Diversificação econômica é um mantra repetido há décadas no Espírito Santo. A crítica mais comum é que seguimos dependentes de petróleo, minério, aço e café. Mas diversificar não acontece por decreto. Exige talento, ambiente favorável e capacidade de transformar boas ideias em soluções que resolvem problemas reais.
Neste semestre, decidi testar isso na prática: desafiei cerca de 120 alunos da graduação em negócios da Fucape a criar protótipos de startups de inteligência artificial generativa. A proposta era simples no enunciado e complexa na execução: identificar uma dor concreta, propor uma solução e demonstrar um protótipo funcional.
O resultado chamou atenção. Mesmo sem formação em programação, muitos grupos recorreram ao chamado vibe coding, o uso de modelos prontos de IA para montar aplicações sem escrever código do zero. Surgiram assistentes para diagnósticos médicos, soluções para reduzir filas em serviços públicos, ferramentas para automatizar rotinas jurídicas e sistemas para orientar pequenos negócios.
Uma banca com especialistas de fundos e aceleradora de startups avaliou os projetos. Cerca de 30% das propostas foram consideradas tecnicamente viáveis, com reais condições de entrar numa trilha de aceleração digital.
A experiência também expôs lições que dialogam com o mundo real da tecnologia. Estudos recentes mostram que a maior parte dos projetos corporativos de IA fracassa não por falta de capacidade técnica, mas porque começam pela solução antes de entender o problema, envolvem pouco os usuários e não testam hipóteses antes de escalar.
Nos trabalhos dos alunos, esse padrão apareceu de forma didática: grupos que mergulharam primeiro na dor do cliente produziram soluções mais consistentes, enquanto os que tentaram adaptar a IA a problemas mal definidos apresentaram fragilidades logo nas primeiras rodadas de validação. Ou seja, os desafios enfrentados em sala de aula são os mesmos que derrubam projetos de grandes empresas.
O ponto comum dessas descobertas é a necessidade de ambientes que favoreçam experimentação e aprendizado rápido. Programas de capacitação, melhor uso de dados públicos e maior conexão entre universidades, aceleradoras e setor privado produzem impactos mais duradouros do que incentivos dispersos.
A atividade mostrou que existe talento, criatividade e disposição para empreender com IA no Espírito Santo, mas transformar isso em negócios exige método, orientação e um ecossistema que reduza atritos.
O Espírito Santo tem potencial para ir além da dependência das commodities. Para isso, precisamos multiplicar experiências que transformam curiosidade em protótipo, protótipo em solução e solução em empresa.
Se queremos uma economia mais diversificada, capaz de gerar riqueza e oportunidades, é essencial criar espaços onde estudantes e profissionais possam testar ideias, errar rápido e aprimorar o que funciona. A pergunta inicial — o que aprendemos ao tentar criar startups de IA? — talvez tenha uma resposta simples: que o talento existe, mas precisa de ambientes que permitam florescer.
