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As tecnologias que vão mudar o mundo na próxima década: O impacto das Deep Techs e da I.A.

A história da humanidade é marcada por saltos tecnológicos que redefinem completamente a forma como vivemos, trabalhamos e nos relacionamos. No início do século passado, ao viajar para regiões mais isoladas, as pessoas costumavam perguntar se o local dispunha de energia elétrica. Algumas décadas depois, a pergunta padrão passou a ser sobre a disponibilidade de conexão Wi-Fi.

Muito em breve, entraremos em uma nova fase desse amadurecimento tecnológico. A pergunta que faremos ao interagir com qualquer produto, serviço ou empresa não será mais sobre a sua conectividade, mas sim: “Como vocês utilizam a Inteligência Artificial?”

Estamos vivendo a transição da Inteligência Artificial (IA) de uma mera inovação isolada para o que os economistas chamam de Tecnologia de Propósito Geral (GPT). Assim como a eletricidade, a máquina a vapor e a própria internet transformaram todas as indústrias existentes em suas respectivas épocas, a IA e as chamadas Deep Techs (tecnologias profundas) estão prestes a redesenhar a infraestrutura global ao longo da próxima década.

Neste artigo, vamos explorar detalhadamente as principais visões compartilhadas no podcast Market Makers com o renomado investidor Guilherme Molter, especialista em Venture Capital focado em inovação profunda. Você compreenderá o conceito de Deep Tech, como a inteligência artificial está moldando o futuro dos investimentos e quais são as tendências tecnológicas inevitáveis que impactarão a economia global e a medicina nos próximos dez anos.

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Visões da I.A. em junho de 2026: Do Fantasma da Bolha Tecnológica à Revolução Prática da Produtividade

A inteligência artificial (I.A.) deixou de ser apenas uma promessa futurista para se tornar o epicentro das discussões econômicas, empresariais e geopolíticas globais. Se no final do ano passado e início deste ano o mercado financeiro e os analistas de tecnologia viviam sob o espectro assustador de que os investimentos massivos no setor representavam uma imensa bolha especulativa — comparável à bolha das ferrovias no século XIX ou à explosão das empresas pontocom nos anos 90 —, o cenário atual mudou de figura de maneira radical.

Neste momento, as discussões não giram mais em torno de se a tecnologia é útil, mas sim de como a infraestrutura global conseguirá dar conta de uma demanda que cresce em ritmo exponencial. A percepção geral de mercado passou por uma metamorfose drástica: saímos do medo do desperdício de capital para o temor real de escassez de capacidade computacional. O que parecia um excesso de gastos em infraestrutura agora se revela insuficiente para suprir uma revolução produtiva que está sendo adotada de forma agressiva pelo setor corporativo mundial.

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O Declínio da Classe Média: Uma Análise Comparativa dos Desafios Financeiros no Brasil, Estados Unidos e Europa

A classe média global, historicamente definida como o motor do crescimento econômico e da estabilidade democrática, enfrenta uma crise estrutural silenciosa.

Os custos crescentes de sobrevivência básica e as transformações tecnológicas têm desafiado a manutenção desse padrão de vida ao redor do mundo.

No Brasil, esse fenômeno ganha contornos dramáticos com o superendividamento, enquanto nos Estados Unidos e na Europa reflete-se na perda de espaço demográfico.

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Privacidade de dados é uma estratégia de crescimento

Proteger os dados dos clientes é mais do que uma obrigação legal ou de TI. Pode ser um motor relevante de crescimento. Pesquisadores analisaram 360 anúncios reais de empresas sobre novas ou aprimoradas práticas de privacidade ao longo de 14 anos e constataram que o mercado recompensa consistentemente organizações que levam o tema a sério — especialmente aquelas que já sofreram violações de dados. Ao conectar práticas de privacidade ao comportamento do consumidor, usando dados da Osano e da YouGov, observaram que marcas com forte reputação em privacidade registraram um aumento de 12,31% na preferência dos clientes. Evidências experimentais explicam o motivo: práticas robustas elevam a confiança e reduzem preocupações, aumentando a intenção de compra. Para líderes, a mensagem é clara: tornar a privacidade visível, proativa e central na experiência do cliente, e não apenas um requisito de bastidores.

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Funcionários estão recorrendo à IA para apoio pessoal. Isso é arriscado.

Funcionários estão cada vez mais recorrendo à inteligência artificial para obter aconselhamento de carreira, apoio emocional e até mesmo companhia. No entanto, as pesquisadoras Constance Noonan Hadley, do Institute for Life at Work, e Sarah Wright, da University of Canterbury, descobriram que, apesar dessas interações, mais da metade dos 1.545 trabalhadores do conhecimento nos Estados Unidos entrevistados relataram sentir solidão no trabalho — um fator associado a menor satisfação profissional e maior intenção de sair do emprego.

A pesquisa sugere que a IA não substitui os benefícios das conexões humanas e pode, ao longo do tempo, enfraquecer a colaboração, a confiança e as habilidades sociais. As autoras recomendam cinco medidas para evitar esses problemas: monitorar o impacto social da IA, estabelecer diretrizes para seu uso, projetá-la para estimular a interação humana, utilizá-la na organização de atividades sociais e treinar funcionários para um uso saudável da tecnologia.

