A batalha da inovação e o eixo do tempo pensados em 12 células

O protótipo do automóvel a gasolina foi criado por Benz, na Alemanha, em 1886. Quem o levou à produção em massa, com a linha de montagem móvel, foi Ford, nos Estados Unidos. No pós-guerra, as montadoras japonesas aprimoraram o método de produção e o controle de qualidade, melhoraram preço e confiabilidade e conquistaram uma posição de destaque no mercado mundial.

Benz, que fez o novo princípio do produto funcionar, Ford, que criou o sistema de produção em massa, e o conjunto das empresas japonesas, que continuaram a melhorar qualidade e custo no chão de fábrica, mobilizaram cada um conhecimentos e capacidades organizacionais diferentes, e cada um gerou e capturou valor econômico na sua própria etapa. No entanto, vencer na etapa anterior não significava continuar vencendo nas etapas seguintes, e o país ou a empresa que saía na frente na invenção também não era quem capturava o maior valor econômico.

Tendemos a descrever a inovação como um fluxo único que vai da pesquisa ao desenvolvimento, à comercialização, à produção em escala e à difusão, e tendemos a achar que vence quem consegue pesquisar e desenvolver primeiro. Mas, como escrevi antes em "A inovação não é 'linear'", a ordem em que a tecnologia avança não é linear, e sair na frente em P&D não garante, automaticamente, valor econômico.

Revisitei essa organização e essa história porque a discussão atual sobre inovação no Japão tende a tomar os Estados Unidos como modelo, e o apoio de políticas públicas procura se alinhar a isso. O método americano, que combina grandes investimentos em pesquisa de fronteira e a exploração das possibilidades de uso de uma tecnologia disponível, o software, e depois injeta grandes volumes de capital de VCs para expandir os negócios com rapidez, produziu grandes resultados, e há boas chances de que também produza resultados no Japão daqui para frente.

No entanto, observando as startups americanas de hoje, parece que a situação dos dois países começa a divergir um pouco.

Por exemplo, a Heron Power é uma startup de transformadores fundada em 2024 por um ex-executivo sênior da Tesla, que aproveitou o surgimento da demanda de data centers e já captou um total de US$ 178 milhões (cerca de 28 bilhões de ienes) (também a apresentei antes no YouTube). A venda do produto, o transformador de estado sólido (SST), está prevista para 2027, mas a empresa já conquistou 50 GW em pedidos antecipados. Ou seja, em apenas alguns anos desde a fundação, ela tenta montar o negócio e a tecnologia enquanto a janela de oportunidade está aberta.

O que torna isso possível é, em primeiro lugar, a diferença no volume de capital. Em 2025, o investimento de VC nos Estados Unidos foi de cerca de US$ 320 bilhões, e a captação das startups japonesas foi de 761,3 bilhões de ienes. Convertendo de forma simples a 160 ienes por dólar, a diferença é de cerca de 70 vezes. O tamanho de cada investimento também é maior nos Estados Unidos.

Se, no Japão, alguém tentasse fazer o mesmo produto e lutar da mesma maneira que a Heron Power, teria dificuldade até para levantar as primeiras dezenas de milhões de ienes, seria difícil captar 28 bilhões de ienes em dois anos de existência, e é fácil imaginar que não chegaria a tempo da janela de oportunidade aberta pela construção de data centers. Considerando a diferença entre os dois lados, sinto que lutar da mesma maneira dificilmente leva à vitória.

Diante desse quadro, sinto que precisamos repensar que tipos de batalha existem para as startups japonesas e outras empresas, e onde e como vencer dentro delas. Registro aqui a minha organização atual.

Demanda e oferta

Como resumi um pouco no artigo "Organizando startups por 'risco de demanda ⇔ risco de oferta' e 'bottom-up ⇔ top-down'", para que a inovação se torne valor econômico, é preciso que o lado que produz (oferta) e o lado que compra (demanda) estejam alinhados.

A oferta é o lado que produz e entrega a tecnologia ou o produto com o desempenho, a segurança, o preço e a quantidade necessários. Abrange desde a viabilidade científica até a integração de várias tecnologias, os processos de produção em escala, a implantação no local do cliente, a operação e a manutenção.

A demanda é o lado que adota, continua usando e paga. Só se torna uma demanda negociável quando existe um problema, há um comprador com orçamento e um pagador, e é possível enxergar o procedimento e o momento da decisão de adoção.

Claro, mesmo que oferta e demanda estejam visíveis, não se pode esperar que elas se tornem, sem mais, uma transação repetível. No caso dos transformadores do início, a conformidade com normas, a conexão às instalações de transmissão e distribuição e a obtenção de recursos para aumentar a produção também são elementos importantes. A seguir, vou colocar por ora apenas oferta e demanda como os dois eixos, e organizar mais adiante as condições de regulação, de infraestrutura comum e de financiamento.

Quatro tipos de risco de oferta

Do lado da oferta, observamos "o que mais fortemente impede a passagem para o próximo estado". Chamo isso de risco de oferta e, tomando o TRL como referência, o divido nos quatro tipos a seguir.

Risco de implantação e operação - Se é possível implantar repetidamente o produto ou serviço pronto em clientes e locais diferentes e operá-lo e mantê-lo de forma estável. Como na construção residencial, nas obras de transmissão e distribuição de energia e no apoio à implantação de software empresarial, o foco é se é possível reproduzir o mesmo resultado absorvendo as diferenças de cada local.
Risco de escalonamento - Se é possível fornecer continuamente a quantidade necessária com o custo, a qualidade e o prazo almejados. Inclui não só produtos fabricados em fábricas, mas também capacidade de computação em GPUs, capacidade de construção, capacidade de geração de energia, capacidade logística e oferta de serviços por profissionais especializados.
Risco de engenharia - Se é possível integrar vários elementos e satisfazer o desempenho, a segurança e a confiabilidade exigidos no ambiente real previsto. A integração de tecnologias dentro do produto e o projeto de sistemas são tratados nesta linha.
Risco científico - Se os fenômenos físicos, os efeitos biológicos, os efeitos terapêuticos etc. previstos se estabelecem de forma reproduzível. Inclui não só a observação do princípio, mas também a possibilidade de verificar externamente o tamanho do efeito e a relação causal.

