David Solomon, CEO do Goldman Sachs, acaba de anunciar um aporte de US$ 500 milhões em inteligência artificial para pequenos negócios. A surpresa veio na frase seguinte: a maioria das empresas não precisa dos modelos mais avançados do mercado.
O recado contraria o senso de urgência vendido pela indústria de tecnologia. Mas os números mostram por que ele pode estar certo.
O fim da corrida armamentista de modelos
Durante o lançamento do Small Business AI Institute em Manhattan, Solomon foi direto: “Há muito pouco do que fazemos em que precisemos de modelos de fronteira”. A expressão refere-se aos sistemas mais sofisticados — e caros — desenvolvidos por OpenAI, Anthropic, Google e Meta.
Segundo o executivo, esses modelos importam para cibersegurança, defesa e descoberta de medicamentos. Para o dia a dia de uma padaria, uma consultoria ou uma fábrica de brinquedos, as ferramentas atuais já resolvem.
A distinção não é teórica. Ela define onde o dinheiro deve ser gasto.
O que os dados revelam sobre a adoção real
Uma pesquisa do Goldman com o Babson College (agosto de 2024) desenha um quadro claro:
- 86% das pequenas empresas já usam IA — eram 56% em 2023
- 73% gastam menos de US$ 100 por mês; 16% usam só versões gratuitas
- 86% recorrem a chatbots (ChatGPT, Claude, Gemini)
- 54% usam IA embutida nos softwares que já possuem
- Apenas 18% testam agentes autônomos
O gargalo não é adoção. É profundidade: só 15% dizem ter IA totalmente integrada ao núcleo do negócio. E 77% pedem mais treinamento.
Produtividade sem inflar a folha de pagamento
A tese do Goldman: IA como alavanca, não substituição. Entre usuários da tecnologia, 84% não mexeram no quadro de funcionários. Outros 5% contrataram mais; 6% reduziram.
Para onde foi o tempo ganho?
- 56% → planejamento estratégico
- 44% → expansão de marketing
- 31% → desenvolvimento de novos produtos
“Isso não elimina empregos, mas cria mais alavancagem sem aumentar a base de custos fixos”, resume Solomon. A lógica é de ROI: custo de tokens versus ganho de produtividade em vendas, atendimento, manufatura e compras.
Dois casos que ilustram o “como fazer”
Allison Dunn, fundadora da Hibiscus Brew (café e bebidas de bem-estar no Brooklyn), chama a IA de “parceira de reflexão”. A tecnologia organiza e-mails, monta agenda, cria listas de tarefas, ajudou a desenhar o cardápio de outono e até treina sua oratória — dez minutos por manhã. O controle de inventário de leite e café expresso? Resolvido. Ela trata a saída como “primeiro rascunho”. Clientes continuam sendo cumprimentados pelo nome em até três segundos.
Hagan Walker, da Glo Pals (brinquedos iluminados), usa IA “o dia inteiro, todos os dias”. Um agente escreveu o algoritmo que escolhe a menor caixa para cada envio. Outro redesenhou o site após meses de ajustes manuais. Dados de anúncios no Google e Meta são analisados automaticamente. A regra de ouro: “Tudo que envolve direitos autorais ou ilustração é feito por gente”. A empresa está contratando — e prioriza quem domina essas ferramentas.
Os três pilares do novo instituto
O compromisso de US$ 500 milhões faz parte da renovação do programa 10,000 Small Businesses, que já formou quase 20 mil empreendedores desde 2010 (investimento anterior: US$ 1,25 bilhão). Pequenas empresas representam 99% dos negócios nos EUA.
O instituto apoia-se em três eixos:
- Treinamento: Anthropic (série educacional + workshops), Google (certificado profissional + 3 meses de AI Pro grátis), Meta (Muse for Small Business), OpenAI (oficinas com faculdades comunitárias)
- Pesquisa: mapear como pequenos negócios realmente usam IA
- Capital: “O acesso a capital continua sendo uma limitação”, admite Solomon
O conselho que vale ouro: não corra, acerte
“No momento, esta é uma tecnologia cara. Não acho que você precise olhar para o mundo e dizer: ‘Preciso dominar isso nas próximas três semanas'”, afirmou Solomon. A ênfase recai em fazer certo, não fazer rápido.
Para o empresário que lê isso agora, a implicação prática é imediata: antes de contratar consultoria cara ou assinar plano enterprise, teste o que já está no seu pacote de software. Meça o retorno em horas poupadas no planejamento ou no marketing. Só então escale.
O que observar nos próximos trimestres
A integração profunda — aqueles 15% que já chegaram lá — deve ser o termômetro. Se a fatia subir sem explosão de custos, a tese de “alavancagem sem base fixa” se confirma. Acompanhe também o custo de tokens: se cair, a barreira de entrada para agentes autônomos (hoje em 18%) tende a ruir. E fique atento aos relatórios do instituto: eles prometem mapear uso real, não hype de fornecedor.
Seu próximo passo não é comprar o modelo mais potente. É descobrir qual ferramenta de hoje resolve seu gargalo de amanhã.
