Fernando Steler, co-fundador e CEO da fintech Delend, mostra por que a abundância de 40 frentes legítimas é a maior ameaça à execução estratégica, e como a disciplina supera o instinto de desbravador.



Fernando Wosniak Steler é co-fundador e CEO da Delend, fintech que combina Modelos Fundacionais de Inteligência Artificial com Open Finance e ERPs para transformar a gestão de recebíveis de pequenas e médias empresas. Em dois anos, a empresa acumulou R$ 32 bilhões em recebíveis e processou 14,6 milhões de títulos de PMEs. Esse volume conquistado pela Delend a coloca como uma das vozes mais relevantes do ecossistema de crédito no Brasil. A trajetória de Steler à frente de uma empresa que pivou algumas vezes sem perder o norte oferece aos C-Levels um laboratório real de como manter foco estratégico em um mercado onde a abundância de oportunidades virou o maior inimigo da execução.



<h2 class="wp-block-heading">1. Clareza do Destino: Por Que Seu Fim Precisa Estar Escrito</h2>



Pergunta: Como você define os parâmetros para tomar as principais decisões de negócio hoje?



Insight de Fernando Steler: "Foco claro do resultado que precisa chegar. Ter claro, escrito, qual é o fim que precisa chegar. Pivotamos algumas vezes, mas sempre está claro para onde vamos."



O que separa uma pivotagem de um caos estratégico é exatamente o que Steler descreve: a clareza do destino final, materializada por escrito. Empresas que pivotam sem um documento vivo de direção tendem a confundir agilidade com dispersão — cada nova frente de mercado dilui recursos, atenção e a capacidade de mensurar progresso real. Para C-Levels, o insight é direto: se o fim não está escrito, qualquer caminho parece aceitável, e é exatamente aí que organizações perdem anos perseguindo direções que nunca convergem. Frameworks como OKRs funcionam precisamente porque forçam essa materialização — transformam intuição em metas mensuráveis que sobrevivem à rotação de prioridades. A lição da Delend é que pivotar não é mudar de direção, é encontrar um novo caminho para o mesmo destino. É isso que empreendedores fazem de melhor: eles mantêm a direção estratégica na resolução do problema principal (o quê), mas mudam a forma de fazer quantas vezes for necessário (como).



<h2 class="wp-block-heading">2. A Armadilha das 40 Oportunidades: Quando a Abundância Vira Inimiga</h2>



Pergunta: Onde os C-levels mais estão errando nas decisões hoje?



Insight de Fernando Steler: "É muito difícil ter foco, precisamos ter mais disciplina. O empreendedor é mais anarquista, mais desbravador, então tem dificuldade de ficar naquela oportunidade, ele percebe sempre uma nova oportunidade. E agora é pior, porque antes você tinha 5 boas frentes para seguir, e ficava a sensação de deixar 4 fora, agora são 40, ficou mais complicado. O método do Second Brain para dar contexto ao uso da Inteligência Artificial tem nos ajudado bastante."



Steler identifica um problema que se tornou epidêmico na gestão: a multiplicação de oportunidades legítimas. Quando existem cinco boas frentes, a dor é escolher quatro para abandonar. Quando são quarenta, o cérebro executivo entra em paralisia — e a resposta default é tentar perseguir todas em paralelo, distribuindo recursos finitos entre frentes que exigiriam investimento total para vencer. A menção ao método Second Brain para uso da IA é reveladora: não se trata de um sistema de produtividade pessoal, mas de uma infraestrutura cognitiva que libera a mente da sobrecarga de informações para que a decisão estratégica receba a atenção que merece para transformar conhecimento individual em inteligência coletiva. Para o C-Level, a implicação é clara — a disciplina de foco não é mais um diferencial de execução, é uma vantagem competitiva. Quem consegue filtrar 40 oportunidades para 3 prioridades com critérios estruturados não está apenas sendo eficiente; está construindo um fosso competitivo que a concorrência dispersa jamais cruzará.



<h2 class="wp-block-heading">3. O Poder do Não: Por Que Estratégia É Subtração, Não Soma</h2>



Pergunta: Qual a principal lição que você teve sobre estratégia nos últimos anos?



Insight de Fernando Steler: "Saber dizer não. A estratégia é mais dizer não que sim. A estratégia é deixar algumas coisas de lado para seguir em frente."



Em poucas palavras, Steler condensa o princípio que levou décadas para ser articulado pelos maiores estrategistas do mercado. Warren Buffett resumiu assim: "A diferença entre pessoas bem-sucedidas e pessoas muito bem-sucedidas é que as pessoas muito bem-sucedidas dizem não para quase tudo." Steve Jobs implementou isso na prática ao cortar a linha de produtos da Apple de mais de 300 itens para apenas 10 — uma decisão que salvou a empresa da falência em 1997 e a colocou no caminho de se tornar a empresa mais valiosa do mundo. O ponto para C-Levels é que a maioria das estratégias falha não pelo que inclui, mas pelo que não exclui. Cada "sim" estratégico deveria ser acompanhado de pelo menos dez "nãos" explícitos. Steler ainda ressalta que a resiliência — a soft skill que ele identifica como a mais crítica para empreendedores — opera no mesmo princípio: é a capacidade de dizer não à tentação de desistir quando o caminho fica difícil, mas também de dizer não à teimosia burra quando é hora de mudar a abordagem. Como ele próprio coloca, parafraseando Rudyard Kipling, “tanto o sucesso quanto o fracasso são impostores, trate-os da mesma forma” — o que permanece é a clareza e a firmeza de acreditar em uma visão e seguir em frente.



<h2 class="wp-block-heading">A Revolução Silenciosa Que Está Mudando o Jogo</h2>



Há um padrão emergente entre as empresas que estão dominando seus mercados: elas não estão adotando mais tecnologias, estão eliminando mais distrações.



A Apple de Steve Jobs não se salvou por lançar mais produtos — se salvou por cortar 290. A Berkshire Hathaway de Warren Buffett não construiu um império de R$ 900 bilhões investindo em tudo — investiu em quase nada, com concentração brutal. A Netflix não venceu o streaming por ter mais recursos que a Disney — venceu por dizer não a tudo que não fosse streaming original por quase uma década.



Agora, a Inteligência Artificial intensificou esse filtro de forma dramática. Como Steler observa, o número de boas oportunidades saltou de 5 para 40. Cada nova ferramenta de IA parece abrir uma frente legítima de negócio — e de fato abre. Mas a diferença entre as empresas que usam IA e as que são transformadas por ela não está na adoção tecnológica. Está na disciplina estratégica de escolher quais das 40 frentes merecem os recursos da organização inteira.



É aqui que metodologias estruturadas como OKRs (Objectives and Key Results) e sistemas de gestão cognitiva como o Second Brain deixam de ser ferramentas operacionais e viram infraestrutura estratégica. Os OKRs forçam a organização a definir não mais que 3 a 5 objetivos por trimestre — o que significa dizer não a pelo menos 35 das 40 oportunidades disponíveis. O Second Brain captura e organiza o excesso de informação para que o cérebro executivo não precise processar tudo simultaneamente.



O que a maioria está fazendo errado é confundir movimento com progresso. Reuniões sobre IA generativa, pilotos de agentes autônomos, experimentos com Open Finance — tudo parece estratégico, tudo parece urgente. Mas sem um critério escrito de para onde a empresa vai, cada iniciativa é um "sim" que dilui o foco da organização. E como Steler alerta: a estratégia é mais sobre o que você deixa de lado do que sobre o que você abraça.



<h2 class="wp-block-heading">A Pergunta Que Vai Tirar Seu Sono</h2>



Na era da IA, onde tudo parece fácil, você está dizendo sim para as 40 oportunidades — ou não para as 39 que não importam?

