- Os produtos de IA mais recentes dependem dos dados de API de plataformas já estabelecidas como Slack, Salesforce e Jira, mas o acesso a esses dados está sendo cada vez mais restringido
- Como no caso do bloqueio de acesso aos dados do Slack pela Salesforce, cresce o movimento de plataformas de finanças, desenvolvimento e colaboração para apertar o fluxo de dados
- Essas restrições atingem em cheio os copilotos internos das empresas e a automação de fluxos de trabalho baseada em IA, podendo levar à reação dos clientes e a debates regulatórios
- As startups precisam buscar várias estratégias, como RPA 2.0, entrada em marketplaces, negociação sob medida e posse dos próprios dados
- No fim, garantir a soberania dos dados deve ser o fator central para escapar da dependência de plataformas e se diferenciar na competição em IA
Fenômeno da restrição de acesso a APIs
- Os produtos modernos de IA B2B dependem dos dados de API dos systems of record como Slack, Salesforce e Jira para implementar automação de workflows
- No entanto, a Salesforce passou a adotar medidas duras a partir de meados de 2025, como bloquear a indexação em massa de mensagens do Slack e restringir o armazenamento de dados por apps fora do marketplace
- O JPMorgan mencionou a possibilidade de cobrar US$ 300 milhões por ano pelo acesso a dados financeiros, e a Microsoft também deu sinais de restringir o acesso ao Bing e ao GitHub
- Com isso, o direito de acesso a APIs está sendo cada vez mais controlado por gatekeeping, e as startups enfrentam o risco de perder sua base essencial
Motivações das restrições
- Necessidade crescente de reforçar privacidade de dados e conformidade regulatória
- Objetivo dos donos das plataformas de proteger sua própria IA e seus ativos estratégicos
- Estratégia para excluir concorrentes e ampliar o controle sobre o mercado
Reação dos clientes e possibilidade de adaptação
- As empresas dependem de copilotos internos de IA que integram dados de várias plataformas
- O bloqueio de APIs pode provocar queda de produtividade e gerar resistência dos clientes
- No fim, em vez de um bloqueio total, a expectativa é de pressão gradual por meio de limitação de taxa, tarifas elevadas e processos de revisão opacos
- Como no caso do open banking no passado, se a lealdade do cliente for alta, pode se repetir o movimento de escolher apps fintech em vez dos bancos
Estratégias de resposta para startups
- As áreas mais vulneráveis são busca unificada, resumo, grafo de conhecimento e copilotos corporativos
- Possíveis respostas:
- Coleta indireta de dados por meio de RPA 2.0
- Entrada em marketplaces de grandes empresas
- Negociação por cliente e implantação personalizada
- Construção de uma nova camada de ingestão de dados para que o cliente garanta a propriedade dos dados
- No entanto, nesse processo, pressão sobre margens e ciclos de vendas longos serão inevitáveis
Oportunidade para o open source
- LLMs open source, frameworks de orquestração e bancos de dados vetoriais podem servir como meios para garantir soberania de dados
- As empresas podem extrair seus dados, armazená-los e utilizá-los de forma independente, além de implantar copilotos de IA baseados em open source em sua própria infraestrutura
- Isso fortalece a eliminação do vendor lock-in e a portabilidade dos dados, funcionando como a única rota de fuga de fato em um cenário com pouca regulação
Ascensão das startups full-stack
- Empresas de infraestrutura horizontal como Databricks e Pinecone dão suporte ao pipeline completo
- Empresas verticalmente especializadas como Harvey oferecem integrações personalizadas para o workflow do cliente
- À medida que o modelo híbrido entre serviço e produto se espalha, as startups de IA full-stack surgem como a estratégia mais defensável
Como cada participante pode responder
Startups
- Abstração da camada de ingestão para se preparar para falhas de API
- Contratos de dados e negociação com marketplaces desde a fase inicial
- Possuir parte da stack de dados por meio de implantação interna no cliente e modelo BYO data
Clientes corporativos
- Garantir a propriedade dos índices de dados
- Preferir infraestrutura portátil que não dependa de um fornecedor específico
- Verificar se há garantias de auditabilidade e possibilidade de troca de modelo
Plataformas já estabelecidas
- Restrições excessivas trazem o risco de afastar clientes
- É necessário oferecer planos de preços transparentes e caminhos para exportação de dados
- Agora, elas não competem apenas com startups, mas com a confiança no próprio ecossistema
Conclusão
- O acesso a dados está se tornando o ativo estratégico mais importante do ecossistema de IA
- O futuro se divide em dois caminhos:
- Plataformas fechadas: dominam os workflows dos clientes, mas inovam menos
- Desafiantes full-stack: oferecem soberania de dados e experiências de IA diferenciadas
- Fundadores precisam se fazer a seguinte pergunta:
“Se todas as APIs desaparecessem amanhã, o negócio ainda conseguiria se manter?”
- Se a resposta for “não”, então agora é a hora de reconstruir
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