Edição 07 · Anatomia da Decisão Executive Technology Review por Felipe Avila

Nesta edição eu falo sobre tomada de decisão estratégica, o tema que mais me apaixona em tecnologia e em negócios. É a parte da gestão onde tudo se decide de verdade, e quase nunca é tão limpa quanto parece depois.

Esse é o espírito do estilo dessa edição que chamei de Anatomia da Decisão: pegar uma decisão real, abri-la camada por camada numa leitura que cabe num café, e enxergar que o dilema que parecia distante é o mesmo que aparece na mesa de quem decide. Hoje, o caso é o Google.

· · ·

E

m junho de 2025, a liderança do Google se reuniu em Mountain View depois de a Alphabet perder perto de um quarto de trilhão de dólares em valor de mercado em poucos meses. O estopim foi pequeno: a Apple revelou que as buscas no Safari tinham caído pela primeira vez em mais de vinte anos. As pessoas estavam migrando para o ChatGPT.

O detalhe que se perde na pressa da manchete é que, na sala, não faltava nada. O Google tinha quase US$ 100 bilhões em caixa, um modelo no nível do GPT, a distribuição que ninguém mais tinha, chip próprio e o crédito da invenção: a IA generativa nasceu lá dentro. Tecnicamente, nada impedia de transformar a busca num chatbot naquela mesma semana. A decisão era difícil porque a parte fácil, a tecnologia, já estava resolvida.

· · ·

A versão que circulou é simples. O Google cochilou, e a OpenAI, mais ágil, lançou o ChatGPT e chegou a 100 milhões de usuários em dois meses. A queda no Safari seria o primeiro sintoma de uma doença terminal. É a história do incumbente lento atropelado pelo desafiante.

Boa demais para ser conferida. Os documentos contam outra coisa: o problema do Google não era velocidade. Era que toda saída custava caro, e algumas custavam o que ele tinha de mais valioso.

O que os documentos mostram

Primeiro, a origem. A IA generativa não foi roubada do Google. Nasceu lá. Em 2017, oito pesquisadores da casa publicaram o paper que criou a arquitetura por trás de todos os modelos de hoje, o GPT incluído. Treinar aquele primeiro modelo custou US$ 900. O Google inventou a categoria e a entregou de graça, num paper aberto.

A conta não fechava. Cada busca tradicional rende cerca de US$ 0,016 em anúncio. Somar IA acrescenta um custo de inferência de US$ 0,0036. Parece pouco, mas esse custo cresce com o tamanho da conversa, e a graça do chatbot é justamente conversar. Quanto mais natural a experiência, mais cara ela fica. E havia uma ameaça maior do que o custo: ninguém sabia onde colocar o anúncio numa resposta em texto corrido. Integrar o chat não só somava despesa, colocava em risco a receita de US$ 0,016 por busca que pagava a empresa.

A assinatura era uma armadilha. Cobrar US$ 20 por mês, como Perplexity e OpenAI, esbarra num teto: as maiores assinaturas do mundo se acomodam na casa das centenas de milhões de assinantes, e o Google tem 6,25 bilhões de usuários. E há uma perversidade que um CFO reconhece na hora: quem se dispõe a pagar é o usuário pesado, o mais caro de servir. A assinatura não seleciona o cliente mais rentável. Seleciona o mais custoso.

E a invenção não dava para proteger. Em 2023 vazou um memo interno do próprio Google, intitulado não temos fosso, e a OpenAI também não. Modelos abertos deixavam qualquer um replicar a capacidade dos grandes laboratórios. Em janeiro de 2025, o DeepSeek treinou um modelo de ponta por uma fração do custo, e uma técnica chamada distillation permitia clonar um modelo por algumas centenas de dólares, em um dia. O que o Google inventou estava virando commodity em tempo real.

Por cima disso, dois riscos legais. Uma resposta dada na voz do Google podia perder a proteção que cobre quem apenas lista links de terceiros, transformando a empresa de bibliotecária em autora, responsável por cada alucinação. E a distribuição em que qualquer plano se apoiaria estava num tribunal: o Google tinha perdido o processo antitruste em 2024, e o Chrome, o Android e o acordo com a Apple podiam ser tirados dele.