Você não tem um problema de oportunidades. Tem um problema de foco

O Homem-Aranha está novamente no topo.O lançamento de Homem-Aranha: Um Novo Dia confirmou que o “amigão da vizinhança” continua sendo um dos personagens mais populares da cultura pop. O filme alcançou uma abertura mundial de aproximadamente US$ 932 milhões, a segunda maior da história do cinema, além de estabelecer um novo recorde de estreia na América do Norte.Entretanto, o sucesso do personagem não se explica apenas por seus poderes, pelas cenas de ação ou pelos efeitos especiais. Peter Parker conquistou diferentes gerações justamente por ser um herói imperfeito.Ele precisa estudar, trabalhar, pagar contas, administrar relacionamentos, enfrentar problemas pessoais e tomar decisões difíceis. Em outras palavras, apesar dos poderes extraordinários, vive dilemas muito próximos daqueles enfrentados por qualquer pessoa — inclusive por quem decide empreender.Por trás das teias, dos vilões e das acrobacias entre os prédios de Nova York, existem importantes ensinamentos sobre liderança, estratégia e negócios.1. Com grandes poderes vêm grandes responsabilidadesA frase mais conhecida do universo do Homem-Aranha também deveria fazer parte do manual de todo empreendedor.À medida que uma empresa cresce, aumentam não apenas o faturamento e as oportunidades, mas também suas responsabilidades. Mais clientes significam maior compromisso com a qualidade. Mais funcionários exigem uma liderança mais estruturada. Mais informações armazenadas demandam cuidados adicionais com segurança e privacidade.Crescer sem responsabilidade pode transformar uma oportunidade em uma grande ameaça.2. Desenvolva o seu “sentido aranha”Uma das habilidades mais importantes do Homem-Aranha é perceber o perigo antes que ele se manifeste completamente.No mundo empresarial, não existe um sentido sobrenatural capaz de alertar automaticamente sobre todas as ameaças. Existem, porém, indicadores, informações e sinais que cumprem uma função semelhante.Queda nas vendas, aumento da inadimplência, reclamações recorrentes, perda de clientes, redução das margens e crescimento descontrolado das despesas são alguns dos alertas que podem revelar problemas antes que eles se tornem crises.O empresário que acompanha fluxo de caixa, rentabilidade, endividamento, produtividade e satisfação dos clientes desenvolve uma espécie de “sentido aranha empresarial”.Não se trata de prever o futuro, mas de estar atento o suficiente para perceber mudanças enquanto ainda existe tempo para agir.Muitas empresas não quebram por falta de sinais. Quebram porque seus gestores preferiram ignorá-los.3. Reinvente-se sem perder sua essênciaO Homem-Aranha já passou por diferentes atores, uniformes, universos, estilos e gerações. Mesmo assim, alguns elementos permanecem reconhecíveis: o senso de responsabilidade, o humor diante das dificuldades, os problemas cotidianos e a tentativa constante de fazer a coisa certa.Essa capacidade de renovação ajuda a explicar por que o personagem continua relevante depois de tantas décadas.Empresas também precisam mudar. Produtos envelhecem, tecnologias são substituídas e comportamentos de consumo se transformam. Negócios que se recusam a acompanhar essas mudanças podem desaparecer, mesmo que tenham sido extremamente bem-sucedidos no passado.4. Nenhum herói vence sozinhoEmbora muitas histórias apresentem o Homem-Aranha enfrentando seus desafios individualmente, sua trajetória é construída por uma verdadeira rede de relacionamentos.Família, amigos, mentores e outros heróis ajudam Peter Parker a amadurecer, superar perdas e compreender melhor suas responsabilidades.Nos negócios, também existe o mito do empreendedor solitário, aquele que supostamente construiu tudo sem ajuda. Na prática, nenhuma empresa cresce de forma sustentável sem uma rede.Funcionários, clientes, fornecedores, contadores, consultores, parceiros comerciais e até concorrentes fazem parte do ecossistema de uma organização.&nbsp;O sucesso de Homem-Aranha: Um Novo Dia mostra que algumas histórias continuam relevantes porque conseguem se renovar sem abandonar seus valores fundamentais.Para os empreendedores, a mensagem é igualmente clara: esteja atento aos sinais, seja ágil, construa boas conexões e tenha coragem para evoluir.Afinal, no mundo dos negócios, grandes oportunidades também trazem grandes responsabilidades.

Com grandes negócios vêm grandes responsabilidades: 4 lições do Homem-Aranha para empreendedores

A Interface Homem-Máquina (IHM) tornou-se um dos principais fatores de competitividade na Indústria 4.0. Muito além de um painel operacional, a IHM representa o elo entre pessoas, sistemas inteligentes e processos automatizados, influenciando produtividade, segurança, governança e qualidade das decisões empresariais.À medida que empresas aceleram sua transformação digital, a eficiência da Interface Homem-Máquina deixa de ser uma questão exclusivamente tecnológica para assumir natureza estratégica, jurídica e organizacional. Falhas de interface podem provocar acidentes, perdas financeiras, responsabilização civil e comprometimento da governança corporativa.Compreender como a Interface Homem-Máquina funciona e quais impactos produz na gestão permite que administradores reduzam riscos operacionais, fortaleçam programas de compliance e ampliem vantagens competitivas em mercados cada vez mais orientados por dados.Definição Jurídico-Administrativa e Fundamento TeóricoA Interface Homem-Máquina (IHM) consiste no conjunto de recursos físicos e digitais que possibilitam a interação entre operadores humanos e equipamentos industriais, sistemas automatizados ou plataformas inteligentes. Sua finalidade é permitir monitoramento, controle, execução de comandos e visualização de informações em tempo real.Sob a perspectiva administrativa, a IHM integra ativos tecnológicos estratégicos responsáveis por reduzir assimetrias informacionais dentro das organizações. Juridicamente, relaciona-se ao dever empresarial de garantir ambientes seguros de trabalho, observando princípios constitucionais da dignidade da pessoa humana, normas de saúde ocupacional, responsabilidade civil e deveres de prevenção.Immanuel Kant sustentava que a racionalidade depende da correta utilização dos meios disponíveis para o exercício da autonomia. Em ambiente corporativo, interfaces mal projetadas limitam precisamente essa autonomia decisória, transformando operadores qualificados em agentes vulneráveis ao erro sistêmico.Michel Foucault demonstrou que toda arquitetura de controle também organiza relações de poder. Na Indústria 4.0, a Interface Homem-Máquina redefine essa relação ao distribuir informações em tempo real, ampliando tanto a capacidade decisória quanto os mecanismos de supervisão organizacional.Metodologia e Recorte AnalíticoO presente estudo adota abordagem dogmática e interdisciplinar, combinada com análise aplicada à gestão empresarial.O recorte considera:Constituição Federal.Consolidação das Leis do Trabalho.Normas Regulamentadoras de Segurança do Trabalho.Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).Literatura sobre Indústria 4.0, fatores humanos, economia comportamental e governança corporativa.&nbsp;A análise concentra-se na utilização da Interface Homem-Máquina como instrumento de gestão de riscos, eficiência operacional e conformidade regulatória.Critérios Práticos, Impactos e ElegibilidadeA Interface Homem-Máquina produz impactos diretos quando:empresas utilizam automação industrial;processos dependem de monitoramento em tempo real;operadores executam comandos críticos;decisões operacionais exigem resposta imediata;sistemas utilizam sensores inteligentes, Internet das Coisas (IoT) ou inteligência artificial;organizações buscam certificações de qualidade, segurança ou compliance.&nbsp;Os principais beneficiários incluem gestores industriais, administradores, engenheiros, equipes de manutenção, profissionais de compliance, auditores internos e responsáveis pela governança tecnológica.Riscos, Exceções e Limites RegulatóriosA tese favorável à automação sustenta que interfaces inteligentes reduzem erros humanos, aumentam produtividade e elevam a eficiência organizacional.A antítese evidencia que sistemas excessivamente complexos podem produzir sobrecarga cognitiva, dependência tecnológica e decisões equivocadas quando operadores não compreendem plenamente os dados apresentados.Do ponto de vista jurídico, empresas continuam responsáveis pela adequada capacitação dos trabalhadores. A automação não elimina deveres de supervisão nem transfere integralmente ao software a responsabilidade por decisões operacionais.Também existem limites relacionados à proteção de dados pessoais, à transparência algorítmica e à necessidade de manutenção preventiva dos sistemas.Análise Jurisprudencial e Institucional AplicadaA jurisprudência do STF e do STJ consolidou entendimento segundo o qual o dever de prevenção integra a responsabilidade empresarial em diversos contextos envolvendo segurança, atividade econômica e proteção de direitos fundamentais.Na prática organizacional, esse entendimento reforça que investimentos em Interface Homem-Máquina não possuem apenas finalidade produtiva, mas também preventiva. Sistemas capazes de reduzir falhas operacionais contribuem para demonstrar diligência empresarial, fortalecendo programas de governança e mitigando riscos de responsabilização civil.Sob a perspectiva institucional, normas internacionais de gestão de riscos, qualidade e segurança ocupacional convergem para modelos baseados em melhoria contínua, monitoramento permanente e decisões fundamentadas em evidências.Análise Comparada InternacionalNa Alemanha, referência mundial em Industrie 4.0, a integração entre automação, interoperabilidade e interfaces intuitivas tornou-se elemento central da competitividade industrial.Nos Estados Unidos, o desenvolvimento de sistemas centrados no usuário prioriza fatores humanos para reduzir acidentes e aumentar a eficiência operacional.No Japão, a filosofia da melhoria contínua demonstra que tecnologia somente produz ganhos sustentáveis quando acompanhada de treinamento permanente e participação ativa dos operadores.Esses modelos convergem para uma conclusão comum: tecnologia eficiente depende de interfaces capazes de aproximar inteligência computacional e julgamento humano.Estudos de Caso e Aplicação Prática em NegóciosImagine uma indústria alimentícia cuja Interface Homem-Máquina apresenta informações críticas de temperatura e pressão de forma confusa. O operador interpreta incorretamente um alerta, provocando interrupção da produção e descarte de matéria-prima.Após redesenhar a interface com indicadores visuais objetivos, alarmes hierarquizados e treinamento operacional, a empresa reduz falhas humanas, melhora indicadores de qualidade e fortalece seu programa de compliance industrial.Em outro cenário, uma empresa de energia integra sua IHM a sistemas preditivos baseados em inteligência artificial. A antecipação de falhas reduz paradas não programadas, diminui custos de manutenção e melhora o planejamento estratégico da operação.Solução Jurídico-Estratégica e Passo a Passo OperacionalMapear processos críticos dependentes da Interface Homem-Máquina.Avaliar fatores humanos durante o desenvolvimento das interfaces.Integrar requisitos jurídicos aos projetos tecnológicos.Capacitar continuamente operadores e gestores.Implantar indicadores de desempenho operacional.Documentar procedimentos para auditorias e compliance.Realizar testes periódicos de usabilidade.Revisar protocolos após incidentes operacionais.Integrar segurança da informação à governança tecnológica.Monitorar continuamente indicadores de risco operacional.&nbsp;Como observa Northon Salomão de Oliveira, “A tecnologia somente produz vantagem competitiva quando a governança transforma informação em decisão responsável.”Essa formulação representa o ponto de convergência entre eficiência operacional e responsabilidade institucional.Síntese DialéticaA discussão sobre Interface Homem-Máquina revela uma tensão permanente entre automação e intervenção humana.A tese considera que interfaces inteligentes ampliam produtividade e reduzem custos.A antítese demonstra que nenhuma tecnologia elimina completamente riscos decorrentes da interpretação humana, da governança deficiente ou da ausência de treinamento.A síntese evidencia que o verdadeiro diferencial competitivo não reside apenas na automação, mas na construção de interfaces que potencializem capacidades humanas dentro de estruturas organizacionais juridicamente responsáveis, psicologicamente adequadas e estrategicamente orientadas para decisões de alta qualidade.Como advertia Michel de Montaigne, "A maior coisa do mundo é saber pertencer a si mesmo", lembrando que autonomia permanece elemento essencial mesmo em ambientes altamente automatizados. Já Confúcio ensinava que "o homem que move uma montanha começa carregando pequenas pedras", princípio que se traduz, na gestão contemporânea, em melhorias contínuas de processos e interfaces.ConclusãoA Interface Homem-Máquina deixou de ser apenas um componente tecnológico para assumir posição estratégica na governança empresarial da Indústria 4.0. Sua correta implementação reduz riscos jurídicos, melhora decisões, fortalece programas de compliance e amplia a eficiência operacional.Gestores que compreendem a Interface Homem-Máquina como instrumento integrado de tecnologia, comportamento humano e governança institucional desenvolvem organizações mais resilientes, inovadoras e preparadas para competir em ambientes regulatórios e econômicos cada vez mais complexos.