Risco de oferta	Pergunta para avaliação	Indicadores representativos
Risco de implantação e operação	É possível implantar e operar repetidamente em vários clientes e locais?	Prazo de implantação, taxa de cumprimento de prazos, taxa de operação, esforço de manutenção, resultado financeiro por projeto
Risco de escalonamento	É possível fornecer continuamente o volume necessário com o custo, a qualidade e o prazo almejados?	Rendimento, custo unitário, tempo de produção, taxa de defeitos, volume anual de fornecimento
Risco de engenharia	É possível satisfazer no ambiente real o desempenho, a segurança e a confiabilidade exigidos?	Valores de desempenho, taxa de falhas, durabilidade, testes de integração, resultados de testes para certificação
Risco científico	O fenômeno ou efeito previsto se estabelece de forma reproduzível?	Tamanho do efeito, reprodutibilidade, verificação externa, resultados clínicos, evidências causais

Três níveis de risco de demanda

O eixo do lado da demanda é o risco de demanda. Observa-se principalmente até que ponto é possível identificar uma demanda negociável.

Nível baixo - É possível identificar, em linhas gerais, a aplicação, o cliente, o desempenho exigido, o pagador, o orçamento e o momento da adoção.
Nível médio - A necessidade e os clientes potenciais estão visíveis, mas parte do pagador, do orçamento, do momento da adoção, das especificações exigidas e do preço ainda não está definida.
Nível alto - Pelo menos um entre aplicação, cliente e disposição a pagar ainda não está definido. A simples percepção de que "é socialmente necessário" não basta para classificar o risco de demanda como baixo.

O risco de demanda inclui não só o risco de não conseguir identificar o comprador, mas também o risco de que a quantidade e o momento de uma demanda já visível mudem. O segundo nunca chega a zero, nem mesmo nas colunas de risco de demanda baixo. Como a ampliação da capacidade leva anos de defasagem, a demanda pode ter desacelerado quando as instalações ficam prontas depois de os pedidos se concentrarem, o que gera ciclos de excesso de capacidade, como o ciclo do silício nos semicondutores.

Organização em 12 células

Cruzando a organização de demanda e oferta feita até aqui, obtemos 12 células, e cada uma exige uma competição e uma gestão diferentes. A seguir, dou a cada célula um nome por conveniência e me refiro a elas pelos números (1) a (12).

Risco dominante do lado da oferta＼Risco de demanda	Baixo	Médio	Alto
Risco de implantação e operação	(1) Competição de rollout——construção residencial, obras de transmissão e distribuição de energia, instalação e manutenção de carregadores	(2) Implementação por formação de projetos——redes de fornecimento de hidrogênio, uso de baterias estacionárias na rede, transporte e armazenamento de CCUS	(3) Exploração de casos de uso pagos——aplicativos de IA para o trabalho, robôs de serviço de mesa e de entrega
Risco de escalonamento	(4) Competição de capacidade——transformadores, cabos de energia, capacidade de computação em GPUs	(5) Escalonamento gradual——SAF, cimento de baixo carbono, eletrolisadores	(6) Produção em escala e exploração simultânea de usos——materiais de grafeno, carne cultivada, materiais de origem biológica sintética
Risco de engenharia	(7) Desenvolvimento com especificação-alvo——novos transformadores, foguetes reutilizáveis, sistemas autônomos para missões específicas	(8) Desenvolvimento antecipado por roadmap——equipamentos de litografia EUV dos anos 1990 e 2000, baterias de estado sólido	(9) Exploração simultânea de produto e uso——humanoides de uso geral, novos usos de sensores quânticos
Risco científico	(10) Validação orientada por missão——candidatas a novas vacinas durante a pandemia, tratamento da doença de Alzheimer	(11) Pesquisa de formação de opções——tecnologia de base do mRNA nos anos 2000, fusão nuclear	(12) Exploração de fronteira——a véspera do aprendizado profundo, a véspera do CRISPR, novos fenômenos físicos

Entenda essas 12 células não como caixas para classificar empresas ou setores, mas como unidades que indicam o estado de cada negócio. Com o desenvolvimento tecnológico e as mudanças na demanda, a posição de um negócio muda, e a maneira de lutar também muda.

As startups tradicionalmente se concentravam na célula (3) ou, na descoberta de fármacos e áreas semelhantes, na (10), mas com o aumento do volume de capital que podem manejar, principalmente nos Estados Unidos, passaram a poder cobrir também as células (4), (6), (7) e (9), entre outras. É assim que entendo.

E no Japão, tudo o que não é (1) nem (3) é agrupado sob o termo "deep tech", e sinto que, por isso, a maneira de lutar de cada empresa e a forma de apoiá-la não estão sendo devidamente distribuídas.

Três riscos externos que geram diferenças de tempo dentro de uma mesma célula

As 12 células indicam o que é preciso aprender a seguir dentro de uma empresa ou organização de pesquisa. Neste texto, chamo de riscos externos as incertezas e as dificuldades de coordenação relativas a regulação, infraestrutura comum e financiamento. Os riscos externos não são um eixo que determina as 12 células; são etiquetas auxiliares que esticam ou encurtam o tempo necessário em cada célula. Não os somo: identifico, caso a caso, o risco externo dominante.

Etiqueta auxiliar	O que verificar
Risco regulatório e de aceitação social	Se é possível avançar com as licenças, regulações, padrões e regras de localização existentes, ou se é necessário construir um novo consenso
Risco de infraestrutura comum e de conexão	Se é possível usar ou conectar-se à rede elétrica, à rede de comunicações, às instalações de transporte, às instalações de teste e à infraestrutura comum de dados existentes
Risco de viabilidade financeira	Se é possível obter financiamento, garantias, seguros e capital próprio compatíveis com o prazo e o risco do projeto

Os três riscos externos são classificados cada um em baixo, médio e alto. Se for possível usar tal como estão o sistema regulatório, a infraestrutura e o financiamento existentes, é baixo; se exigir ajustes individuais ou reforços, é médio; se só for possível avançar construindo um novo arranjo com vários atores, é alto. Recursos externos com condições de uso estáveis são tratados como de baixo risco, mesmo que haja dependência deles. O valor necessário para fábricas e instalações de demonstração é tratado separadamente, como escala física própria do projeto. O que o risco de viabilidade financeira observa é se é possível captar recursos compatíveis com esse valor e com o prazo do negócio. Os Core Risk Areas do DOE também avaliam separadamente, como riscos distintos, o fornecimento de capital, a formação de projetos, a infraestrutura, a manufatura e a cadeia de suprimentos, a regulação e o licenciamento.

