MIT desenvolve ferramenta baseada em IA para testar modelos de negócios
Elton Alisson | Pesquisa para Inovação – Desde o seu lançamento, no início dos anos 2000, o Business Model Canvas tornou-se uma ferramenta estratégica para auxiliar empresas e empreendedores a desenhar e analisar modelos de negócios de produtos ou processos inovadores em uma única página, física ou digital. Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, elevaram essa metodologia agora a um novo patamar ao criar uma plataforma baseada em inteligência artificial (IA) que transforma o tradicional mapeamento de clientes, canais de vendas e modelos de receita em um fluxo de trabalho com agente estruturado – um processo híbrido em que agentes de IA autônomos operam dentro de etapas, regras e limites definidos pelos operadores.
Batizada de ProtoBoost, a solução foi apresentada por David Robertson, idealizador da tecnologia e professor da MIT Sloan – a escola de negócios da universidade norte-americana –, durante palestra no evento MIT-Anpei Brazil Summit 2026, realizado em 8 de outubro, em São Paulo. Organizado pela Associação Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento das Empresas Inovadoras (Anpei) em parceria com o MIT Industrial Liaison Program (ILP) – programa de integração entre a universidade e o setor produtivo –, o encontro reuniu mais de mil líderes de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PD&I), além de pesquisadores, investidores, representantes do poder público e startups de base tecnológica, com o objetivo de debater as prioridades tecnológicas globais e as decisões de investimento privado em inovação.
“A ProtoBoost orquestra dez etapas sequenciais de elaboração de um modelo de negócio, divididas em cinco fases de exploração, quatro de desenvolvimento e uma de validação”, explicou Robertson.
Durante sua palestra, o especialista realizou uma demonstração prática do sistema em tempo real, monitorada por um cronômetro, tendo como ponto de partida a proposta de comercialização hipotética de um cão-guia robótico de baixo custo voltado para idosos com deficiência visual.
A jornada foi iniciada com a definição da ideia central e a busca pelo mercado de “cabeça de praia” (beachhead market) – estratégia de negócios em que uma empresa concentra todos os seus recursos em um nicho de mercado pequeno e bem específico para conquistar uma posição forte antes de expandir para segmentos maiores. Nessa etapa, o sistema pesquisou e recomendou nichos específicos – como residências de luxo voltadas ao cuidado de idosos.
Na etapa seguinte, a ferramenta estabeleceu o perfil detalhado do usuário final e do comprador, mapeando aspectos demográficos, rotinas diárias e necessidades específicas. Em seguida, o sistema realizou o dimensionamento do mercado ao conectar-se ao Perplexity – um motor de busca conversacional e assistente de inteligência artificial que combina a busca na web em tempo real com modelos de linguagem (como GPT e Claude) – para obter dados checáveis e referências citáveis. Na demonstração, a ProtoBoost identificou 49,5 milhões de adultos com perda visual nos Estados Unidos, dos quais 2 milhões residem em instituições assistenciais e 100 mil no segmento de luxo, estimando um mercado potencial entre US$ 1,2 bilhão e US$ 1,8 bilhão.
Ao atingir a marca de sete minutos de execução, a plataforma avançou para a simulação de entrevistas com potenciais clientes virtuais posicionados nos extremos do espectro, ouvindo tanto perfis céticos quanto entusiastas, a fim de extrair aprendizados sem se basear apenas em uma média de opiniões. A funcionalidade opera nativamente no idioma utilizado pelo operador, realizando interações fluidas em português, espanhol ou francês.
Ao entrar na fase de desenvolvimento, o sistema consolidou as especificações de necessidades dos usuários – incluindo as chamadas “necessidades latentes”, que geram surpresa e encantamento – e avançou para a etapa de ideação. Nessa fase, a IA gerou propostas combinadas, sugerindo serviços complementares suportados por IA, e modelos de receita flexíveis, tais como assinaturas, aluguel ou pagamento por uso.