Interface Homem-Máquina (IHM): O Diferencial Competitivo da Indústria 4.0 para Gestores e Empresas

Por Gilson França, CEO da Weega Technologies, empresa que desenvolve soluções de automação e inteligência para a gestão administrativa na saúdeAo longo dos últimos 15 anos compreendi que a complexidade operacional que envolve as instituições da saúde vão muito além do que o paciente consegue perceber. Existe uma ampla gama de processos, ferramentas, tecnologias e principalmente profissionais que dão sustentação a um dos mais sofisticados modelos de gestão que existem. Se falham, podem comprometer a sustentabilidade destas instituições.Os números ajudam a dimensionar isso. O Brasil tem hoje mais de 270 mil estabelecimentos de saúde em operação, segundo o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). É uma rede extensa, diversa e difícil de coordenar. Dentro dela, a saúde suplementar, formada por hospitais, clínicas e operadoras privadas, responde por cerca de 60% das estruturas. É um sistema que movimenta bilhões e que, ao mesmo tempo, convive com fragilidades administrativas que se acumulam diariamente.Uma&nbsp; das consequências mais críticas destas fragilidades está nas chamadas glosas hospitalares. Elas acontecem quando, durante a jornada do paciente, algum procedimento foi registrado de forma incorreta na conta médica, e quando enviado para a Operadora de Saúde, é recusado. Inconsistências como falhas de elegibilidade, ausência de autorização ou erros no preenchimento de procedimentos médicos estão entre os problemas que, embora muitas vezes passem despercebidos no dia a dia da operação, geram um impacto financeiro relevante quando acumulados em escala. Segundo a Anahp, essas perdas somaram cerca de R$ 5,8 bilhões em um único ano.&nbsp;Quando olho para esse dado, entendo que o problema financeiro é apenas a ponta do “Iceberg”, o efeito final de um sistema operacional altamente complexo que a despeito de toda tecnologia disponível ainda escapa ao controle em muitos pontos da cadeia.Durante anos, a resposta para isso foi ampliar equipes, treinamentos, revisar e ajustar processos, sistematizar para reduzir erros por esforço humano. Em geral, funciona por um tempo, mas diversos fatores exógenos e endógenos tornam difícil alcançar a eficiência necessária para manter as instituições hospitalares.É nesse ponto que o backoffice tem um papel central, não como custo, mas como estrutura que define o ritmo e a previsibilidade da operação.As projeções indicam que esse movimento tende a crescer. A Grand View Research estima que o mercado de automação médica no Brasil pode atingir US$ 2,11 bilhões até 2030. Esse avanço está ligado a uma necessidade prática: reduzir retrabalho, encurtar ciclos e dar mais previsibilidade ao fluxo financeiro das instituições.E já é possível observar efeitos concretos. Processos de faturamento que levavam dias passam a ser concluídos em prazos muito menores quando há integração e validação automatizada de dados.&nbsp;O impacto disso não está apenas na velocidade, está na consistência. Quando o dado entra correto desde o início, o risco de glosa diminui; quando o processo é rastreável, a correção deixa de ser reativa para ser preventiva.Outro ponto que me chama atenção é como essa reorganização muda a lógica de gestão. Em vez de atuar depois do erro, contestando glosas, revisando contas e refazendo processos, as instituições passam a atuar preventivamente desde a entrada do paciente até o fechamento da conta e envio para OPS, ajustando os fluxos, procedimentos e controles, para reduzir a possibilidade da inconsistência.Esse tema ganha cada vez mais espaço nas discussões do setor. Em encontros recentes, como a Convenção Técnica Unimed 2026, ficou evidente que a saúde passa por uma transformação na forma como automatiza seus processos, impulsionada por integração de sistemas, interoperabilidade e uso cada vez mais intenso de inteligência artificial.&nbsp;Por fim, a eficiência no setor de saúde se evidencia na capacidade de coordenar, com inteligência, uma cadeia extremamente complexa de decisões operacionais, financeiras e assistenciais. Ela se manifesta quando hospitais e operadoras compram melhor, gerenciam estoques de forma estratégica, negociam com visão de longo prazo, contratam profissionais qualificados, integram processos de maneira efetiva e monitoram indicadores confiáveis para sustentar decisões críticas.Trata-se de um sistema formado por muitas engrenagens interligadas e sensíveis em um meio ambiente complexo. O uso inteligente, eficiente e seguro da tecnologia é essencial para a sustentabilidade destas instituições de tamanha relevância.&nbsp;&nbsp;

Por que a tecnologia se tornou essencial para a sustentabilidade da saúde

Uma consumidora encontra um produto de skincare em um vídeo do TikTok. Antes de comprar, abre um grupo de skincare no WhatsApp do qual participa com outras entusiastas e pergunta se alguém já testou. Três respondem com experiências próprias. Uma outra nunca ouviu falar da marca, mas depois dessa conversa passa a segui-la. Esse ciclo de descoberta e validação coletiva acontece dezenas de milhões de vezes por dia, e nenhuma interação nessa cadeia aparece no relatório de atribuição da marca. O que aparece é uma venda com tráfego direto e origem desconhecida.Esse é o&nbsp;dark social no consumo: o compartilhamento de conteúdo e recomendações que acontece em canais privados ou semiprivados, fora do alcance das ferramentas convencionais de análise. Dados do Statista indicam que 69% de todo conteúdo compartilhado globalmente passa por links privados, DMs e e-mails. Pesquisa da GlobalWebIndex aponta que 63% dos consumidores preferem aplicativos de mensagens para compartilhar conteúdo online, contra 54% que usam plataformas abertas. Um levantamento com consumidores globais mostra que 89% consideram referências e recomendações pessoais sua fonte de informação mais confiável. A publicidade paga aparece em último lugar nessa hierarquia de confiança.O dado relevante para marcas de consumo está em onde essas conversas existem. Uma parcela significativa acontece em comunidades de interesse estruturadas: grupos de beleza e skincare no WhatsApp e no Telegram, comunidades de corrida, maternidade, culinária ou finanças pessoais no Facebook e Discord, fóruns de nicho no Reddit, grupos de leitura e coletivos locais. Esses espaços têm uma característica que os torna estrategicamente relevantes: são acessíveis. Uma marca pode construir presença genuína neles, facilitando discussões, gerando conteúdo que os membros queiram compartilhar e sendo recomendada por quem já usa seus produtos. O boca a boca via mensagens privadas e DMs é um amplificador do que acontece nessas comunidades.A Glossier entendeu isso antes de existir como empresa. Emily Weiss começou com um blog de beleza, o&nbsp;Into the Gloss, em 2010, onde leitoras comentavam, questionavam e descreviam suas próprias rotinas. Quando a marca nasceu, em 2014, já tinha uma comunidade que havia participado de sua criação. O primeiro produto, o&nbsp;Milky Jelly Cleanser, foi desenvolvido a partir de uma pergunta feita diretamente às leitoras: o que vocês querem em um limpador facial? O resultado é documentado: 80% das clientes da Glossier são indicadas por amigas e 70% das vendas online vêm de recomendações entre pares. O desenvolvimento de produto usa&nbsp;insights de comentários e conversas com membros da comunidade para orientar fórmulas, tons e embalagens. A comunidade opera como infraestrutura de inovação e distribuição ao mesmo tempo.No Brasil, a Sallve fez o mesmo percurso. Julia Petit era referência em beleza e skincare desde 2007 no blog&nbsp;Petiscos. Quando a marca nasceu, em 2019, já havia uma comunidade formada em torno de suas recomendações. Antes de lançar o primeiro produto, a Sallve enviou questionários para mais de 10 mil pessoas, criou uma conta no Instagram dedicada a conversas sobre cuidados com a pele e lançou um blog para estimular discussões. O Quiz da Pele, no ar desde o início, registra mais de 600 mil participações. As collabs, encontros presenciais ou online com grupos de consumidoras para co-criar produtos, tornaram-se parte do DNA da marca: desde o lançamento foram centenas delas, com mais de 70 só no último ano. Ingredientes foram incluídos por sugestão de membros da comunidade, e a decisão de entrar nas farmácias físicas foi tomada após conversa direta sobre onde gostariam de encontrar a marca. O Antioxidante Hidratante, desenvolvido a partir dessas conversas, esgotou as 5 mil unidades de pré-venda em apenas 10 horas.O mecanismo que sustenta esses resultados é o mesmo nos dois casos: pertencimento gera confiança, e confiança gera recomendação. Quando uma integrante de uma comunidade de skincare recomenda um produto para o grupo, ela coloca sua própria credibilidade em jogo. Esse tipo de endosso tem um peso que nenhuma campanha paga consegue comprar. O&nbsp;dark social, representado por mensagens privadas, encaminhamentos e links compartilhados fora de qualquer grupo, é o eco desse pertencimento. Ele acontece como consequência de ter membros genuinamente engajados, e não como o objetivo final de uma ação de marketing.Finalizo destacando que pesquisas da Kantar documentam o que esse tipo de construção produz: marcas com comunidades ativas reportam um valor vitalício do cliente (LTV) entre 25% e 40% maior e um custo de aquisição (CAC) até 30% menor via referências boca a boca. O mesmo levantamento destaca as microcomunidades com menos de 5.000 membros como alavanca prioritária de crescimento, pois são pequenas o suficiente para que os membros se reconheçam entre si e densas o bastante para gerar confiança e recomendação recorrente. A densidade da relação produz resultados que o tamanho da audiência, sozinho, jamais alcança.&nbsp;*Jen Medeiros é CEO da comuh, empresa especializada na gestão de comunidades e ecossistemas de negócios. Palestrante e especialista na criação e gestão estratégica de comunidades com 15 anos de experiência. Criadora e host do Community Playbook, um Podcast de aplicações reais, atuais e futuras de estratégia de comunidades. É professora da Descola e da Escola Britânica de Artes Criativas e Diretora do CMX Connect São Paulo, uma instituição internacional que promove o desenvolvimento da indústria de comunidades. Top 3 do prêmio Community Industry Awards 2024 como melhor profissional de comunidades B2B, e fellow no programa On Deck Community Builders.