Os pontos em que a fronteira com as 12 células tende a ficar ambígua são a integração e a certificação. A integração de várias tecnologias dentro do produto entra na linha do risco de engenharia. O trabalho de incorporar o produto pronto às instalações ou aos processos do cliente pertence à linha do risco de implantação e operação. A conexão a sistemas compartilhados, como a rede elétrica ou a rede de transporte, é tratada como risco de infraestrutura comum e de conexão. O desafio de produzir as evidências de desempenho necessárias para a certificação fica do lado da engenharia, e a opacidade quanto ao caminho regulatório e ao momento da análise fica no risco regulatório e de aceitação social.

Estimando o tempo a partir das 12 células

O tempo não é um eixo de classificação independente: ele é determinado quando se somam, à lógica básica formada pelo risco dominante e pelo risco de demanda, a escala física própria do projeto e o risco externo dominante.

Como hipótese de prazo, (1) e (4), cuja tarefa principal é implantar ou aumentar a produção para uma demanda já visível, levam de 2 a 3 anos. (7) a (9), em que ainda restam protótipos, integração tecnológica, qualificação e ajustes com os clientes, levam de 5 a 15 anos, e (10) a (12), em que ainda restam a descoberta de princípios, a validação de efeitos e o estabelecimento da reprodutibilidade, levam de 10 a 30 anos.

Em forma de tabela, fica assim.

Risco dominante do lado da oferta＼Risco de demanda	Baixo	Médio	Alto
Risco de implantação e operação	(1) 2 a 3 anos	(2) 5 a mais de 10 anos	(3) 3 a 7 anos
Risco de escalonamento	(4) 2 a 3 anos	(5) 5 a 10 anos	(6) 5 a 10 anos
Risco de engenharia	(7) 5 a 10 anos	(8) 10 a 15 anos	(9) 5 a 15 anos
Risco científico	(10) cerca de 10 anos	(11) 10 a 20 anos	(12) 10 a 30 anos

(Nenhum dos números de anos é um valor medido; são hipóteses de prazo estabelecidas a partir do arcabouço deste texto. Eles se esticam ou se encurtam conforme a escala física própria do projeto e os três riscos externos.)

Olhando a tabela por colunas, nas duas linhas de cima, a coluna do meio pode ser mais longa do que a da direita. Isso porque o tempo gasto na exploração pode ser encurtado pela velocidade dos experimentos da própria empresa, ao passo que o tempo de espera por condições preparadas por terceiros, como licenças e infraestrutura comum, dificilmente se reduz só com o esforço da própria empresa.

Se o risco regulatório e de aceitação social ou o risco de infraestrutura comum e de conexão forem altos, o prazo se alonga, e (2) pode passar de dez anos, dependendo da preparação das licenças e da infraestrutura comum. Por outro lado, se a demanda é urgente e é possível investir em paralelo no desenvolvimento e nos testes de várias candidatas usando instalações existentes, (10) em especial pode ser comprimida para alguns anos.

E, em certos casos, o capital também pode encurtar o tempo num avanço que não é linear. Organizando esse caminho de acordo com os quatro riscos de oferta, temos o seguinte.

Categoria	O que o capital encurta com facilidade	O tempo que é difícil encurtar mesmo com mais capital
(1) a (3) Risco de implantação e operação	É possível aumentar equipes de implantação, pessoal de obra e de manutenção e colocar vários locais em funcionamento em paralelo.	Levam tempo a coordenação com os clientes, o aprendizado das diferenças entre locais e a repetição da operação e da manutenção.
(4) a (6) Risco de escalonamento	É possível garantir antecipadamente instalações, pessoal e componentes e aumentar a capacidade de fornecimento.	Levam tempo a compra de equipamentos com prazos longos de entrega e a melhoria de rendimento e qualidade.
(7) a (9) Risco de engenharia	É possível fazer protótipos e testes em paralelo e validar vários projetos ao mesmo tempo.	A integração tecnológica, a qualificação e os ajustes com os clientes exigem iterações que levam anos.
(10) a (12) Risco científico	É possível testar em paralelo vários caminhos de pesquisa e várias candidatas.	A formação de pesquisadores, o acúmulo de conhecimento e o estabelecimento da reprodutibilidade exigem tempo de calendário.

O capital pode paralelizar instalações e tentativas e avançar de uma vez, mas não consegue eliminar o tempo em que se acumulam o conhecimento, as instituições e o aprendizado no local.

Um negócio se move entre as 12 células ao longo do tempo

A cada etapa do negócio, ele se desloca dentro das 12 células.

Quando se aprende no lado da oferta, o tipo de risco muda; no lado da demanda, além do aprendizado da própria empresa, o risco pode aumentar ou diminuir com mudanças no ambiente de negócios (por exemplo, a IA nos últimos anos é um caso em que oferta e demanda mudaram de uma só vez). Normalmente o movimento vai da linha científica para a linha de implantação e operação, mas falhas ou efeitos insuficientes descobertos no campo também podem fazer o negócio voltar às linhas de engenharia ou de ciência. Note-se que a preparação de regulação e de infraestrutura comum e a melhoria da viabilidade financeira são reduções de risco externo que não implicam deslocamento entre células.

No entanto, não se sobe gradualmente de (12) até (1). Como no exemplo dos transformadores para data centers do início, diante de uma oportunidade de negócio que surge de repente, a competição pode começar de repente em (7) ou (4), e, se não se vencer também dentro do período em que a janela de oportunidade está aberta, o negócio não se sustenta; há casos em que o que importa é uma corrida contra o tempo.

No início, mencionei que a inovação não é linear. A própria tecnologia talvez avance de forma linear (o desempenho e outras métricas crescem), mas o ponto importante é que o negócio que usa essa tecnologia, e o valor econômico gerado pela inovação resultante, de modo algum mudam de forma linear.

Além disso, é preciso distinguir entre colocar um negócio em uma única célula e várias tarefas avançando em paralelo em um setor inteiro. Ao tratar de grupos de tecnologias ou de setores, é preciso dividi-los em unidades de trabalho, como validação de efeitos, ampliação da fabricação e implantação em campo, e colocar cada uma em uma célula diferente.

