Startups de IA enfrentam um cenário desafiador para transformar inovação em receita. Apesar do crescimento das soluções baseadas em inteligência artificial, muitas empresas falham nesse objetivo. Dados do MIT indicam que 95% dos projetos corporativos de IA generativa não geraram retorno financeiro mensurável. A S&P Global Market Intelligence revela que 42% das empresas abandonaram iniciativas de IA em 2025, frente a 17% no ano anterior. A euforia inicial não se traduziu em sustentabilidade financeira.
Foco na monetização
Para Marilucia Silva Pertile, cofundadora da Start Growth e mentora de startups, o principal erro é priorizar a tecnologia em vez do modelo de monetização e da clareza de valor para o cliente. “Muitas empresas investem em modelos sofisticados, mas ignoram que o cliente precisa entender o valor e o mercado precisa estar disposto a pagar. Sem clareza sobre monetização, qualquer inovação se torna um custo a mais”, afirma.
Falta de foco e dados de baixa qualidade
Entre as razões para o insucesso, destaca-se a falta de foco em casos de uso concretos. Há uma tendência de desenvolver produtos apenas porque a IA está em alta, sem resolver uma dor real. Além disso, a baixa qualidade dos dados e a ausência de governança são obstáculos recorrentes. “Sem dados adequados, o modelo de IA não entrega resultados consistentes, minando a confiança dos investidores e clientes”, explica Marilucia.
Muitos negócios fracassam por não definirem um modelo de receita claro. Custos elevados com infraestrutura, licenças e manutenção de algoritmos superam o retorno esperado. “O custo de inferência é altíssimo, e sem um plano de monetização, o investimento vira despesa fixa”, analisa a especialista, que ainda alerta que infraestrutura e talentos qualificados também são gargalos importantes.
As startups subestimam o investimento contínuo necessário para treinar e manter times especializados. Isso as torna vulneráveis à medida que o produto cresce e o caixa diminui.
— Marilucia Silva Pertile, cofundadora da Start Growth
Escalabilidade e regulação
Outro ponto sensível é a escalabilidade. Projetos bem-sucedidos em fase de testes não conseguem ser implementados em larga escala por falta de padronização, capacidade operacional ou ajustes ao mercado. “A transição do piloto para a operação comercial é o divisor de águas. É onde a maioria quebra porque não planejou estrutura, suporte e canais de venda”, observa Marilucia.
Com o avanço da regulação global da IA e o amadurecimento dos fundos de investimento, 2026 deve marcar um novo ciclo de consolidação do setor. Startups que não comprovarem rentabilidade e geração de valor dificilmente atrairão capital. Marilucia alerta que “quem não definir claramente como vai gerar receita até 2026 ficará fora do jogo”.
Sete caminhos para o sucesso
Para as empresas que buscam se preparar para esse novo cenário, a especialista lista sete caminhos fundamentais para transformar inovação em resultado concreto:
- Definir desde o início o problema que será resolvido e para quem.
- Planejar o modelo de monetização antes de escalar a tecnologia.
- Garantir dados limpos e governança sólida.
- Começar pequeno, provar resultados reais e escalar gradualmente.
- Mensurar valor tangível e comunicá-lo ao cliente.
- Manter o foco na manutenção e evolução do produto.
- Alinhar investimento, equipe e expectativas de mercado.
Não basta ser inovador; é preciso ser sustentável. Em 2026, a IA deixará de ser diferencial e passará a ser critério básico de competitividade. Só vai sobreviver quem transformar tecnologia em valor real.
— Marilucia Silva Pertile, cofundadora da Start Growth