Dark social e comunidades de interesse: como marcas de consumo ganham pelo boca a boca

Lucas Infante, CEO da Food To Save e Empreendedor do Ano EY, revela os critérios que separam decisões brilhantes de diagnósticos rasos na era da IA



Lucas Infante é CEO e fundador da Food To Save, o app nº 1 do Brasil contra o desperdício de alimentos. Eleito Empreendedor do Ano pela EY e reconhecido como um dos Top 50 Creators do LinkedIn na categoria Food Tech, Lucas lidera uma startup que já evitou que mais de 3 mil toneladas de alimentos fossem para o lixo e gerou R$ 31 milhões em faturamento para estabelecimentos parceiros em 2025, com projeção de ultrapassar R$ 200 milhões em 2026. Este é o seu quinto negócio em 15 anos de empreendedorismo — o primeiro com tecnologia. A trajetória de quem migrou do mundo analógico para o digital oferece uma perspectiva rara: a de quem aprendeu que ter todos os dados disponíveis não significa usá-los com profundidade. Para o C-Level que lê esta coluna, a mensagem é direta: na era da IA, o diferencial não é o volume de informação — é a coragem de decidir rápido e a humildade de ir fundo.



<h2 class="wp-block-heading">1. A Regra dos 55%: Decidir com Dados Imperfeitos é Vantagem Competitiva</h2>



Pergunta: Com tanta informação disponível hoje, quanto você realmente precisa antes de tomar uma decisão crítica de negócio?



Insight de Lucas Infante: "Se eu tenho 55% dos dados, já me sinto seguro para tomar decisão. Parei de buscar tanta informação. Agora é timing. Eu amo o Pareto, porque preciso sempre gastar meu tempo onde tem o mais relevante. Ser rápido passou a ser primordial."



A busca por certeza absoluta é um dos vícios mais caros do C-Level contemporâneo. Lucas fala de um aprendizado de 15 anos e cinco negócios: a diferença entre o executivo que decide e o que procrastina não está na qualidade da informação — está na tolerância à incerteza. O princípio de Pareto aplicado aqui é cirúrgico: 80% do valor estratégico vem de 20% das informações disponíveis. O executivo que internaliza isso libera o tempo que gastava analisando para usá-lo executando, ajustando e aprendendo com o mercado real. Em ambientes onde a janela de oportunidade encolhe a cada trimestre, a velocidade de decisão deixa de ser uma virtude e passa a ser um requisito de sobrevivência. O custo de uma decisão imperfeita executada hoje quase sempre é menor que o de uma decisão perfeita executada mês que vem.



<h2 class="wp-block-heading">2. O Déficit de Profundidade: IA Não Substitui Pensamento Estratégico</h2>



Pergunta: Onde você vê os C-levels mais errando nas decisões hoje?



Insight de Lucas Infante: "Não tem mais desculpa sobre fonte de informação — na era da IA, tem dados e pronto. Mas falta profundidade. Existem muitas discussões rasas. Pegam algumas informações da IA e partem só com isso. Ao invés de ir a fundo, o pessoal só gera um relatório e acha que é suficiente. Não pensam mais sobre."



A crítica é precisa e incômoda. A IA democratizou o acesso à informação, mas criou uma falsa sensação de domínio. Um executivo que gera um relatório com um prompt não fez análise — fez curadoria automatizada. A diferença entre os dois é abissal. Análise exige confrontar dados com contexto, questionar premissas, testar cenários alternativos e, acima de tudo, pensar sobre o que os números significam — não apenas o que eles dizem. Lucas menciona que, para expressar um ponto com propriedade, vai a fundo em pelo menos cinco fontes. Esse é o custo mínimo da profundidade. O C-Level que substitui essa etapa por um resumo gerado por IA não está economizando tempo — está delegando seu diferencial competitivo mais importante a um modelo que não entende o seu negócio.



<h2 class="wp-block-heading">3. A Armadilha da Irrelevância: Por Que o C-Level Humano Ainda É Insubstituível</h2>



Pergunta: Com a IA assumindo tantas funções analíticas, qual o maior risco para um C-level hoje?



Insight de Lucas Infante: "Achar que, com tanta informação, o C-level está se tornando irrelevante. Não é verdade. Hoje eu coloco um prompt de um conselheiro e pronto — me substituíram. Mas o papel do C-level humano é fundamental: é ele quem cuida do time, faz o 1 a 1, tem a proximidade para desenvolver pessoas. Isso é humano e deve ser humano. O CEO precisa sempre sentir o cheiro da operação, do cliente. Jamais pode deixar de sentir como tudo acontece. Perder isso é perder o senso de carregar o exemplo e a percepção real."



O paradoxo da era da IA é que quanto mais analítica se automatiza, mais valioso se torna o que não pode ser automatizado. Lucas identifica com clareza o que separa um C-Level relevante de um substituível: presença. Não presença em reuniões — presença na operação. O "cheiro da operação" não é uma metáfora romântica; é a fonte de informação qualitativa que nenhum dashboard captura. É o que permite ao líder perceber o desalinhamento do time antes de virar turnover, identificar a fricção do cliente antes de virar churn e reconhecer a oportunidade de mercado antes de virar óbvia. Quem delega essa proximidade ao modelo perde o senso prático de liderar pelo exemplo — e com ele, a legitimidade que nenhum prompt pode gerar.



<h2 class="wp-block-heading">A Revolução Silenciosa Que Está Mudando o Jogo</h2>



Enquanto a maioria dos C-Levels brasileiros discute se a IA vai substituir suas funções, empresas de referência global já resolveram a equação — e a resposta não é tecnológica, é cultural.



A Amazon opera há décadas com a regra dos 70% de Jeff Bezos: decidir com setenta por cento da informação e corrigir o curso com base no feedback real do mercado. A Microsoft de Satya Nadella substituiu a cultura "know-it-all" por "learn-it-all", colocando a curiosidade profunda no centro do processo decisório. A Netflix mantém um dos sistemas de decisão mais rápidos do mundo não porque tem mais dados, mas porque sua cultura exige que cada executivo justifique suas decisões com profundidade analítica real — não com resumos automatizados.



A diferença entre essas empresas e a maioria é a mesma que Lucas Infante identifica: existe uma distância abissal entre usar tecnologia e ser a tecnologia. As empresas que lideram não tratam a IA como um atalho para pensar menos — tratam-na como uma ferramenta para pensar mais fundo. Aquelas que adotaram frameworks estruturados como OKRs não o fizeram para controlar, mas para garantir que cada decisão tenha um objetivo mensurável, um dono identificado e um ritmo de revisão que impede a superficialidade.



O dado mais revelador de 2026 é alarmante: 95% dos projetos de IA generativa em empresas Fortune 500 não demonstraram retorno financeiro em seis meses, e 53% dos executivos esperam ROI em menos de um semestre. A discrepância entre expectativa e realidade revela o problema central: C-Levels que tratam a IA como solução mágica em vez de ferramenta de aprofundamento. A maioria está fazendo exatamente o que Lucas descreve — gerando relatórios sem pensar, decidindo raso e chamando isso de inovação.



<h2 class="wp-block-heading">A Pergunta Que Vai Tirar Seu Sono</h2>



Você está usando a IA para ir mais fundo — ou como desculpa para ser mais raso?

