadas com a mesma velocidade por uma equipe humana. Isso não elimina o conhecimento do profissional de campo. Pelo contrário, aumenta a capacidade de esse profissional interpretar o contexto e decidir com maior precisão.
Inteligência artificial aplicada aos PDVs
A palestra apresentou situações nas quais a inteligência artificial foi utilizada para conectar informações de vendas a fatores externos.
Em um dos casos discutidos, dados de ticket médio foram cruzados com condições climáticas locais. A análise identificou que determinadas unidades registravam aumento de vendas em dias de chuva. Ao mesmo tempo, dados de comportamento de busca indicavam maior procura por estabelecimentos com estacionamento.
A partir dessa leitura, a empresa pôde estruturar ações geolocalizadas, comunicar conveniência e direcionar campanhas para unidades com características compatíveis com aquele comportamento. A tecnologia não criou a oportunidade. Ela ajudou a revelar uma relação que estava dispersa entre diferentes bases de dados.
Outro caso apresentado mostrou como dados de localização, frequência de compra e comportamento das consumidoras podem apoiar ações de trade marketing por microrregião. Nesse modelo, os pontos de venda deixam de receber campanhas padronizadas e passam a ser tratados de acordo com as características comerciais do território.
Essas aplicações demonstram que a inteligência artificial produz resultado quando está conectada a uma decisão concreta. Um sistema pode prever uma ruptura, identificar uma loja prioritária ou recomendar uma ação. Entretanto, ainda será necessário transformar essa informação em negociação, reposição, exposição, comunicação e acompanhamento.
O último metro da estratégia
Uma empresa pode investir em pesquisa, tecnologia, campanhas, distribuição e planejamento. Ainda assim, parte do resultado pode ser perdida no último metro da operação, justamente entre o produto e o shopper.
É nesse espaço que a estratégia corporativa encontra a realidade.
A execução depende da disponibilidade do produto, da posição ocupada na gôndola, do preço praticado, da presença da concorrência, da qualidade da exposição e da capacidade da equipe de reagir ao que acontece em cada loja.
Por isso, indicadores não podem ocupar os dashboards apenas como registros históricos. Um indicador só possui função gerencial quando provoca uma decisão.
Se o risco de ruptura aumentou, quem deve agir? Se uma loja perdeu participação, qual é a causa provável? Se uma campanha apresenta baixo desempenho, o problema está na comunicação, na exposição, no preço ou na disponibilidade? Se determinada região possui potencial de crescimento, quais lojas devem receber atenção primeiro?
A gestão por dados começa quando essas perguntas passam a orientar a rotina operacional.
Conhecimento, dados e execução
A palestra também propôs uma reflexão sobre o uso do tempo e da energia das equipes de campo. Planejamento, análise, negociação, deslocamento, espera, relatórios e imprevistos disputam espaço na mesma agenda. Sem critérios claros de prioridade, a rotina tende a se tornar reativa.
Para organizar essa decisão, foi apresentado o framework T.E.M.P.O., estruturado em cinco dimensões: território, energia, gestão do tempo, priorização e otimização analítica. A proposta é tratar o território como uma carteira de investimentos, direcionando recursos para os pontos nos quais o impacto esperado é maior.
Isso exige que cada visita tenha uma justificativa, um objetivo, um indicador principal, uma ação esperada e um acompanhamento posterior. A visita deixa de ser uma obrigação de roteiro e passa a ser uma unidade de geração de resultado.
O uso da inteligência artificial nos PDVs, portanto, não deve começar pela ferramenta. Deve começar pela decisão que a empresa precisa melhorar.
A transformação acontece no campo
O encontro com os profissionais da Unilever demonstrou que a evolução da gestão de PDVs não depende apenas da adoção de novas tecnologias. Ela depende da capacidade de combinar conhecimento de mercado, leitura de dados e disciplina de execução.
A inteligência artificial pode ampliar a capacidade de prever, priorizar e recomendar. Os dados podem revelar comportamentos que não aparecem na observação isolada. Mas é a execução que converte essas informações em disponibilidade, presença, conversão e vendas.
No varejo, o conhecimento orienta, os dados reduzem a incerteza e a execução produz o resultado.
Esse é o ponto central da gestão inteligente do campo: não se trata de visitar mais lojas, produzir mais relatórios ou acumular mais indicadores. Trata-se de compreender onde agir, por que agir e como transformar cada decisão em resultado no ponto de venda.
Nesta edição, a UIN analisa o avanço dos marketplaces no mercado farmacêutico, as mudanças no comportamento de compra, os movimentos competitivos e as implicações desse modelo para farmácias, redes, distribuidores e plataformas digitais.
A UIN apresenta sua leitura semanal dos principais movimentos de mercado, comportamento do consumidor, economia, tecnologia e setores empresariais. Nesta edição, reunimos os dados e acontecimentos que podem influenciar decisões estratégicas nas próximas semanas.