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Gerenciando conselheiros difíceis

Conselhos frequentemente enfrentam dificuldades não por questões estratégicas ou falta de informação, mas porque o comportamento de um único membro prejudica o funcionamento do grupo. Existem três principais tipos de conselheiros difíceis: os passageiros passivos, que permanecem em silêncio; os dominadores, que sufocam outras perspectivas; e os especialistas equivocados, que desviam o conselho para detalhes excessivos. Embora os comportamentos sejam diferentes, o impacto é semelhante: decisões mais lentas, dinâmicas tensionadas e erosão da confiança.

Para lidar com esses perfis, conselhos eficazes estabelecem expectativas claras e oferecem feedback direto desde cedo. Também utilizam mecanismos estruturais e processuais, como a organização da pauta e a ordem de fala, para orientar a participação de forma produtiva. Quando os problemas persistem, recorrem a processos formais de governança, incluindo avaliações entre pares e, se necessário, mudanças de liderança.

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A ascensão do campus urbano do conhecimento

As sedes corporativas não estão desaparecendo; estão sendo reconstruídas como instrumentos de colaboração, inovação e atração de talentos. Distritos de escritórios tradicionais impõem custos elevados por meio de longos deslocamentos e de uma logística diária fragmentada. Já os campus urbanos de conhecimento dão suporte a todo o ritmo da vida cotidiana — trabalho, reuniões, aprendizado, treinamento, testes práticos, socialização e mobilidade — em um único local altamente conectado.

Ligados a grandes centros de transporte, os novos campus urbanos reduzem o tempo de deslocamento e melhoram a produtividade dos trabalhadores e a satisfação geral com a vida. Neste artigo, os autores explicam como e por que o lugar se tornou um fator-chave na atração de talentos e na produtividade. Eles apresentam os quatro elementos centrais do campus de conhecimento e estabelecem princípios que líderes empresariais podem usar para pensar de forma mais deliberada sobre localização — não como um custo imobiliário ou um símbolo de status, mas como um motor de vantagem competitiva.

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Você deve nomear um CEO interino?

Uma saída repentina do CEO pode deixar as empresas correndo para preencher o vazio de liderança. Nomear um CEO interino pode parecer uma solução temporária segura, mas, na prática, essa decisão muitas vezes prejudica a confiança do mercado e o desempenho financeiro da empresa. Ainda assim, líderes interinos já estão envolvidos em uma a cada três transições de CEO. O sucesso ou fracasso depende fortemente do contexto: os conselhos precisam avaliar se a saída foi iniciativa do próprio CEO ou do conselho e se a organização está em um estado estável ou de crise. A partir disso, podem escolher entre quatro tipos de CEOs interinos, cada um adequado a um contexto diferente. Conselhos que fazem nomeações interinas de forma eficaz o fazem ao incorporar preparação à governança, esclarecer mandatos e alinhar a força de trabalho — garantindo continuidade e construindo uma base para uma transição permanente bem-sucedida.

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O que as empresas podem aprender sobre lealdade com seus maiores fãs

Apesar de décadas de esforços das empresas para aumentar o engajamento e a lealdade, a confiança dos funcionários e o comprometimento dos clientes continuam em queda. A maioria das organizações tenta corrigir falhas ou elevar gradualmente os níveis de satisfação. Mas o comportamento humano não muda em resposta a experiências apenas levemente positivas. O autor argumenta que mudanças de comportamento ocorrem apenas quando as experiências são extremamente positivas — quando as pessoas dizem que as “amam”. Com base em pesquisas em larga escala e em exemplos como Kroger e Disney, ele mostra que os resultados só aceleram depois que as experiências ultrapassam um limiar emocional crítico. As pessoas tendem a amar uma experiência quando ela atende a cinco condições em sequência: controle, harmonia, significado, acolhimento e crescimento. Quando líderes incorporam intencionalmente esses elementos nas jornadas de funcionários e clientes, eles desbloqueiam maior engajamento, lealdade mais forte e desempenho empresarial mais sustentável.

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Como os robôs com IA generativa estão remodelando os serviços

Ao incorporar inteligência artificial generativa, os robôs estão evoluindo de máquinas baseadas em scripts para sistemas adaptativos que interpretam contexto, aprendem por demonstração e ajustam seus comportamentos em tempo real. Avanços em modelos de linguagem de grande escala e tecnologias relacionadas estão ajudando os robôs a oferecer resultados consistentes e personalizados em escala. Veículos autônomos e assistentes humanoides em fábricas demonstraram que os robôs podem lidar com instruções complexas e colaborar com pessoas em ambientes físicos.

Mas, para implementar com sucesso robôs movidos por IA generativa, as empresas precisam escolher casos de uso vinculados a restrições reais de trabalho, projetar interações que pareçam naturais, posicionar os robôs como parceiros — e não substitutos — dos funcionários, alinhar as capacidades dos robôs à variabilidade das tarefas e definir métricas de sucesso. Privacidade, transparência e segurança também devem permanecer prioridades à medida que os robôs coletam dados e influenciam decisões.

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