O Maior Risco do Seu C-Level Não É a IA — É a Superficialidade

A Inteligência Artificial realmente é neutra?A Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma ferramenta tecnológica para se tornar um elemento central das decisões empresariais. Hoje, algoritmos influenciam processos de recrutamento, concessão de crédito, definição de preços, análise de risco, publicidade personalizada e até avaliações de desempenho.Existe, porém, uma crença amplamente difundida de que sistemas automatizados seriam naturalmente imparciais por operarem com base em cálculos matemáticos. A realidade é bem diferente.Algoritmos aprendem com dados produzidos pela própria sociedade. Se esses dados refletem desigualdades históricas relacionadas à raça, gênero, classe social ou cultura, a Inteligência Artificial pode reproduzir esses mesmos padrões em larga escala.É justamente nesse ponto que a Antropologia Jurídica oferece uma contribuição decisiva para compreender os riscos da transformação digital.O que a Antropologia Jurídica ensina às organizaçõesA Antropologia Jurídica estuda como diferentes sociedades constroem normas, valores e formas de resolver conflitos.Quando aplicada à Inteligência Artificial, essa perspectiva revela que nenhum algoritmo nasce em ambiente culturalmente neutro. Desenvolvedores, bases de dados, critérios estatísticos e objetivos de negócio carregam escolhas humanas que influenciam diretamente os resultados produzidos pela tecnologia.Em outras palavras, algoritmos não criam preconceitos do nada. Frequentemente, apenas reproduzem padrões existentes na sociedade.O risco jurídico para empresasNo Brasil, decisões automatizadas estão sujeitas aos princípios constitucionais da igualdade, da dignidade da pessoa humana, da boa-fé objetiva e da proteção de dados pessoais.Além da Constituição Federal, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) impõe deveres relacionados à transparência, ao tratamento adequado de dados e à prevenção de discriminações.Isso significa que empresas não podem justificar decisões exclusivamente com o argumento de que "foi o algoritmo que decidiu".A responsabilidade jurídica continua sendo da organização que desenvolve, contrata ou utiliza o sistema.Quando um algoritmo pode gerar responsabilidadeOs maiores riscos surgem quando sistemas automatizados produzem efeitos relevantes sobre pessoas, como:* seleção de candidatos em processos de recrutamento;* concessão ou negativa de crédito;* definição de limites financeiros;* reconhecimento facial;* análise de seguros;* segmentação de consumidores;* decisões relacionadas a benefícios públicos ou privados.Mesmo sem utilizar diretamente informações sobre raça ou gênero, determinadas variáveis estatísticas podem reproduzir discriminações indiretas decorrentes de padrões históricos presentes nas bases de dados.Eficiência não elimina responsabilidadeA Inteligência Artificial aumenta produtividade, reduz custos e melhora processos decisórios.Entretanto, eficiência operacional não substitui responsabilidade jurídica.A discussão internacional demonstra que organizações precisarão comprovar que seus sistemas respeitam direitos fundamentais, especialmente quando decisões automatizadas afetam oportunidades econômicas ou sociais.A tendência regulatória mundial aponta para maior fiscalização dos modelos de IA, auditorias independentes e exigência crescente de transparência.Como reduzir riscos corporativosEmpresas podem adotar medidas relativamente simples para fortalecer sua governança algorítmica:* mapear decisões automatizadas que afetam pessoas;* avaliar riscos de discriminação antes da implementação dos modelos;* documentar critérios de treinamento dos algoritmos;* realizar auditorias periódicas;* manter supervisão humana em decisões sensíveis;* estabelecer políticas claras de governança e compliance em Inteligência Artificial;* revisar continuamente os modelos à medida que novos dados são incorporados.Essas práticas reduzem riscos regulatórios, fortalecem a reputação corporativa e aumentam a confiança de clientes, investidores e órgãos de fiscalização.ConclusãoA transformação digital não elimina a influência da cultura sobre as decisões humanas. Pelo contrário: ela pode ampliar essa influência quando preconceitos históricos são incorporados aos algoritmos e reproduzidos em escala.Para empresas, o desafio não consiste apenas em desenvolver Inteligência Artificial eficiente, mas em garantir que ela seja ética, transparente e juridicamente compatível com os direitos fundamentais.Como sintetiza esta reflexão de Northon Salomão de Oliveira:"Quando o Direito ignora a cultura incorporada pelos algoritmos, transforma a discriminação histórica em aparente neutralidade tecnológica."No ambiente corporativo, compreender essa realidade deixou de ser apenas uma preocupação acadêmica. Tornou-se uma questão estratégica de governança, compliance e gestão de riscos.

Antropologia Jurídica e Inteligência Artificial: por que empresas podem responder por preconceitos reproduzidos por algoritmos

IntroduçãoA economia de plataformas tornou-se o principal vetor de reorganização dos mercados contemporâneos. A incorporação da inteligência artificial aos ecossistemas digitais alterou a forma como empresas produzem valor, administram riscos, tomam decisões e estruturam vantagens competitivas. O que antes era uma disputa por ativos físicos transformou-se em uma competição pela capacidade de organizar dados, conectar usuários e otimizar decisões em tempo real.Para administradores, executivos e gestores públicos, compreender a economia de plataformas deixou de representar mera atualização tecnológica. Trata-se de uma exigência estratégica relacionada à governança corporativa, ao compliance regulatório, à proteção de dados, à defesa da concorrência e à sustentabilidade dos modelos de negócio.O desafio consiste em equilibrar eficiência econômica, inovação tecnológica e responsabilidade institucional, evitando que algoritmos capazes de aumentar produtividade também ampliem riscos jurídicos, reputacionais e concorrenciais.Definição Jurídico-Administrativa e Fundamento TeóricoA economia de plataformas caracteriza-se por modelos empresariais que atuam como intermediadores digitais entre diferentes grupos de usuários, utilizando dados, algoritmos e inteligência artificial para reduzir custos de transação, ampliar efeitos de rede e gerar novas formas de coordenação econômica.Sob a perspectiva jurídica, esse modelo dialoga simultaneamente com o Direito Empresarial, o Direito Concorrencial, a proteção de dados pessoais, o Direito do Consumidor e a governança corporativa.Na Administração, representa a migração da empresa tradicional para organizações orientadas por informação, análise preditiva e decisões automatizadas.Michel Foucault advertia que conhecimento e poder permanecem inseparáveis. No ambiente digital, essa relação manifesta-se na capacidade das plataformas de transformar dados em poder econômico.Já Immanuel Kant recordava que pessoas jamais devem ser tratadas apenas como meios, mas sempre como fins. A crescente automação decisória exige precisamente essa preocupação ética na utilização da inteligência artificial.David Hume, por sua vez, demonstrava que decisões humanas são fortemente influenciadas por hábitos e percepções. A economia comportamental confirma que algoritmos capazes de explorar vieses cognitivos podem influenciar escolhas de consumo, investimentos e comportamento organizacional.Metodologia e Recorte AnalíticoO presente estudo adota abordagem dogmático-jurídica integrada à análise econômica do Direito, economia comportamental e gestão estratégica.O recorte concentra-se na realidade brasileira, considerando especialmente a Constituição Federal, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), a legislação concorrencial e os princípios de governança corporativa, complementados por referências internacionais relacionadas à regulação da inteligência artificial e das plataformas digitais.Critérios Práticos, Impactos e ElegibilidadeA economia de plataformas produz impactos diretos sobre:- Empresas que utilizam inteligência artificial na tomada de decisões.- Marketplaces e plataformas digitais.- Instituições financeiras digitais.- Empresas de logística e mobilidade.- Organizações públicas digitalizadas.- Setores sujeitos à proteção de dados pessoais.- Departamentos jurídicos, compliance e auditoria.- Conselhos de administração e alta gestão.Condições práticas de incidência:- utilização intensiva de algoritmos;- tratamento massivo de dados;- decisões automatizadas;- monetização baseada em plataformas;- intermediação digital entre múltiplos agentes econômicos;- dependência dos efeitos de rede.Principais consequências organizacionais:- aumento de produtividade;- redução de custos operacionais;- maior eficiência decisória;- concentração econômica;- riscos concorrenciais;- ampliação da responsabilidade regulatória.Riscos, Exceções e Limites RegulatóriosA expansão da economia de plataformas não elimina limites jurídicos.A utilização de inteligência artificial permanece sujeita aos princípios da transparência, finalidade, proporcionalidade e responsabilização previstos na LGPD.Além disso, decisões exclusivamente automatizadas podem gerar conflitos relacionados à discriminação algorítmica, assimetria informacional e abuso de posição dominante.Sob a ótica concorrencial, plataformas digitais podem produzir ganhos expressivos de eficiência, mas também favorecer estruturas altamente concentradas, dificultando a entrada de novos concorrentes.A governança corporativa passa, portanto, a incorporar o gerenciamento dos riscos algorítmicos como elemento permanente da estratégia empresarial.Análise Jurisprudencial e Institucional AplicadaO Supremo Tribunal Federal consolidou, na ADI 6387, a compreensão de que a proteção de dados pessoais possui dimensão constitucional, reforçando sua vinculação aos direitos fundamentais.Posteriormente, a Emenda Constitucional nº 115/2022 incorporou expressamente a proteção de dados ao rol dos direitos fundamentais, fortalecendo os deveres de governança informacional das organizações.No Superior Tribunal de Justiça, decisões envolvendo proteção de dados, responsabilidade civil e boa-fé objetiva evidenciam crescente preocupação com transparência, dever de informação e proteção da confiança nas relações digitais.Para empresas, essas orientações significam que investimentos em inteligência artificial devem caminhar simultaneamente com estruturas robustas de compliance, auditoria algorítmica e governança de dados.Análise Comparada InternacionalA União Europeia adotou uma das mais avançadas estruturas regulatórias para inteligência artificial mediante o AI Act, classificando sistemas conforme níveis de risco regulatório.Nos Estados Unidos, prevalece modelo mais flexível e orientado pela inovação, com forte atuação das autoridades concorrenciais sobre grandes plataformas digitais.Essas experiências demonstram que competitividade internacional dependerá cada vez mais da capacidade empresarial de combinar inovação tecnológica com conformidade regulatória.Estudos de Caso e Aplicação Prática em NegóciosUma plataforma financeira que utiliza inteligência artificial para concessão automática de crédito obtém significativa redução de custos operacionais.Entretanto, caso o algoritmo produza discriminações indiretas baseadas em padrões históricos de dados, poderão surgir riscos relacionados à responsabilidade civil, proteção do consumidor, reputação institucional e atuação regulatória.Em sentido diverso, organizações que adotam auditorias periódicas dos modelos algorítmicos, documentação das decisões automatizadas e supervisão humana fortalecem confiança institucional, reduzem litígios e ampliam valor corporativo.Solução Jurídico-Estratégica e Passo a Passo Operacional1. Mapear todas as decisões automatizadas relevantes.2. Classificar riscos jurídicos, tecnológicos e reputacionais.3. Implantar governança de dados integrada ao compliance.4. Realizar auditorias independentes dos algoritmos.5. Garantir supervisão humana em decisões críticas.6. Capacitar gestores em economia comportamental e inteligência artificial.7. Monitorar continuamente alterações regulatórias nacionais e internacionais.8. Integrar conselhos de administração, áreas jurídicas e tecnologia na formulação da estratégia corporativa.Síntese DialéticaA tese sustenta que a economia de plataformas representa o maior avanço organizacional da economia digital, permitindo ganhos inéditos de eficiência e inovação.A antítese demonstra que os mesmos mecanismos tecnológicos ampliam concentração econômica, riscos regulatórios, vieses algorítmicos e vulnerabilidades institucionais.A síntese revela que vantagem competitiva sustentável não decorre exclusivamente da inteligência artificial, mas da integração entre inovação tecnológica, governança jurídica e responsabilidade organizacional.Como ponto de inflexão dessa tensão, afirma Northon Salomão de Oliveira:"A inteligência artificial produz eficiência; somente a governança transforma eficiência em legitimidade institucional."ConclusãoA economia de plataformas redefine empresas, mercados e modelos de gestão porque desloca o centro da competição para a capacidade de organizar informações, coordenar ecossistemas digitais e produzir decisões inteligentes.Contudo, organizações que tratam inteligência artificial apenas como instrumento tecnológico tendem a ampliar sua exposição regulatória e reputacional. A administração estratégica contemporânea exige integração permanente entre Direito, governança corporativa, ciência comportamental e gestão de riscos.Nesse cenário, a verdadeira vantagem competitiva não reside apenas no algoritmo mais eficiente, mas na construção de instituições capazes de converter inovação em confiança, conformidade regulatória e sustentabilidade empresarial de longo prazo.