A tecnologia mRNA é um bom exemplo desse movimento. Nos anos 2000, estava numa posição próxima de (11) pesquisa de formação de opções, em que se verificavam o efeito da tecnologia de base e as condições da demanda futura. Nos anos 2010, passou para a linha do risco de engenharia, que inclui a tecnologia de entrega e o método de fabricação, isto é, (8) desenvolvimento antecipado por roadmap, e a pandemia da primavera de 2020 foi o ponto de virada que reduziu de uma só vez o risco de demanda. Depois disso, avançaram em paralelo, como trabalhos distintos, a validação de efeito de cada candidata em (10), a ampliação da capacidade de fornecimento em (4) e a implantação e operação da vacinação em (1).

As duas linhas que competem em capacidade de repetição

Nos riscos de implantação e operação e de escalonamento, o que decide quem vence é a capacidade de repetição, mais do que a tecnologia em si. Na coluna da esquerda, com risco de demanda baixo, tende a ser a velocidade de capital e de mobilização que decide a disputa.

Em (1) Competição de rollout, compete-se pela capacidade de implantar repetidamente o que foi entregue nos locais dos clientes e fazê-lo funcionar. Na construção residencial e nos carregadores, as principais restrições são o pessoal de obra, a coordenação no local, a rede de manutenção e os procedimentos de cada região. Em (4) Competição de capacidade, como nos transformadores e na capacidade de computação em GPUs, o foco é se é possível fornecer a quantidade necessária dentro do prazo. Leva vantagem quem garante antes instalações, pessoal e componentes e coloca a capacidade de fornecimento em funcionamento enquanto a janela de demanda está aberta. O risco de demanda que resta é a oscilação de quantidade e de momento: se a demanda tiver desacelerado quando as ampliações de cada empresa ficarem prontas ao mesmo tempo, a capacidade assegurada pode se converter em excesso de capacidade.

Quando o risco de demanda é médio, a maneira de lutar é criar as condições de vitória usando bem o tempo de espera. Em (2) Implementação por formação de projetos, mesmo havendo compradores potenciais, não é possível implantar enquanto regulação, conexão, responsabilidade operacional e condições de pagamento não estiverem alinhadas. Se a tecnologia já existe, nas redes de fornecimento de hidrogênio e no transporte e armazenamento de CCUS a disputa é sobre quem prepara essas condições externas. Em (5) Escalonamento gradual, as instalações são ampliadas conforme a demanda futura. Em projetos como SAF e cimento de baixo carbono, o foco provavelmente será se é possível transferir o risco de demanda para compradores ou para o governo por meio de contratos de offtake e garantias governamentais e converter a demanda futura em investimento presente.

Na coluna da direita, com risco de demanda alto, aprendem-se ao mesmo tempo a oferta e o mercado. (3) Exploração de casos de uso pagos é o movimento, como nos aplicativos de IA para o trabalho, de repetir pequenas implantações e procurar as tarefas em que o produto de fato é usado e a forma de operá-lo. Além de quem usa, quem decide a adoção e quem paga, o modelo de receita, incluindo preço e forma de oferta, também é objeto de verificação. (6) Produção em escala e exploração simultânea de usos, como nos materiais de grafeno e nos materiais de origem biológica sintética, melhora os processos e ao mesmo tempo procura usos em que preço e desempenho se encaixem. É preciso avaliar limitando os usos, como dissipadores de calor para data centers ou membranas para tratamento de água, em vez de classificar apenas pelo nome do material.

Nessas duas linhas, o aprendizado obtido ao repetir produção e implantação é uma das fontes de competitividade. Como as montadoras japonesas do pós-guerra ou as indústrias chinesas de energia solar e baterias nos últimos anos, quem acumula, no processo de repetir produção e implantação, o conhecimento de campo sobre rendimento, qualidade, custo e manutenção cria uma vantagem que as empresas retardatárias dificilmente imitam em pouco tempo.

Como vence quem tem menos capital

Dessas duas linhas, (1) e (4), com risco de demanda baixo, tendem a ser uma disputa de capital, um território favorável às grandes empresas que já têm capital ou às startups americanas, que conseguem reunir capital de uma só vez. Isso não quer dizer que sejam um beco sem saída para quem tem menos capital; creio que há algumas exceções. Por exemplo, as estratégias a seguir.

(1) Controlar o elemento lento dentro de uma competição rápida. Na competição dos data centers, a cota de energia, os transformadores, os componentes ópticos e a capacidade de obra não podem ser aumentados de imediato. De fato, quem captou a demanda de data centers gerada pela IA generativa foram empresas como a Fujikura, que há muitos anos fabrica cabeamento óptico e fios, e a Furukawa Electric. Uma competição de capacidade que surge de repente é decidida pela capacidade de fornecimento que se possuía desde ontem. Ultimamente ouço também casos em que até startups de materiais viram as possibilidades se abrir de uma vez ao aplicar materiais desenvolvidos ao longo de muitos anos a materiais para semicondutores, refrigeração e outros.

(2) Passar para o lado de quem vende a todos os participantes da competição. Quem ocupa uma posição necessária seja qual for o grupo que vença, como a posição que hoje a NVIDIA e a TSMC conquistaram, vê a demanda crescer quanto mais acirrada fica a competição.

(3) Transformar regulação e conhecimento de campo em barreira de entrada. Em mercados em que regulação, idioma, conexão com a infraestrutura existente e confiança no campo estão profundamente entrelaçados, a velocidade de implantação não aumenta de forma simples só por acumular capital. Na construção e no cuidado de idosos, por exemplo, provavelmente há diferenças entre países, e mesmo que humanoides e similares funcionem no exterior, dificilmente entrarão no Japão com facilidade.

(4) Garantir antes os contratos e a conexão. Se, logo depois que a demanda se torna visível, se firmam contratos de fornecimento de longo prazo e se concluem a certificação e a integração com as instalações do cliente, o espaço para a entrada de retardatários se estreita. Os contratos plurianuais de fornecimento de longo prazo firmados na indústria de semicondutores em momentos de oferta apertada são uma ferramenta desse tipo.

O que as quatro maneiras de lutar têm em comum é criar, dentro da competição, capacidades que o volume de capital sozinho tem dificuldade de alcançar.

A linha que faz o produto e o sistema se estabelecerem

Na linha do risco de engenharia, é preciso iterar até integrar vários elementos e atingir o desempenho exigido no ambiente real. Quanto menor o risco de demanda, mais fácil escrever a especificação-alvo e mais fácil também o desenvolvimento paralelo com capital.

