Grandes empresas partem de uma posição privilegiada para abrir frentes de crescimento: têm clientes, marca, dados, canais, capital e conhecimento de seus mercados. A inteligência artificial acrescenta uma nova variável a essa equação, ao reduzir o tempo e o custo necessários para testar ideias e transformá-las em novas oportunidades. Para empresas que já dispõem desses ativos, combiná-los com as possibilidades da AI deveria criar condições particularmente favoráveis para desenvolver novos negócios.

Na prática, construir continua difícil.

Parte da dificuldade é explicável precisamente pelo que tornou essas organizações bem-sucedidas. Décadas de gestão aperfeiçoaram mecanismos para alocar capital, reduzir riscos e extrair eficiência de operações maduras. No entanto, aplicadas sem distinção a um negócio nascente, essas mesmas disciplinas podem funcionar como anticorpos, combatendo a incerteza da qual algo novo precisa para se desenvolver.

Ao acelerar e reduzir o custo da experimentação, a AI desloca o gargalo da construção de novos negócios. Ela oferece mais possibilidades às empresas, mas não o julgamento que diferencia uma oportunidade promissora de um experimento interessante.

O trabalho que cabe ao CEO

Business building envolve escolhas que atravessam a companhia. Quanto talento retirar de uma operação rentável para uma iniciativa cujo retorno ainda é incerto? Até onde permitir que um novo negócio concorra com ofertas existentes? Quando protegê-lo das exigências corporativas e quando conectá-lo ao negócio principal para acessar clientes, dados ou canais?

Essas tensões colocam em jogo horizontes distintos de criação de valor e chegam inevitavelmente ao topo. É papel do CEO criar as condições para que a organização opere em modo de construção contínua de novos negócios e concentre recursos nas oportunidades que demonstrem maior potencial.

Isso significa manter várias iniciativas em andamento, sabendo que algumas serão descartadas, algumas mudarão de direção e outras, em menor número, poderão ganhar escala. Uma pesquisa da McKinsey mostra que organizações que lançam três ou mais ventures simultaneamente podem alcançar crescimento de receita até 30% maior ao longo do tempo do que aquelas que lançam apenas um.

Um portfólio permite realocar recursos à medida que surgem evidências, evitando concentrar capital e expectativas prematuramente. Financiar novos negócios exige uma disciplina própria, dando tempo para que hipóteses sejam testadas e realocando recursos quando as evidências enfraquecem a tese original.

A equação latino-americana

Na América Latina, essa discussão ganha uma dimensão particular. Empresas da região lançaram, em média, 0,7 novo negócio nos 12 meses anteriores à pesquisa, ante 1,1 globalmente. Ao mesmo tempo, 67% dos ventures latino-americanos pesquisados em 2025 já geravam receita anual superior a US$ 10 milhões.

Os números sugerem uma dinâmica menos óbvia do que um simples atraso regional. Por aqui, há menor cadência de construção, mas resultados relevantes entre os negócios que avançam. A questão é como aumentar esse ritmo preservando o rigor na seleção e na escala.

O Yape é um exemplo que materializa essa combinação. Criado pelo Banco de Crédito del Perú, o app de carteira digital e pagamentos móveis foi desenvolvido por equipes pequenas e multifuncionais, com competências de produto, engenharia e design, além de direitos claros de decisão. Também pôde se apoiar nos ativos de uma instituição estabelecida. Hoje, reúne mais de 18 milhões de usuários.

Encontrar esse equilíbrio é uma das tarefas mais delicadas do business building. Isolar demais um venture significa renunciar às vantagens construídas pelo incumbente ao longo de décadas. Integrá-lo cedo demais pode submetê-lo a processos e expectativas concebidos para uma operação madura.

Quando construir fica mais fácil

A IA pode encurtar ciclos de desenvolvimento, reduzir o custo de testar hipóteses e viabilizar modelos cuja economia, antes, seria pouco atraente. Com isso, uma empresa pode explorar mais caminhos antes de comprometer volumes significativos de capital, mas passa também a lidar com um número maior de iniciativas disputando talento, atenção e recursos.

Logo, produzir um protótipo deixa de ser o principal gargalo. Ganham peso as decisões sobre quais experimentos devem receber capital, acesso ao negócio principal e tempo para amadurecer.

O menor custo de experimentação traz ainda um risco menos evidente: iniciativas podem permanecer vivas por tempo demais, recursos podem ser pulverizados entre oportunidades medianas e a velocidade dos testes pode ser confundida com progresso. A disciplina para interromper uma aposta pode ser tão importante quanto a agilidade que permitiu iniciá-la.

É aí que a gestão do portfólio se torna decisiva. As evidências precisam mudar a distribuição de recursos. Algumas iniciativas perdem prioridade, outras recebem mais capital e há aquelas que chegam ao ponto em que a autonomia que as protegeu no início passa a limitar seu crescimento.

A IA deve permitir que empresas testem mais ideias, com maior velocidade e menor custo. Isso não garante que elas vão construir mais negócios relevantes. Essa diferença será determinada pelas escolhas feitas depois que o experimento começa – inclusive pelas decisões de abandonar o que não se confirma e concentrar recursos no que demonstra potencial para se tornar uma nova fonte de crescimento.

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Pepe Cafferata é sócio da McKinsey e líder de Business Building para a América Latina.