Economia de Plataformas e Inteligência Artificial: Como o Novo Modelo de Negócios Está Redefinindo Empresas, Mercados e a Gestão Estratégica

O maior problema das empresas não é a falta de informação: é a quantidade de decisões tomadas sem método.Quem trabalha com gestão sabe que os problemas nunca deixam de existir. Custos aumentam, processos falham, equipes enfrentam dificuldades, fornecedores atrasam entregas e os resultados nem sempre refletem o esforço e os recursos investidos. Essa é a realidade da operação, independentemente do porte ou do segmento da empresa.A diferença entre as organizações que evoluem e aquelas que permanecem estagnadas não está na ausência desses obstáculos, mas na forma como reagem a eles. No dia a dia, é comum observar que muitas escolhas ainda são feitas com base na percepção ou na urgência do momento — o conhecido “apagar incêndios”. Embora, pontualmente, isso seja inevitável, a reatividade não pode se tornar a base da gestão nem o principal critério para orientar os rumos do negócio.Uma gestão consistente precisa ser sustentada por processos bem definidos, informações confiáveis e indicadores que permitam compreender o que realmente acontece na operação. É nesse ponto que os processos deixam de ser vistos como burocracia e passam a cumprir seu verdadeiro papel: criar organização, gerar previsibilidade e fornecer dados para decisões mais precisas e fundamentadas. Um processo bem estruturado não apenas organiza atividades. Ele permite identificar gargalos, padronizar rotinas, facilitar o desenvolvimento das equipes e transformar acontecimentos isolados em inteligência operacional.Quando uma empresa conhece seus fluxos, mede seus resultados e acompanha seus indicadores, ela identifica falhas antes que se transformem em crises. Da mesma forma, passa a enxergar oportunidades de melhoria e eficiência que normalmente permaneciam ocultas na correria diária. Mais do que controlar tarefas, a gestão de processos constrói uma cultura de melhoria contínua. Cada ajuste realizado, por menor que seja, aumenta a eficiência, reduz desperdícios e fortalece a capacidade do negócio de crescer de forma sustentável.A tecnologia exerce um papel fundamental nesse contexto, mas não substitui a estratégia. Um software, por si só, não resolve problemas estruturais. Quando não existem processos claros, indicadores definidos e uma rotina de acompanhamento, a tecnologia apenas digitaliza a desorganização.O futuro de uma empresa não depende da quantidade de dados disponíveis, mas da capacidade de transformar essas informações em conhecimento, utilizar esse conhecimento para tomar melhores decisões e converter decisões em ações capazes de gerar resultados.Desafios sempre existirão.O verdadeiro diferencial está na capacidade de estruturar processos, transformar informações em conhecimento e tomar decisões com método.Afinal, quem mede processos deixa de administrar percepções e passa a administrar resultados. É isso que diferencia organizações que apenas reagem aos problemas daquelas que evoluem de forma consistente.

Toda empresa tem desafios. Poucas têm um método para resolvê-los.

Durante muito tempo, acreditei que minha responsabilidade terminava na entrega do relatório. Conduzir bem o campo, analisar com rigor, escrever com clareza, apresentar com cuidado. A decisão final pertencia a outros. Era confortável pensar assim. Havia uma linha invisível que separava o meu trabalho das consequências que ele poderia produzir.&nbsp;



Foi com o tempo que percebi que essa linha não era tão nítida quanto eu imaginava.&nbsp;



Em um projeto cujo objetivo era validar um protótipo de máquina agrícola, organizamos uma clínica em campo. Fazendeiros manipularam o equipamento durante um dia inteiro. Testaram, ajustaram, criticaram. Depois realizamos grupos focais para aprofundar impressões sobre design, ergonomia e usabilidade. O clima nos grupos não era agressivo. Era honesto. O protótipo foi sensivelmente rejeitado. Não apenas por detalhes técnicos, mas pela sensação geral de desconforto e inadequação ao cotidiano real de uso.&nbsp;



O design parecia pensado para laboratório, não para campo. A usabilidade exigia esforço desnecessário. Havia frustração na fala de quem esperava algo mais intuitivo. Nada foi exagerado. Nada foi dramatizado. Apenas organizado com clareza.&nbsp;



Semanas depois da apresentação dos resultados, soube que o engenheiro responsável pelo desenho do protótipo havia sido afastado do projeto.&nbsp;



Ninguém me responsabilizou diretamente. Mas também ninguém ignorava que a pesquisa havia exposto falhas estruturais do equipamento. Aquele dado entrou na&nbsp;engrenagem da empresa e produziu efeito. Um efeito que eu não havia planejado, nem antecipado como desfecho imediato.&nbsp;



É nesse ponto que a questão deixa de ser metodológica e passa a ser psíquica.&nbsp;



O pesquisador sabe que seu trabalho pode gerar consequência. Mesmo quando não é essa a intenção. Mesmo quando o objetivo declarado é apenas compreender, validar, ajustar. Essa consciência não desaparece. Ela se instala em algum lugar menos visível, mais silencioso.&nbsp;E começa a atuar.&nbsp;



Há um risco sutil, quase imperceptível, de que o medo da consequência futura influencie a leitura presente. De que a análise seja suavizada para proteger alguém. De que uma formulação seja menos direta para evitar impacto maior. De que uma crítica estrutural seja apresentada como ponto de melhoria pontual.&nbsp;Mas nada disso costuma acontecer de forma consciente.&nbsp;



O inconsciente opera com outra lógica. Ele antecipa cenários. Ele imagina efeitos. Ele protege. Se o pesquisador já viveu uma situação em que um resultado levou a demissões ou reestruturações bruscas, essa memória não é neutra. Ela pode tornar a próxima análise mais cautelosa do que deveria ser.&nbsp;



É aqui que a maturidade se torna decisiva.&nbsp;Não a maturidade técnica, mas a emocional e ética. Saber que a pesquisa pode produzir consequências e, ainda assim, não permitir que o medo dessas consequências distorça a leitura do que foi observado. Sustentar a honestidade interpretativa mesmo quando se percebe que ela pode desagradar, expor ou alterar trajetórias.&nbsp;



No caso da máquina agrícola, poderia ter organizado os achados de maneira mais branda. Poderia ter diluído a rejeição em linguagem mais genérica. Poderia ter enfatizado aspectos positivos periféricos para equilibrar o impacto. Nada disso teria&nbsp;sido tecnicamente incorreto. Mas não teria sido fiel à experiência vivida pelos fazendeiros.&nbsp;



A responsabilidade do pesquisador não é decidir o destino profissional de alguém. É preservar a integridade da escuta.&nbsp;



Ainda assim, ignorar o peso emocional dessa consciência seria ingenuidade. Saber que um relatório pode influenciar decisões reais exige autoconsciência constante. Exige perguntar a si mesmo se uma suavização é fruto de rigor contextual ou de receio pessoal. Se uma ênfase é analítica ou reativa.&nbsp;



O inconsciente também pode operar no sentido oposto. Há situações em que o pesquisador, tomado por senso de justiça ou indignação, pode reforçar ainda mais uma leitura crítica. Pode estruturar o relatório de forma a evidenciar falhas com intensidade maior do que o campo realmente sustentou. A consequência, nesse caso, não é medo. É compensação.&nbsp;



Manter equilíbrio entre esses extremos é tarefa delicada.&nbsp;A pesquisa qualitativa não existe em ambiente neutro. Ela atravessa estruturas de poder, relações hierárquicas, interesses econômicos. O dado circula. É reinterpretado. É utilizado em decisões que não passam mais pelo pesquisador. Saber disso não deve paralisar. Mas deve tornar o processo mais consciente.&nbsp;



Ao longo da minha trajetória, compreendi que maturidade profissional inclui aceitar que não controlo o que acontece depois da entrega. Posso controlar a coerência interna do trabalho. Posso cuidar da clareza, do contexto e dos limites da interpretação. Posso evitar afirmações categóricas quando o campo é ambivalente. Posso sustentar críticas quando elas são consistentes.&nbsp;O que não posso fazer é moldar a realidade para evitar desfechos.&nbsp;



