Apesar do aumento nas soluções baseadas em inteligência artificial (IA), muitas startups ainda falham em transformar inovação em receita. Dados recentes do Massachusetts Institute of Technology (MIT) indicam que cerca de 95% dos projetos corporativos de IA generativa não geraram retorno financeiro mensurável. Já a S&P Global Market Intelligence aponta que 42% das empresas abandonaram parte de suas iniciativas de IA em 2025, frente a 17% no ano anterior, revelando que a euforia inicial com a tecnologia não tem se traduzido em sustentabilidade financeira.
Para Marilucia Silva Pertile, cofundadora da Start Growth e mentora de startups, o principal erro é acreditar que a tecnologia, sozinha, é capaz de sustentar um negócio. “Muitas empresas investem em modelos sofisticados, mas ignoram o fato de 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.
Entre as principais razões para o insucesso das startups de IA está a falta de foco em casos de uso concretos. Segundo Marilucia, há uma tendência de desenvolver produtos apenas porque a inteligência artificial está em alta, sem que exista uma dor real a ser resolvida. Outro obstáculo recorrente é a baixa qualidade dos dados e a ausência de governança. “Sem dados adequados, o modelo de IA não entrega resultados consistentes, e isso mina a confiança dos investidores e clientes”, explica.
Além disso, muitos negócios fracassam por não definirem um modelo de receita claro. Custos elevados com infraestrutura, licenças e manutenção de algoritmos acabam superando o retorno esperado. “O custo de inferência é altíssimo, e sem um plano de monetização, o investimento vira despesa fixa”, analisa Marilucia. A especialista acrescenta 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.”
Outro ponto sensível é a escalabilidade. Muitos 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, o ano de 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”.
Para as empresas que buscam se preparar para esse novo cenário, a especialista elenca 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”, conclui Marilucia Silva Pertile, cofundadora da Start Growth e mentora de startups.
