O cofundador da Zerodha, Nithin Kamath, alertou que simplesmente usar inteligência artificial já não é suficiente para uma startup se destacar diante dos investidores. Reportagens da NDTV Profit e da Storyboard18 enquadram o seu ponto como uma mudança mais ampla na captação de recursos: a IA tornou-se comum o suficiente nos pitches de startups para que os fundadores agora precisem mostrar uma vantagem mais forte de negócio, produto ou execução.

As observações importam porque “IA” passou de uma descrição especializada para uma parte rotineira dos pitch decks em software, fintech, comércio, saúde e ferramentas de trabalho. Para os fundadores, a implicação é direta: apresentar um produto como alimentado por IA pode explicar o que ele faz, mas já não explica necessariamente por que merece capital, clientes ou uma avaliação premium.

O que o alerta de Kamath diz sobre os pitches de startups

As duas reportagens identificam o mesmo argumento central de Kamath: a IA não é, por si só, um diferencial. A manchete da NDTV Profit vai além ao apresentar pitches orientados por IA como potencialmente prejudiciais às perspectivas de financiamento das startups, enquanto a Storyboard18 descreve o problema como uma falha em se destacar.

Essa distinção é importante. A crítica relatada não é que as startups devam evitar IA, nem que produtos de IA careçam de valor comercial. É que a etiqueta tecnológica se tornou ampla demais para sustentar um pitch sozinha. Um investidor que ouve que uma empresa usa machine learning, IA generativa ou agentes de IA ainda precisa entender o problema do cliente, a defensabilidade do produto e a evidência de que os usuários vão pagar.

Para um fundador, isso muda a ordem de ênfase em um pitch. A IA pode continuar fazendo parte da arquitetura do produto, mas o argumento central precisa cada vez mais se concentrar em um resultado mensurável para o cliente: menores custos operacionais, trabalho mais rápido, melhores decisões, maior conversão ou uma capacidade que antes não estava disponível.

Evidências e limites das reportagens disponíveis

As evidências para esta história vêm de duas reportagens da mídia com relatos substancialmente semelhantes. Nenhuma forneceu no material disponível uma transcrição completa, um link direto para as falas originais de Kamath, uma data dos comentários ou contexto adicional sobre o público e o cenário. O texto exato da declaração de Kamath, portanto, não pode ser avaliado de forma independente com base no material de origem fornecido.

Essa limitação também se aplica à sugestão mais forte de que pitches orientados por IA estão prejudicando as chances de financiamento. A manchete atribui essa visão a Kamath, mas as reportagens disponíveis não trazem um conjunto de dados de financiamento, uma pesquisa com investidores ou uma análise de negócios que demonstre que empresas focadas em IA recebem menos capital por mencionarem IA.

A conclusão mais segura é que Kamath está oferecendo a avaliação de um operador experiente sobre como investidores podem interpretar pitches cada vez mais parecidos. Isso não deve ser tratado como um benchmark verificado em todo o mercado. Nem as reportagens estabelecem que a Zerodha tenha adotado uma regra formal para avaliar startups de IA ou que Kamath estivesse falando em nome de todos os investidores.

Ainda assim, a consistência entre NDTV Profit e Storyboard18 indica que a declaração foi noticiosa porque captura uma preocupação já visível no mercado: a palavra IA pode esclarecer uma categoria de produto ao mesmo tempo em que faz uma empresa soar intercambiável com centenas de concorrentes.

Por que os rótulos de IA estão perdendo seu poder de sinalização

Em ciclos anteriores de financiamento, mencionar IA podia sinalizar ambição técnica ou acesso a expertise escassa. Esse sinal enfraqueceu à medida que modelos fundacionais, interfaces de programação de aplicativos, modelos de código aberto e serviços de inferência hospedados se tornaram amplamente disponíveis para equipes de produto.

Uma empresa agora pode adicionar sumarização, busca, classificação, geração de imagens ou interfaces conversacionais sem construir cada modelo subjacente por conta própria. Isso reduz a barreira para lançar um recurso de IA, mas também torna as alegações em nível de funcionalidade mais fáceis de copiar pelos concorrentes. Um investidor, portanto, precisa olhar além de saber se um produto usa IA e perguntar o que continua difícil de reproduzir.