Em (7) Desenvolvimento com especificação-alvo, o cliente, a missão, o desempenho exigido e o pagador estão visíveis. Como nos foguetes reutilizáveis e nos sistemas autônomos para missões específicas, escrevem-se metas numéricas a partir do lado da demanda e comprimem-se os prazos com protótipos e testes em paralelo. É importante agir para fixar as especificações, obtendo, na medida do possível, cartas de intenção (LOI) com antecedência. Por meio de compras iniciais e de P&D por contrato, o comprador também pode assumir parte do risco de desenvolvimento.

Em (8) Desenvolvimento antecipado por roadmap, o desempenho que será necessário no futuro já é visível, mas o momento da adoção, as especificações e o preço ainda não estão definidos. Como nos equipamentos de litografia EUV dos anos 1990 e 2000 e nas baterias de estado sólido, continua-se o desenvolvimento desde antes de a demanda se definir, repetindo avaliações com clientes e colaborações entre empresas. O tempo é difícil de comprar só com dinheiro porque a qualificação e os ajustes exigem iterações que levam anos. Porém, qual roadmap seguir será provavelmente um grande divisor de águas. Por exemplo, mesmo que se entre no roadmap do CHAdeMO, se o próprio CHAdeMO não vencer, a empresa também não vence.

Em (9) Exploração simultânea de produto e uso, procura-se o uso enquanto se faz o produto se estabelecer. Em humanoides de uso geral e nos novos usos de sensores quânticos, nem sequer está definido qual requisito priorizar. Em vez de visar uma única forma final mantendo amplos os usos, é preciso dividir o trabalho em protótipos com usos delimitados e validação com clientes.

O mecanismo que move esta linha para a esquerda é a criação de demanda. A aquisição comercial da NASA sustentou o crescimento da SpaceX, e a tarifa feed-in alemã impulsionou a expansão do mercado de energia solar. Por outro lado, quem capturou grande parte da demanda ali criada foi a indústria manufatureira chinesa.

Se uma política que cria demanda não for combinada com um desenho que também desenvolva a capacidade doméstica de fornecimento e de implantação, o valor flui para fora do território. A formulação de regras é um movimento que reduz o risco regulatório e de aceitação social, mas difundir um padrão e capturar receita são desafios distintos.

A linha que verifica princípios e efeitos

Na linha do risco científico, verifica-se se os fenômenos físicos, os efeitos biológicos, os efeitos terapêuticos etc. são reproduzíveis. Nesta linha, mesmo aumentando o capital, a formação de pesquisadores e o acúmulo de conhecimento não se aceleram na mesma proporção.

Em (10) Validação orientada por missão, o problema a resolver, o efeito exigido e o pagador são claros. Como nas candidatas a novas vacinas durante a pandemia e no tratamento da doença de Alzheimer, é possível escrever a meta do efeito a partir do lado da demanda. Se a demanda é urgente, é possível comprimir o tempo com testes paralelos de várias candidatas e produção antecipada, mas não é possível dispensar a própria validação da eficácia.

Em (11) Pesquisa de formação de opções, a necessidade futura é visível, mas o momento, as especificações e o preço não estão definidos. Neste texto, tomo a tecnologia de base do mRNA nos anos 2000 e a fusão nuclear como investimentos para criar de antemão caminhos tecnológicos utilizáveis no futuro. A demanda por fusão nuclear está condicionada a "se puder ser fornecida a um preço competitivo", e é preciso não confundir a mera necessidade social com baixo risco de demanda.

Em (12) Exploração de fronteira, nem o que é possível nem para que servirá estão definidos. Na pesquisa de redes neurais da véspera do aprendizado profundo e na pesquisa de imunidade bacteriana da véspera do CRISPR, os resultados apareceram não como receita, mas como conhecimento reproduzível e como aumento dos caminhos tecnológicos que se poderia escolher no futuro. Os responsáveis tendem a ser principalmente universidades e recursos públicos.

Se esta linha for medida pelo valor da empresa ou pela receita dentro de alguns anos, a pesquisa se inclina para o que se aproxima de produtos existentes. As Focused Research Organizations (FRO), em experimentação nos Estados Unidos, são uma forma organizacional que dedica uma equipe exclusiva a uma meta tecnológica e lhe dá de uma só vez recursos da ordem de US$ 20 a 50 milhões, por 3 a 7 anos. Nos termos deste texto, pode-se dizer que são uma tentativa de conduzir de forma organizada a pesquisa de formação de opções.

A descoberta de fármacos é uma área em que se vai da ciência à aplicação prática de uma vez, e se aproxima de (10). Embora haja riscos externos, como regulação e experimentos, muitas vezes não é necessário passar pelas etapas do risco de engenharia, do risco de escalonamento e do risco de implantação e operação, de modo que se pode dizer que é uma área em que a distância entre ciência e aplicação é curta. A IA que usa o Transformer, desta vez, também foi colocada em uso prático em um prazo bastante curto a partir da ciência. No entanto, diferentemente da descoberta de fármacos, a IA tem o risco de escalonamento, como a construção de infraestrutura.

Células em que as startups entram com mais facilidade

As 12 células também diferem em afinidade com as startups. O alvo aqui são as startups de alto crescimento, que usam capital próprio externo, como o de VCs, para buscar crescimento acelerado. A afinidade de cada célula com as startups é determinada por se, com um número limitado de pessoas e de capital, é possível tentar e demonstrar, até a próxima captação, que a incerteza diminuiu. Quanto mais se consegue validar em pequena escala e acumular aprendizado dentro da empresa, mais a velocidade da startup é aproveitada. Por outro lado, se os riscos de regulação, infraestrutura comum e financiamento forem altos, a dificuldade aumenta mesmo na mesma célula.

Posicionamento	Células	Afinidade com startups
Boa afinidade na fundação	(3), (7)	Por meio de demonstrações com clientes e de protótipos, é possível validar em pequena escala o uso, as especificações exigidas e o produto.
Viável se as condições se alinharem	(6), (8), (9), (10)	É possível criar marcos técnicos, mas são necessários capital de longo prazo, parceiros de codesenvolvimento e recursos públicos.
Afinidade que aumenta após o crescimento	(1), (4)	Etapas de implantação e produção em escala depois que a demanda se tornou visível. Mais do que a porta de entrada da fundação, são o destino do escalonamento.
Difícil de avançar com uma só empresa	(2), (5)	Dependem de condições externas à empresa, como licenças, infraestrutura comum, offtake e instalações de grande porte.
Mais fáceis de serem conduzidas por organizações de pesquisa	(11), (12)	O conhecimento é acumulado em universidades, institutos públicos de pesquisa, FROs etc., e os spin-outs são adequados na fase de passagem para (10), (9) e (7).