Diante disso, o Google não fez o gesto dramático. Não trocou a busca por um chatbot. Integrou IA aos poucos, recuou quando deu errado, voltou a escalar quando ajustou, manteve os caminhos aberto e fechado ao mesmo tempo, apoiou-se no chip próprio para baratear a inferência e deixou a máquina de anúncios girando intacta por baixo de tudo. A corrida cara, deixou para os outros. A OpenAI teria perdido US$ 5 bilhões em 2024.

O mecanismo

Um paper de 1986 explica a escolha. David Teece perguntou quem fica com o lucro de uma invenção, e respondeu que nem sempre é quem inventa. Depende de duas coisas: se dá para proteger a invenção, e de quem controla os ativos complementares, a distribuição, o canal, a infraestrutura que entrega a invenção ao cliente. Quando a invenção vaza, o lucro vai para quem tem os ativos complementares.

O Google é o caso de manual. A invenção, ele publicou de graça. Os ativos complementares, tinha quase todos: a distribuição, o chip próprio e o leilão de anúncios de vinte anos. Lido assim, o que parecia hesitação era diagnóstico. A pergunta nunca foi quão rápido virar um chatbot, e sim onde, neste mundo novo, mora o lucro que dá para defender. Inventar e lucrar com a invenção são competências diferentes, e o Google sabia que a dele não estava na invenção.

O espelho

A pergunta que isso devolve para a sua mesa não é sobre o Google. É fácil confundir duas perguntas que parecem a mesma: o que conseguimos construir, e como ganhamos dinheiro com o que construímos. A primeira é de engenharia, a segunda é de estratégia. Tratadas como uma só, viram a aposta mais cara da empresa, feita na crença de que o problema é técnico.

E quando toda opção destrói algo, a decisão disciplinada às vezes é não fazer o gesto dramático, mover devagar e de propósito. O custo é parecer lento por fora enquanto você está sendo preciso por dentro. O Google passou dois anos parecendo atrasado. Aguentar parecer atrasado enquanto se faz a leitura certa é mais difícil do que parece.

O que muda a partir daqui

Agora os números. No primeiro trimestre de 2026, a receita de busca do Google cresceu 19%, para US$ 60,4 bilhões, com o número de buscas em máxima histórica. A empresa fechou o trimestre com mais caixa do que tinha no auge do susto. E o tribunal antitruste, em setembro de 2025, recusou desmembrar a empresa, deixando o Chrome, o Android e o acordo com a Apple de pé. Os ativos complementares sobreviveram, no mercado e na Justiça.

A estratégia que parecia hesitação virou acerto. Mas o placar só aparece depois do jogo, e ele não prova que a decisão era óbvia. O que dá para copiar não é o resultado do Google. É o diagnóstico: separar a invenção do lucro, achar onde mora a margem que se defende, e ter a disciplina de não queimar caixa numa corrida que os outros estavam pagando para correr.

As perguntas que você leva para a sua mesa

1	No próximo grande investimento de tecnologia da sua empresa, você está comprando uma capacidade ou um modelo de receita? A capacidade quase sempre já existe. É o modelo de receita que decide se o capital volta.
2	Se um concorrente bem financiado copiasse amanhã a parte mais cara que a sua empresa construiu, o que sobraria de margem? O que sobra é o fosso de verdade, e é para lá que o capital deveria ir, não para o que é replicável.
3	Se a aposta mais promissora da sua empresa vencer em escala, ela amplia ou corrói a margem do negócio que a financia hoje? Quando o sucesso do novo consome o caixa do antigo, o problema deixa de ser de produto e vira de alocação.

Termino com a única coisa que peço de volta, e ela é sobre o Google, não sobre a sua empresa: no lugar deles, em 2025, com a conta sem fechar e a distribuição num tribunal, você teria esperado ou atacado? Não existe resposta segura, e é isso que faz a pergunta valer. Me conta de que lado você fica, e por quê.

Se você conhece alguém que pensa tecnologia como decisão, e não como ferramenta, encaminhe esta edição. É assim que ela chega em quem deveria estar lendo. Compartilhar no WhatsApp Assinar