Com 15 minutos de execução, a ProtoBoost consolidou a entrega dos primeiros documentos executivos, gerando automaticamente um relatório completo em formato PDF com 19 páginas e um slide sintético de apresentação. Aos 25 minutos, o fluxo produziu e exportou um código estruturado, projetado para integração em ferramentas de criação de apresentações com dados de mercado e plano de negócios (business case). Por fim, ao alcançar 31 minutos, o sistema exportou o código de programação para a Lovable – plataforma de desenvolvimento de software baseada em IA –, construindo um site funcional e operacional equipado com interface de voz interativa capaz de responder a comandos do usuário sobre o cão-guia robótico. “Por meio da ferramenta, uma única pessoa pode fazer o trabalho de muitas”, avaliou Robertson.
Reestruturação de funções
Na avaliação de Robertson, a velocidade de execução da ProtoBoost altera a própria estrutura das equipes corporativas. “A introdução de agentes de IA capazes de atuar como analistas financeiros, especialistas em operações, consultores de conformidade regulatória e clientes simulados promove uma redefinição hierárquica nas organizações”, estimou.
O pesquisador alertou que essa transição gera desafios no âmbito da liderança e da gestão de pessoas, pois exige que os profissionais aprendam a direcionar, avaliar e responsabilizar agentes de IA e novos gestores, sem recorrer ao microgerenciamento, e em um ambiente de rápida transformação.
A automação dos fluxos de modelo de negócios também reconfigura os modelos tradicionais de aprovação. Se no formato antigo as equipes levavam uma semana para elaborar uma única proposta, a inteligência artificial permite apresentar cinco ideias totalmente validadas e fundamentadas já no dia seguinte. “É isso que se busca ao aplicar IA à inovação. Não se trata apenas de mudar as etapas do processo, mas de repensar todo o processo em si”, sublinhou.
A lição da Lego
De acordo com Robertson, o desenvolvimento da ProtoBoost apoia-se na bagagem teórica e prática que acumulou ao longo de sua trajetória como fundador de startups, professor da escola de educação executiva suíça IMD (Institute for Management Development) e docente do MIT. Em sua visão, a inovação não deve ser confundida com a mera criatividade: ela é definida como uma nova combinação entre uma solução e uma necessidade que gera valor efetivo.
Para orientar as corporações no desenvolvimento de soluções completas, o professor utiliza a metáfora das teclas de piano. Enquanto a maioria das empresas foca exclusivamente na “tecla do meio” – alterando apenas o produto central –, as inovações mais lucrativas ocorrem quando a organização toca “acordes” inteiros, apontou. “Isso envolve harmonizar o produto com a promessa feita ao cliente, os canais de venda, as formas de engajamento e os modelos de receita, todos sustentados por processos internos e estruturas de custos devidamente alinhados”, afirmou.
Robertson citou o exemplo da Apple com o iTunes, plataforma lançada no início dos anos 2000 que combinou a venda de faixas musicais a 99 centavos de dólar com recomendações comunitárias, conexões FireWire e proteção digital para revolucionar o mercado fonográfico.
A abordagem sobre inovação de Robertson também é fundamentada no exemplo de reestruturação da fabricante de brinquedos Lego, tema de um dos livros do pesquisador. Após enfrentar o risco de falência ao tentar inovações radicais “fora da caixa” quando suas patentes expiraram, a Lego reorganizou seus negócios ao inovar “ao redor da caixa”, associando universos temáticos, narrativas e produtos digitais ao seu bloco tradicional – estratégia que garantiu à empresa oito anos consecutivos de crescimento de 24% nas vendas e de 36% nos lucros.
“Essa fundamentação ressalta que o avanço da inteligência artificial não substitui a necessidade do design centrado no ser humano (design thinking) nem da pesquisa de campo, mas oferece a estrutura necessária para que as empresas compreendam os problemas dos clientes e testem soluções com rigor e agilidade sem precedentes”, concluiu Robertson.
A ProtoBoost pode ser acessada mediante assinatura em https://www.protoboost.ai/.
Fonte: pesquisaparainovacao.fapesp.br