Peço, porém, que se note que há várias exceções. Por exemplo, (9) procura ao mesmo tempo uso e produto e por isso tem alta taxa de fracasso, mas, se for possível repetir pequenos protótipos e mudanças de direção, talvez as startups tenham vantagem sobre as organizações existentes; e, mesmo sendo transformadores, um transformador existente seria (4), mas um transformador que exige novo desenvolvimento se aproxima de (7), e nesse caso surgem tanto o risco de engenharia quanto o risco de escalonamento, de modo que talvez uma startup seja mais adequada.

A boa oportunidade para empreender está na fronteira entre as células

Parece-me que a boa oportunidade para empreender surge no momento em que um projeto começa a se mover para a célula seguinte. Isso porque os envolvidos conseguem captar os sinais antes que a mudança seja amplamente conhecida.

Vantagem de informação do empreendedor	Mudança que se vê antes	Movimento que se pode antecipar
Quem conhece o lado da demanda	Orçamentação de um problema de campo, pagador, momento de adoção, concretização das especificações exigidas	Movimento da direita para a esquerda——(3)→(1), (9)→(7), (6)→(4)
Quem conhece o lado da oferta e da tecnologia	Sinais de que reprodutibilidade, desempenho, integração tecnológica e rendimento ultrapassaram um limiar e o próximo gargalo mudou	Movimento de baixo para cima——(10)→(7), (7)→(4), (4)→(1)
Equipe que conecta os dois lados	Trabalho em que o ponto alcançado pela tecnologia e as condições de um campo específico se sobrepõem	Recortar o trabalho imediatamente anterior ao movimento como um projeto e torná-lo a unidade de fundação

Quem conhece bem o lado da demanda enxerga mudanças de orçamentação e de condições de aquisição que ainda não aparecem nas estatísticas. O que capta quem conhece a fundo o lado da oferta e da tecnologia é o momento em que um problema de pesquisa vira um problema de integração de produto, e um problema de produto vira um problema de produção em escala ou de operação. Essa diferença de informação é o fundamento para fundar antes que o mercado se torne óbvio. E o que decide a disputa é se, durante o período até que essa diferença de informação se feche, é possível construir completamente uma vantagem que o capital sozinho não alcança.

Tipicamente, o tipo aplicado avança de (3) para (1), e o tipo deep tech avança de (9) ou (10) para (7), (4) e (1). (11) e (12) são conduzidas em organizações de pesquisa, e o momento em que é possível recortá-las como problemas de (10), (9) e (7) é o candidato a spin-out.

Práticas de trabalho por célula

Os métodos usados no dia a dia também mudam conforme a célula. Como a incerteza a resolver é diferente, as ferramentas para verificá-la também são diferentes.

Por exemplo, a Techno-economic analysis (TEA) é um método que estima o custo dos processos para levantar as condições em que a viabilidade econômica se sustenta. Ela ocupa o centro em (5) Escalonamento gradual e (6) Produção em escala e exploração simultânea de usos, mas tem pouco espaço em (1) Competição de rollout, onde o processo já está estabelecido. Inversamente, o desenvolvimento de clientes, indispensável em (3) Exploração de casos de uso pagos, deve pesar menos em (7) Desenvolvimento com especificação-alvo, em que as especificações exigidas podem ser escritas a partir do lado da demanda. Qual método é eficaz é determinado pelo tipo de incerteza que se está tentando resolver agora. Listando os exemplos representativos de cada célula e a ordem de uso dos prompts correspondentes, fica assim.

Célula	Pergunta central	Práticas representativas dos envolvidos	Prompts para pesquisa e projeto
(1) Competição de rollout	Com que rapidez e baixo custo é possível repetir o mesmo resultado?	Padronização de obra e implantação, gestão de processos, construção da rede de manutenção e do pipeline de pessoal, operação de KPIs de taxa de operação e resultado por projeto	`Unit Economics` → `初期・中期・最終形のオペレーション設計` → `組織・採用・アドバイザー設計`
(2) Implementação por formação de projetos	Que acordos alinhar e em que ordem?	Formação de projetos, FEED (projeto básico), consultas prévias com reguladores, formação de consórcios, negociação de offtake	`FEL / FEED計画（設備型事業向け）` → `規制・認証・標準化ロードマップ` → `アライアンス・パートナー戦略` → `バリューチェーン / 商流設計`
(3) Exploração de casos de uso pagos	Em que trabalho de quem, e de quem surge um pagamento contínuo?	Desenvolvimento de clientes, repetição de PoCs pequenas, transformação da implantação em modelo, validação da unit economics	`Wedge / 初期ユースケース選定` → `顧客検証・インタビュー設計` → `PoC / 実証実験設計` → `価格・ユニットエコノミクス設計`
(4) Competição de capacidade	Resolvida a restrição atual, o que será escasso em seguida?	Previsão de demanda, garantia antecipada de componentes com prazos longos, gestão da partida da produção em escala, vendas de contratos de fornecimento de longo prazo	`市場調査（検証版）` → `Next ボトルネック予測` → `部材・設備・サプライヤー調達戦略` → `量産・スケールアップ戦略`
(5) Escalonamento gradual	Como converter a demanda futura em investimento presente?	TEA, desenho da curva de custo e do aprendizado, plano de investimento em etapas de FOAK→NOAK (da primeira unidade às unidades de produção em escala)	`技術経済性分析（TEA：FOAK想定）` → `技術経済性分析（TEA：NOAK想定）` → `FOAKからNOAKへのコスト・性能軌道` → `資本政策シナリオ`
(6) Produção em escala e exploração simultânea de usos	Com a queda do custo, que uso se estabelece primeiro?	TEA, avaliação do ajuste entre preço e desempenho por uso, plantas-piloto, validação conjunta com usuários líderes	`Wedge / 初期市場・参入方法` → `技術経済性分析（TEA：NOAK想定）` → `PoC / 実証実験設計` → `価格・ユニットエコノミクス設計`
(7) Desenvolvimento com especificação-alvo	Qual é o caminho mais curto até as especificações exigidas já conhecidas?	Engenharia de sistemas, congelamento das especificações exigidas e trade-offs de projeto, paralelização de protótipos e testes, obtenção de LOI	`成立条件マップ（What Must Be True）` → `Dependency Graph` → `初期プロトタイプ作成法` → `PoC / 実証実験設計`
(8) Desenvolvimento antecipado por roadmap	Qual é a restrição seguinte à seguinte do setor?	Ciclos de codesenvolvimento e avaliação com clientes, participação em roadmaps do setor e na padronização, plano de qualificação feito de trás para frente	`ロードマップ` → `Next ボトルネック予測` → `市場・技術の実現タイムライン` → `規制・認証・標準化ロードマップ`
(9) Exploração simultânea de produto e uso	Que uso escolher para poder congelar as especificações?	Protótipos com usos delimitados, validação com clientes, teste de hipóteses das especificações exigidas, congelamento gradual das especificações	`Wedge / 初期ユースケース選定` → `初期プロトタイプ作成法` ⇄ `顧客検証・インタビュー設計` → `PoC / 実証実験設計`
(10) Validação orientada por missão	Entre várias candidatas, qual funciona?	Cálculo de trás para frente a partir da meta de efeito (Target Product Profile), testes paralelos de várias candidatas, desenho de ensaios adaptativos	`Heilmeier Catechism（DARPA）` → `成立条件マップ（What Must Be True）` → `決定的実験（Killer Experiment）`
(11) Pesquisa de formação de opções	Que caminhos tecnológicos manter vivos?	Pesquisa de longo prazo gerida por marcos, garantia de reprodutibilidade e verificação externa, gestão de portfólio de caminhos tecnológicos	`技術のランドスケープ` → `SOTA調査・読むべき論文` → `科学・工学・事業分解` → `多軸成熟度評価（xRL）`
(12) Exploração de fronteira	Quanto é possível ampliar o que é possível?	Exploração conduzida por pesquisadores, publicação de conhecimento reproduzível, formação de pesquisadores	`トピックランドスケープ` → `引用ネットワーク` → `隣接可能領域（Adjacent Possible）` → `第一原理思考 (探索版)`