Respostas possíveis incluem dados proprietários, distribuição, integração de fluxo de trabalho, conhecimento regulatório, confiança do cliente, disciplina de preços ou um ciclo de feedback que melhora o produto com o uso. Esses não são benefícios automáticos, e os fundadores ainda precisam demonstrá-los. Mas são mais informativos do que a afirmação genérica de que um produto é impulsionado por IA.

O mesmo problema afeta empresas que vendem IA empresarial. Os compradores estão cada vez mais comparando ferramentas por confiabilidade, segurança, integração, governança e custo total, e não apenas pela terminologia do modelo. Um pitch de startup que apenas replica a linguagem do fornecedor sem mostrar resultados operacionais pode satisfazer a curiosidade sem gerar urgência.

Implicações para fundadores, construtores e compradores

Para os fundadores de startups, a posição relatada de Kamath eleva a régua da parte do pitch que responde ao “por que agora?”. A resposta não pode ser simplesmente que os modelos melhoraram. Os fundadores precisam explicar por que o problema do cliente é urgente agora, por que sua abordagem é melhor do que um modelo de propósito geral ou uma plataforma estabelecida, e como o negócio retém valor se os preços dos modelos caírem ou as capacidades melhorarem.

As equipes de produto enfrentam um teste relacionado. Adicionar um assistente de IA a um fluxo de trabalho existente pode atrair atenção, mas a adoção dependerá de o assistente reduzir atrito e produzir resultados confiáveis. Equipes que constroem agentes de IA precisam mostrar onde a revisão humana continua necessária, como as falhas são detectadas e o que acontece quando o sistema encontra tarefas ambíguas ou sensíveis.

Os compradores corporativos podem usar o mesmo quadro ao avaliar fornecedores. Em vez de tratar um recurso de IA como prova de relevância estratégica, líderes de compras e tecnologia podem pedir precisão em nível de tarefa, requisitos de integração, controles de dados, auditabilidade e evidências de implantações comparáveis. O alerta relatado por Kamath não prova que toda startup de IA seja fraca; sugere que compradores e investidores devem exigir evidências mais específicas.

Para o mercado em geral, o movimento pode favorecer empresas que combinam IA com um canal de distribuição difícil de replicar ou um fluxo de trabalho profundamente incorporado. Também pode aumentar a pressão sobre startups cuja principal vantagem é o acesso aos mesmos modelos e ferramentas disponíveis para concorrentes maiores. Isso não elimina oportunidades para novas empresas, mas torna o posicionamento e a execução mais importantes.

O que observar a seguir

O próximo sinal será se os investidores começarem a descrever a IA como uma capacidade básica, e não como uma tese de investimento independente. Guias públicos de pitch, critérios de seleção de aceleradoras e comentários de demo days podem mostrar se essa visão está se espalhando além das observações de Kamath.

Os fundadores também devem observar como as conversas de financiamento mudam da escolha do modelo para evidências de retenção, margens, velocidade de implantação e resultados para o cliente. Se os investidores passarem a pedir métricas em nível de fluxo de trabalho, as startups precisarão de instrumentação mais forte antes de abordar o mercado.

No lado do produto, o teste importante será se as empresas de IA conseguem transformar recursos técnicos em distribuição duradoura. Observe referências de clientes, uso repetido, economias mensuráveis de tempo ou custo e integrações que tornem um produto difícil de remover. Esses sinais dirão mais sobre diferenciação do que a presença de IA no título de um pitch.

Perspectiva da Creati.ai

O alerta relatado de Kamath é útil menos como um veredito sobre startups de IA e mais como um lembrete sobre o declínio da novidade. Quando uma capacidade se torna amplamente disponível, ela pode continuar essencial para um produto enquanto perde seu valor como declaração de posicionamento.

Para construtores e investidores, a lição prática é separar a camada tecnológica da vantagem real da empresa. A IA pode alimentar o produto, mas um caso de negócio convincente ainda depende de um problema específico, execução confiável, distribuição duradoura e evidências de que os clientes se importam o suficiente para pagar.