Há algo profundamente ético em não permitir que o medo de que alguém seja demitido altere a análise. Porque, se a leitura for ajustada por receio, deixa de ser pesquisa e passa a ser proteção. E proteção seletiva também produz consequência, ainda que mais invisível.&nbsp;



Talvez a pergunta mais honesta seja outra. Não é se a pesquisa produzirá consequência. É se o pesquisador está preparado para conviver com o fato de que produzirá.&nbsp;



Compreender isso não endurece. Não torna insensível. Torna responsável.&nbsp;



A maturidade está em saber que revelar modifica o campo e, ainda assim, manter a fidelidade ao que foi revelado. Sem exagero. Sem suavização defensiva. Sem dramatização compensatória.&nbsp;



Porque, no fim, a consequência não nasce da análise. Ela nasce das decisões que outros tomam a partir dela.&nbsp;E essa distinção precisa permanecer clara, inclusive dentro de quem escuta.&nbsp;

Quando a pesquisa produz consequências que você não controla 

A psicologia do consumo associada à inteligência artificial alterou uma fronteira decisiva da atividade empresarial: a empresa deixou de apenas apresentar ofertas e passou a poder prever, testar e adaptar estímulos em escala individual. O problema surge quando personalização, persuasão e análise comportamental ultrapassam a formação legítima da preferência e começam a comprometer a autonomia decisória do consumidor.Para administradores, gestores, equipes de marketing, compliance e conselhos de administração, a questão não é simplesmente se determinada estratégia aumenta conversão. É saber qual mecanismo comportamental está sendo utilizado, sobre quais dados, contra qual vulnerabilidade e com qual grau de transparência. Nesse ponto, psicologia do consumo, inteligência artificial e Direito Empresarial convergem em um problema de governança.Definição jurídico-administrativa e fundamento teóricoA manipulação comportamental por inteligência artificial pode ser compreendida, para fins jurídico-administrativos, como a utilização de dados, modelos preditivos, personalização algorítmica, arquitetura de interfaces ou estímulos psicológicos destinados a alterar probabilidades de decisão do consumidor.Persuasão comercial, entretanto, não é sinônimo de ilicitude. O Código de Defesa do Consumidor exige que a publicidade seja identificável e proíbe publicidade enganosa ou abusiva, inclusive aquela que se aproveite da deficiência de julgamento e experiência da criança.&nbsp;A LGPD acrescenta outra camada: o tratamento de dados pessoais precisa observar os direitos fundamentais de liberdade, privacidade e livre desenvolvimento da personalidade, e o titular pode solicitar revisão de determinadas decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses.&nbsp;A questão psicológica é particularmente relevante porque o consumidor não decide somente por cálculo racional. David Hume sintetizou essa tensão ao afirmar que “reason is, and ought only to be, the slave of the passions”, isto é, a razão não opera isoladamente das paixões e motivações humanas. &nbsp;A inteligência artificial transforma esse conhecimento psicológico em capacidade operacional: identifica padrões, segmenta perfis e ajusta estímulos.Kant oferece o contraponto normativo: “Sapere aude!”, o convite à autonomia intelectual. &nbsp;Em ambiente digital, a autonomia não desaparece simplesmente porque uma empresa utiliza algoritmos; ela se torna juridicamente problemática quando a arquitetura comercial reduz de maneira relevante a capacidade de escolha informada.Metodologia e recorte analíticoA análise adota abordagem dogmática, crítica e comparada, articulando Direito do Consumidor, LGPD, governança corporativa, ciência comportamental e gestão estratégica.O recorte concentra-se em empresas que utilizam inteligência artificial para publicidade personalizada, recomendação de produtos, precificação, segmentação comportamental, interfaces digitais, programas de fidelidade, análise preditiva e automação de decisões relacionadas ao consumidor.O objetivo não é demonizar a tecnologia, mas estabelecer um critério empresarial funcional: quanto maior a capacidade algorítmica de prever e induzir comportamento, maior deve ser a qualidade da governança sobre essa capacidade.Tese: manipular comportamento é parte da competição empresarialA tese econômica sustenta que empresas precisam compreender o comportamento do consumidor. Personalizar anúncios, recomendar produtos, utilizar testes A/B e adaptar ofertas pode reduzir custos de busca, melhorar experiência e aumentar eficiência.Em termos administrativos, ignorar psicologia do consumo seria abandonar informação competitiva relevante. A inteligência artificial apenas amplia a precisão dessa atividade.Além disso, nem toda influência é manipulação. Toda comunicação empresarial pretende influenciar escolhas. Uma campanha publicitária, uma embalagem, uma recomendação ou uma promoção inevitavelmente produz efeitos psicológicos.Michel Foucault lembrava que “onde há poder, há resistência”. A relação empresarial-consumidor também é uma relação de poder informacional: quem conhece melhor o comportamento do outro dispõe de vantagem estratégica.Antítese: quando influência se transforma em manipulaçãoO problema nasce quando a assimetria informacional deixa de servir à eficiência e passa a explorar vulnerabilidades que o consumidor não consegue perceber ou controlar.A psicologia do consumo fornece múltiplos elementos potencialmente exploráveis: impulsividade, aversão à perda, escassez percebida, recompensa imediata, ansiedade, necessidade de pertencimento, fadiga decisória e outros padrões comportamentais.A inteligência artificial pode combinar essas variáveis e selecionar, em tempo real, estímulos diferentes para pessoas diferentes.O risco jurídico não depende apenas da existência de um algoritmo. Ele emerge quando a tecnologia é empregada para reduzir autonomia, ocultar informação relevante, explorar vulnerabilidades ou induzir decisão que dificilmente ocorreria sob condições equivalentes de informação.O Regulamento Europeu de Inteligência Artificial oferece uma referência particularmente clara: considera proibidas determinadas práticas que empreguem técnicas subliminares, manipuladoras ou enganosas capazes de distorcer significativamente o comportamento e prejudicar a capacidade de decisão informada, inclusive mediante exploração de vulnerabilidades.&nbsp;A legislação europeia sobre serviços digitais também combate dark patterns, entendidos como práticas de design que prejudicam a capacidade de realizar escolhas autônomas e informadas.&nbsp;Critérios práticos, impactos e elegibilidadeQuem é afetado: empresas de varejo, bancos, fintechs, plataformas digitais, marketplaces, seguradoras, empresas de tecnologia, publicidade e organizações públicas que utilizem sistemas automatizados de personalização ou decisão.Quando se aplica: sempre que dados ou modelos comportamentais sejam utilizados para direcionar ofertas, anúncios, preços, recomendações, interfaces ou decisões individualizadas.Condição operacional: existência de base jurídica para tratamento de dados, transparência adequada, documentação do modelo, governança humana e avaliação dos riscos associados ao desenho da experiência.Maior risco: utilização de vulnerabilidades individuais como variável deliberada de conversão.Consequência administrativa: campanhas podem gerar risco reputacional, regulatório, consumerista e contratual, além de comprometer a confiança na marca.Consequência estratégica: ganhos imediatos de conversão podem produzir custos futuros superiores quando a técnica utilizada destrói confiança ou gera litígio.&nbsp;Riscos, exceções e limites regulatóriosNem toda personalização caracteriza abuso. Uma recomendação baseada em preferências declaradas pelo próprio consumidor é juridicamente diferente de uma estratégia que explora uma vulnerabilidade não percebida pelo titular.Da mesma forma, o emprego de inteligência artificial não elimina a responsabilidade empresarial. A terceirização do algoritmo para uma plataforma, agência ou fornecedor de tecnologia não transforma o risco de compliance em um problema exclusivamente do terceiro.Há ainda uma distinção fundamental entre persuasão transparente e coerção comportamental invisível. Uma promoção claramente identificada permite escolha; uma interface desenhada para dificultar deliberadamente a recusa desloca o problema para o campo da autonomia.Análise jurisprudencial e institucional aplicadaO Superior Tribunal de Justiça consolidou entendimento relevante sobre os limites da publicidade. No REsp 1.558.086/SP, envolvendo publicidade dirigida ao público infantil, a Corte reconheceu a abusividade da estratégia e a configuração de venda casada em contexto que explorava a vulnerabilidade infantil.&nbsp;A importância empresarial desse precedente ultrapassa a publicidade infantil. Ele demonstra que a análise jurídica não precisa se limitar à literalidade da mensagem publicitária. O contexto psicológico da audiência pode ser juridicamente relevante para determinar a abusividade da prática.Em outro precedente, o STJ registrou que a publicidade enganosa veiculada pela internet, quando apresenta informação de forma disjuntiva e fragmentada, pode violar vulnerabilidade, boa-fé objetiva, transparência e confiança. O entendimento foi associado ao REsp 1.613.561/SP.&nbsp;Para a governança corporativa, a consequência é direta: a equipe jurídica não deve auditar apenas o texto da publicidade. Deve examinar a experiência completa produzida pelo sistema, incluindo segmentação, sequência das mensagens, arquitetura da interface e lógica de recomendação.Análise comparada internacionalA experiência europeia mostra uma mudança importante: o problema da manipulação algorítmica começa a ser tratado não apenas como questão de publicidade, mas como questão de autonomia, segurança, direitos fundamentais e desenho tecnológico.O AI Act europeu estabelece limites específicos para determinadas técnicas manipuladoras e exploração de vulnerabilidades, enquanto o Digital Services Act combate dark patterns e estabelece requisitos de transparência e proteção de usuários em plataformas digitais.&nbsp;A tendência regulatória internacional aponta, portanto, para um princípio de governança: não basta perguntar se o algoritmo funciona; é necessário perguntar se o mecanismo pelo qual ele funciona é juridicamente defensável.Estudos de caso e aplicação prática em negóciosImagine uma plataforma de comércio eletrônico que identifica consumidores com maior probabilidade de compras impulsivas e passa a exibir sucessivamente mensagens de escassez, contagem regressiva e produtos complementares.A estratégia pode aumentar vendas. Mas, se a arquitetura for desenhada para tornar a recusa difícil, ocultar alternativas ou explorar vulnerabilidades específicas, a eficiência comercial passa a carregar risco jurídico e reputacional.Outro cenário: uma instituição financeira utiliza modelos de inteligência artificial para personalizar ofertas de crédito. A análise comportamental pode melhorar adequação do produto, mas a governança deve impedir que perfis de vulnerabilidade sejam utilizados de maneira incompatível com transparência, proteção de dados e tratamento equitativo.A diferença entre os dois cenários não está na existência de inteligência artificial. Está na finalidade, no desenho, na transparência e na consequência previsível da intervenção algorítmica.Solução jurídico-estratégica e passo a passo operacional1. Mapear o ciclo comportamentalA empresa deve identificar quais dados são utilizados, quais inferências são produzidas, quais estímulos são direcionados e qual decisão se pretende induzir.2. Separar personalização de exploraçãoO simples aumento da relevância de uma oferta é diferente de utilizar vulnerabilidade, ansiedade ou impulsividade como mecanismo deliberado de conversão.3. Criar governança multidisciplinarMarketing, tecnologia, jurídico, compliance, segurança da informação e gestão de riscos devem participar da validação de mecanismos de persuasão algorítmica.4. Auditar a interface, não apenas o algoritmoA avaliação deve considerar botões, notificações, sequenciamento de mensagens, opções de recusa, transparência da publicidade, cancelamento e facilidade de exercício de direitos.5. Estabelecer documentação de decisãoQuanto mais sensível for a prática, maior deve ser a capacidade de explicar por que determinada variável foi utilizada e qual impacto comportamental era esperado.6. Aplicar supervisão humanaDecisões relevantes sobre consumidores não devem ser transformadas em caixas-pretas organizacionais. A governança precisa preservar mecanismos de revisão e responsabilização.7. Medir confiança além da conversãoTaxa de conversão é indicador comercial. Não é indicador suficiente de sustentabilidade jurídica. Reclamações, cancelamentos, judicialização, incidentes de privacidade e perda de confiança também precisam integrar o painel executivo.Síntese dialéticaA tese está correta ao afirmar que conhecer o comportamento humano é indispensável à competitividade. A antítese também está correta ao demonstrar que a mesma capacidade tecnológica pode converter conhecimento psicológico em exploração sistemática da vulnerabilidade.A síntese não está na rejeição da persuasão, mas na criação de uma persuasão governada: aquela que utiliza ciência comportamental para melhorar relevância e experiência sem destruir a possibilidade de escolha informada.Nesse sentido, a administração contemporânea precisa superar uma visão estreita de compliance. O problema não é simplesmente perguntar se determinada prática é formalmente permitida. É verificar se o modelo de negócio produz uma relação sustentável entre eficiência econômica, autonomia e responsabilidade.“Quando a empresa transforma a vulnerabilidade psicológica do consumidor em variável de conversão, a eficiência comercial pode deixar de ser vantagem competitiva e tornar-se evidência de risco jurídico.” — Northon Salomão de Oliveira&nbsp;A ideia dialoga com Rousseau, para quem “o homem nasce livre, e por toda parte encontra-se a ferros”: no ambiente digital, esses “ferros” podem não possuir aparência coercitiva. Podem assumir a forma de uma interface perfeitamente conveniente, construída para conduzir a decisão antes que o consumidor perceba que estava sendo conduzido.ConclusãoA psicologia do consumo, a inteligência artificial e o Direito Empresarial já formam uma única agenda estratégica para organizações digitais e tradicionais.A empresa que utiliza inteligência artificial para compreender consumidores ganha capacidade econômica. A empresa que utiliza essa capacidade sem governança assume uma assimetria potencialmente perigosa.O critério decisivo para administradores e líderes não deve ser apenas “o algoritmo aumenta vendas?”, mas também “a decisão produzida pelo algoritmo continua sendo livre, informada, transparente e juridicamente defensável?”A resposta define uma fronteira essencial da administração contemporânea: usar inteligência artificial para compreender o consumidor é estratégia; usar sua vulnerabilidade para retirar-lhe autonomia é risco de governança.