Todas as atribuições são exemplos representativos. Em células vizinhas, os métodos se sobrepõem. Leia assim: a linha determina os métodos principais, e a coluna ajusta a sua dosagem. A coluna da extrema direita traz os nomes constantes na Biblioteca de prompts de deep tech em agosto de 2026. Digitando o nome tal como está na caixa de busca, é possível encontrar o prompt correspondente. As setas indicam aproximadamente a ordem de uso, e a seta bidirecional indica o ponto em que se vai e volta entre validação com clientes e prototipagem.

No entanto, o que os prompts conseguem fazer vai só até pesquisa de gabinete, organização de hipóteses e elaboração de tabelas comparativas e planos de validação. Entrevistas com clientes, experimentos, consultas a reguladores e negociações de contratos continuam como práticas dos envolvidos, listadas na terceira coluna. Defina primeiro a célula em que você está, use o primeiro prompt da extrema direita e, quando a incerteza diminuir com o resultado, avance para a célula seguinte; use-os assim, com bom senso.

Tipos de raciocínio que mudam conforme a coluna

Cada coluna tem um tipo de raciocínio diferente.

A coluna da esquerda, com risco de demanda baixo, é do tipo velocidade e antecipação. Como se sabe o que fazer, a disputa é sobre com que rapidez se atende à demanda exigida. Mas, além da simples velocidade, às vezes também é preciso antecipar. Isso porque o gargalo visível agora também é visível para os concorrentes e já está embutido no preço. O lucro vem de ler o gargalo seguinte à seguinte, "resolvida a restrição atual, o que será escasso em seguida?", e de garantir antes os recursos de longo lead time; assim, é possível estar numa boa linha de largada antes que a demanda se manifeste e avançar de uma vez quando ela aparecer.

Nos data centers, por exemplo, além das GPUs, a cota de energia, os transformadores, a conexão à rede e o pessoal de obra são restrições simultâneas. Diante de uma demanda já manifesta como essa, a disputa é pela velocidade de execução. Além disso, citei antes "controlar o elemento lento dentro de uma competição rápida" como caminho de vitória de quem tem menos capital, e esta é a modalidade que prolonga essa leitura no eixo do tempo. Pode-se dizer que o roadmap do setor em (8), na coluna do meio, é essa leitura compartilhada por todo o setor e operada em escala de décadas.

A coluna do meio, com risco de demanda médio, é do tipo formação. A incerteza que resta está nas mãos de outros, como reguladores, compradores e instituições financeiras, e não diminui por mais que a própria empresa repita experimentos. O trabalho é discernir qual acordo é pré-requisito de qual outro e projetar a ordem em que as condições se alinham. É por isso que, nos projetos de redes de fornecimento de hidrogênio e de SAF, a formação de projetos e a negociação de offtake ficam no centro dos métodos.

A coluna da direita, com risco de demanda alto, é do tipo exploração. Aprende-se com o mercado repetindo experimentos baratos e rápidos. É nesta coluna que se aplica o lean startup, e em (3) Exploração de casos de uso pagos ele pode ser usado tal qual. Porém, quanto mais se desce nas linhas, mais aumentam o custo e o tempo de cada aprendizado, de modo que o escopo de aplicação provavelmente se reduz às hipóteses do lado da demanda. Em (6) e (9), o lean funciona para a pergunta de em que uso preço e desempenho se encaixam, mas o processo de produção em escala e a integração do produto não podem sofrer pivô, então, do lado da oferta, usam-se também a TEA e a engenharia de sistemas. Em (10) a (12), o interlocutor da validação não é o mercado, mas a natureza ou o organismo, e há pouca margem para tornar os experimentos baratos e rápidos, de modo que o lean quase não tem vez.

Note-se, porém, que vencer e vencer em grande escala são coisas diferentes. Se você garantir o pessoal de obra de uma região, talvez vença antecipando-se, mas uma única região nem sempre resulta em um grande negócio. Mesmo que se comercialize uma tecnologia de ponta e os clientes a queiram, se o problema fizer a receita parar em cerca de 1 bilhão de ienes, talvez se vença a disputa nessa área, mas isso não seria uma grande vitória como negócio. No caso de uma startup, é preferível dar prioridade a se a disputa é do tipo home run, mais do que à mera taxa de vitória.

Trazer os métodos clássicos de outra célula também tende a causar confusão. Se se exigir a validação da unit economics de (11) Pesquisa de formação de opções, uma pesquisa de escala de décadas se converte em plano de receitas de poucos anos. Inversamente, se se levar o pesado congelamento de requisitos da engenharia de sistemas para a pequena exploração de (3), a velocidade de aprendizado cai. Trocar o tipo velocidade pelo tipo exploração também é semelhante: se, em (6) ou (9), em que o uso não está definido, se construírem antecipadamente instalações de produção em escala ou estrutura de implantação, o fracasso da exploração pode ficar como excesso de capacidade. Ao desenhar programas de acompanhamento, as instituições de apoio também precisarão verificar de que célula é o método que estão ensinando.

Exemplo

Se recolocarmos a história do automóvel nesta tabela, o princípio do motor de combustão interna (12) já havia sido estabelecido por gerações anteriores, como o motor de quatro tempos de Otto, em 1876, e Benz, na Alemanha, avançou o desenvolvimento do produto (9) sem que o uso nem o cliente ainda estivessem visíveis. Ford, nos Estados Unidos, construiu a capacidade de fornecimento e o processo em (4) para a demanda de massa que começava a aparecer, e as empresas japonesas, diante de um mercado já estabelecido no pós-guerra, conduziram em paralelo, como trabalhos distintos, a implantação e operação em (1) e o processo de produção em (4), acumulando aprendizado vindo do campo. Os três países resolveram os riscos dominantes de células diferentes, com tempos e capacidades organizacionais diferentes.

Também no caso dos humanoides, o número muda conforme o que se considera um negócio. Se o objeto for o próprio humanoide de uso geral, como se está procurando o uso ao mesmo tempo em que se faz o produto se estabelecer, em 2026 muitos estarão próximos de (9) Exploração simultânea de produto e uso. Se for possível considerar o corpo do robô como pronto, um projeto que apenas decide usá-lo no setor de cuidado de idosos e procura tarefas concretas e condições de pagamento é (3) Exploração de casos de uso pagos. Suponha que um prestador específico de cuidados defina o uso como "auxiliar a transferência da cama para a cadeira de rodas". Se se definirem o peso dos usuários atendíveis, o tempo necessário por vez, o número de cuidadores necessários e as condições de segurança, e também for possível identificar o pagador, o desafio de concluir o produto e o sistema passa a ser (7) Desenvolvimento com especificação-alvo. O desafio de implantar repetidamente o sistema concluído em várias instalações de cuidado é (1) Competição de rollout. O desafio de produzir os robôs em escala conforme a demanda é (5) se a demanda ainda não estiver sólida e (4) se os pedidos estiverem visíveis.

De fato, no caso de um corpo de uso geral e no de um uso delimitado, as posições já estão separadas. No Gemini Robotics 2, divulgado pelo Google DeepMind em 2026, a taxa de sucesso da mão de múltiplos dedos varia de 32% a 92% conforme a tarefa, e como produto de uso geral ainda resta risco de engenharia. Por outro lado, o Figure 02 operou por 11 meses na linha de produção da BMW e manuseou mais de 90 mil peças. Tempo de ciclo, precisão de posicionamento e número de intervenções humanas são os KPIs, e pode-se ler o caso como o processo em que uma tarefa se move de (7) para (1). O caso do Digit da Agility Robotics, que entrou em operação comercial plurianual com a GXO, seria um exemplo de (1) iniciado em uma tarefa logística delimitada.

Na indústria de humanoides de 2026, o corpo está em (9), o desenvolvimento por uso em (7), a implantação em campo, conforme o risco de demanda, em (3), (2) e (1), e a produção em escala se divide em (5) e (4), e tudo avança ao mesmo tempo. Ao pensar em qual empresa vencerá, também é preciso fixar a que unidade de competição nos referimos.

Conclusão

Assim, dividi o risco dominante do lado da oferta e o risco de demanda em 12 células e organizei o tempo esperado e a maneira de vencer em cada uma. Este arcabouço também torna visível o mecanismo de atribuir capital, organização e instituições diferentes a cada célula e de passar a evidência validada, os contratos e a demanda ao próximo responsável.

Há maneira de vencer em qualquer célula. O que se pede é identificar a incerteza e o risco externo que impedem a próxima transição e atribuir o capital, a organização e as instituições compatíveis com o tempo necessário para resolvê-los. Nas linhas de implantação e operação e de escalonamento, o conhecimento de campo obtido ao repetir e a cadeia de suprimentos; na linha de engenharia, o codesenvolvimento com clientes e a repetição da qualificação; na linha de ciência, a organização e os indicadores de avaliação que sustentam a pesquisa de longo prazo: cada um deles decide quem vence.

E, assim como a incerteza a resolver difere por célula, o mecanismo para capturar o valor gerado também não é o mesmo. Na linha de ciência, as patentes; nas duas linhas de capacidade de repetição, a apropriação do conhecimento de campo e os contratos de longo prazo e a conexão; e em qualquer linha, a posição de fornecer componentes e infraestrutura a todos os grupos, vençam ou não, sustentam a captura. Escrevi no início que o país que sai na frente na invenção nem sempre captura o maior valor econômico porque esse mecanismo costuma estar em uma célula diferente da invenção. Não medir tempos diferentes com uma única régua e combinar a alocação de recursos de acordo com as 12 células é a implicação institucional que se extrai deste texto.

Diante disso, acho que, em cada área, precisamos pensar em que célula está hoje a disputa em cada domínio específico e que tipo de disputa o Japão pode travar nela. Como é difícil lutar da maneira da Heron Power, de que falei no início, a menos que se consiga mirar áreas diferentes das das startups americanas, ou ler o futuro antes delas, preparar-se e lutar, será difícil vencer em áreas capazes de crescer muito.

Por exemplo, em vez de áreas em que EUA e China são fortes, que compram tempo com capital para decidir em disputas de curto prazo, há algumas jogadas possíveis: mudar o eixo do tempo, apostar em (7) e (10) com apoio reforçado, ou conduzir ativamente (11) para aumentar as opções. Aliás, se um fundador japonês vai competir numa área em que os Estados Unidos são fortes, também seria racional transferir o negócio para lá e captar recursos nos Estados Unidos.

Parece-me que adotar um modo de pensar e de atacar diferente do ecossistema de startups americano é o que gerará startups japonesas necessárias ao mundo.

(Este texto foi escrito com o auxílio de IA.)