Psicologia do Consumo e Inteligência Artificial: Riscos Jurídicos e Impactos na Governança Empresarial

Há instituições que são fundamentais em uma sociedade, e a imprensa é uma delas. Mais do que registrar acontecimentos, o jornalismo qualificado informa, investiga, contextualiza e amplia o debate público sobre os temas que definem o presente e o futuro de um país. Em um cenário marcado pela velocidade da circulação de informações, pela disseminação da desinformação e pela complexidade dos desafios, sua missão torna-se ainda mais relevante: oferecer à sociedade fatos rigorosamente apurados, múltiplas perspectivas e elementos que permitam a formação de uma opinião livre e consciente.



Essa contribuição também é indispensável para o fortalecimento da democracia. Ao acompanhar a atuação dos Poderes, investigar irregularidades, fiscalizar a aplicação de recursos públicos, cobrar transparência e dar visibilidade a temas de interesse coletivo, a imprensa exerce a função reconhecida como&nbsp;watchdog. Trata-se de um papel que ultrapassa a simples divulgação de notícias, sendo essencial para fortalecer as instituições democráticas e assegurar aos cidadãos condições para exercer plenamente sua cidadania.



Em outra frente, o bom jornalismo também identifica soluções, apresenta experiências inovadoras e dá visibilidade para iniciativas que produzem resultados concretos para a sociedade. Ao transformar boas práticas em conhecimento compartilhado, contribui para que ideias bem-sucedidas deixem de ser experiências isoladas e passem a inspirar novas políticas públicas, projetos institucionais e ações da sociedade civil.



Em um país com dimensões continentais e profundas desigualdades como o Brasil, essa capacidade de conectar diferentes realidades talvez seja uma das maiores contribuições da imprensa para o desenvolvimento nacional. Uma experiência bem-sucedida implementada em uma universidade do Nordeste, uma pesquisa desenvolvida no Sul ou um projeto social realizado no interior do Centro-Oeste podem inspirar soluções em outros locais quando encontram no jornalismo um canal capaz de ampliar seu alcance.



Na esfera educacional, essa dupla missão é particularmente evidenciada. Ao mesmo tempo em que acompanha indicadores, analisa políticas públicas, questiona decisões governamentais e evidencia desafios históricos, o jornalismo também revela pesquisas científicas, projetos de extensão, iniciativas inovadoras de ensino, experiências de inclusão e histórias capazes de demonstrar o impacto transformador da educação na vida das pessoas.



No caso da educação superior, essa contribuição assume uma dimensão estratégica. Nela são formados profissionais qualificados, desenvolvidas pesquisas que impulsionam a inovação e produzidos conhecimentos que contribuem para o enfrentamento de desafios sociais, ambientais, tecnológicos e econômicos. Ainda assim, muitos desses temas permanecem distantes do cotidiano da população. O jornalismo é essencial para reduzir essa distância e ampliar a compreensão da sociedade sobre o papel da educação superior como vetor de desenvolvimento, competitividade, inovação e redução das desigualdades.



Foi justamente a partir desse entendimento que, em 2017, na minha primeira gestão como presidente da Associação Brasileira de Mantenedoras de Ensino Superior (ABMES), criei o Prêmio ABMES de Jornalismo. Hoje em sua nona edição, a iniciativa nasceu com o objetivo de reconhecer e valorizar profissionais que contribuem para qualificar o debate público sobre a educação superior, estimulando uma cobertura jornalística pautada pelo rigor da apuração, pela profundidade das análises e pelo compromisso com o interesse público.



Ao longo de quase uma década, a premiação consolidou-se como referência para os profissionais da imprensa, acompanhando o amadurecimento da produção jornalística sobre o tema. Essa evolução é perceptível não apenas no crescimento da participação, mas sobretudo na qualidade dos trabalhos apresentados.



A edição de 2026 registrou o recorde de 322 inscrições e, segundo a comissão julgadora, composta pelos imortais da Academia Brasileira de Letras Arnaldo Niskier, Antonio Secchin e Merval Pereira, a definição dos vencedores foi desafiadora diante do elevado nível das reportagens finalistas. A avaliação considerou aspectos como relevância, qualidade narrativa, consistência editorial e rigor na apuração.



Também merece destaque a diversidade de temas contemplados pelas produções vencedoras. As reportagens premiadas abordaram questões centrais para compreender as transformações pelas quais passa o ensino superior brasileiro, como a regulamentação da educação a distância, os impactos da inteligência artificial e das novas tecnologias nas universidades, a presença crescente de pessoas com mais de 60 anos nas salas de aula e a influência da graduação na melhoria da renda das famílias. Embora tratem de assuntos distintos, todas compartilham uma característica em comum: demonstram como a educação superior dialoga com os grandes desafios contemporâneos.



Mais do que reconhecer boas reportagens, o Prêmio ABMES de Jornalismo reafirma uma convicção que se fortalece a cada edição: uma educação superior forte depende de um debate público igualmente qualificado. E esse debate somente é possível quando existe uma imprensa livre, ética, plural e comprometida com a produção de informação confiável.



Valorizar jornalistas que se dedicam à cobertura educacional significa incentivar uma sociedade mais bem informada, fortalecer a circulação de boas ideias e ampliar a visibilidade de iniciativas capazes de inspirar transformações em diferentes partes do país. Em última análise, reconhecer o jornalismo comprometido com a educação superior é reconhecer que democracia, conhecimento e informação de qualidade caminham lado a lado. Afinal, sociedades que valorizam a liberdade de imprensa e a educação constroem instituições mais sólidas, cidadãos mais conscientes e um futuro muito mais promissor.

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