Toda revolução tecnológica produz, além dos vencedores que ocupam as manchetes, um volume considerável de projetos que não vingam, e a inteligência artificial não é uma exceção a essa regra. Segundo dados da S&P Global Market Intelligence, aproximadamente 42% das iniciativas corporativas de IA acabam sendo abandonadas por suas matrizes, vítimas de um financiamento insuficiente, desafios técnicos, altíssima concorrência, dificuldade de escalabilidade ou, na forma mais silenciosa de fracasso, baixa demanda dos próprios usuários que deveriam adotá-las. A lista de produtos, startups e apostas em IA que foram encerrados, mudaram de rumo ou ficaram muito aquém das expectativas nos últimos dois anos já é extensa o suficiente para merecer algo mais do que um inventário de perdas, porque quando se examinam esses fracassos em conjunto, o que podemos ver, além de uma coleção de erros aleatórios, é um mapa bastante claro de onde o valor da inteligência artificial se acumula e de onde ele escapa.
O primeiro padrão, e possivelmente o mais repetido, é o da absorção pela plataforma. A Relay, uma ferramenta de automação de fluxos de trabalho baseada em IA que se apresentava como alternativa ao Zapier, encerrou suas atividades na segunda-feira passada depois de cinco anos de operação, e a razão é tão instrutiva quanto a morte em si: à medida que OpenAI, Google e outras grandes plataformas incorporaram automação semelhante diretamente em seus próprios produtos, a Relay perdeu a razão de existir como produto independente, porque o que ela fazia de forma especializada passou a ser feito, em certa medida, com a mesma qualidade, por quem já controlava a relação com o usuário.
A mesma dinâmica destruiu a Huxe, um aplicativo de áudio com IA criado por ex-desenvolvedores do NotebookLM do Google que transformava textos em podcasts conversacionais e que foi encerrado em maio de 2026 quando o Spotify expandiu suas próprias ferramentas de áudio com inteligência artificial, oferecendo a mesma experiência dentro de uma plataforma que já reunia centenas de milhões de ouvintes.
O Notion Mail, lançado em abril de 2025 como um produto de e-mail com foco em IA, será desativado em setembro porque a própria empresa percebeu que seus usuários preferiam agentes de IA separados para gerenciar suas caixas de entrada. E a OpenAI conduziu internamente o mesmo processo ao desativar o ChatGPT Atlas, um navegador web independente com inteligência artificial que durou menos de um ano antes de ter seus recursos absorvidos pelo ChatGPT, e ao incorporar progressivamente o Operator, o DALL-E e a geração de vídeo do Sora, este último encerrado em março de 2026 após enfrentar custos operacionais insustentáveis e dificuldade de retenção. Em todos esses casos, o produto especializado perdeu espaço para a plataforma que já possuía o usuário, de modo que podemos concluir que construir uma ferramenta de IA que funciona bem não é suficiente quando a plataforma à qual o usuário já está vinculado decide oferecer a mesma funcionalidade, porque a conveniência de não sair do ambiente que já se utiliza supera, quase sempre, a qualidade marginal de uma ferramenta independente.
O segundo padrão é o da aposta prematura no hardware, e seus dois casos mais emblemáticos compartilham o mesmo erro fundamental: acreditar que a inteligência artificial precisava de um corpo novo para se tornar útil. O Humane AI Pin arrecadou 230 milhões de dólares de investidores para criar um dispositivo vestível que substituiria o smartphone como interface principal da IA, projetando informações sobre superfícies e respondendo a comandos de voz sem que o usuário precisasse tirar o telefone do bolso. O produto apresentou problemas graves de desempenho, de tal modo que a empresa precisou alertar clientes para que parassem de usar o estojo de carregamento por risco de incêndio, e em fevereiro de 2025 a Humane encerrou as atividades, com seus ativos sendo adquiridos pela HP por 116 milhões de dólares, metade do que havia sido investido.
O Rabbit R1 percorreu um caminho semelhante: ao ser apresentado na CES em janeiro de 2024 como um assistente virtual de bolso que realizaria tarefas em nome do usuário, a empresa cerca de vendeu 100 mil unidades na empolgação inicial, mas as primeiras análises o descreveram como inacabado, instável e com integrações limitadas. A empresa, diferentemente da Humane, não desistiu, sendo que ela continua atualizando o dispositivo e anunciou um novo projeto de hardware, mas a pergunta que ambos os casos levantam permanece: para que criar um aparelho novo quando o smartphone que o consumidor já carrega no bolso é, de longe, a plataforma mais poderosa, mais conectada e mais habitual que existe? A história dos wearables de IA até agora sugere que a resposta do mercado é de que o hardware que vence não é o mais inovador, mas aquele no qual o usuário já deposita seus dados, seus aplicativos e seus hábitos.
O terceiro padrão é o do recurso que não sobrevive ao escrutínio, e seus exemplos mais notáveis vêm justamente das maiores empresas do setor. O Recall da Microsoft, anunciado em 2024 como uma “memória fotográfica” com IA para PCs que capturaria periodicamente screenshots das atividades do usuário para permitir buscas posteriores no seu histórico digital, provocou uma reação imediata sobre privacidade e segurança, porque os críticos perceberam que o recurso criaria um arquivo pesquisável de informações altamente sensíveis, incluindo senhas, mensagens privadas e dados financeiros, e a Microsoft adiou o lançamento por quase um ano para reformular as medidas de proteção, mas mesmo após a reformulação a controvérsia não desapareceu, com um pesquisador de segurança cibernética demonstrando recentemente que os dados capturados pelo Recall podiam ser extraídos e exibidos por ferramentas externas.
A Siri da Apple percorreu um caminho diferente mas igualmente instrutivo: quando o Apple Intelligence foi apresentado em 2024, uma Siri aprimorada com inteligência artificial era um dos recursos mais destacados, prometendo compreender os contextos do usuário, saber o que estava acontecendo em seus diferentes aplicativos e executar tarefas com eficiência, mas a Apple adiou repetidamente o lançamento alegando problemas de engenharia e bugs, de modo em que o atraso contribuiu para um acordo de 250 milhões de dólares referente a alegações sobre como a empresa comercializou os recursos de IA do iPhone 16, e a nova versão com inteligência artificial só apareceu na versão beta do iOS 27 em julho passado, quase dois anos depois do anúncio original. Em ambos os casos, a ambição superou a capacidade de execução, e o que foi prometido como revolução precisou ser rebaixado, adiado ou fundamentalmente reformulado quando confrontado com as expectativas reais dos usuários.
E há, por fim, o padrão mais sútil e talvez mais comum de todos: o produto que simplesmente não encontrou público suficiente para se sustentar. O Yupp, um ambiente de testes gratuito que permitia comparar respostas de centenas de modelos de IA lado a lado e que chegou a oferecer acesso a mais de 800 modelos, foi desativado em março de 2026 porque, segundo seus fundadores, nunca alcançou adequação suficiente ao mercado.
A Figgs AI, que permitia criar e interagir com personagens de IA personalizáveis para RPG e narrativa, atraiu mais de um milhão de usuários, mas seus desenvolvedores concluíram que manter o serviço gratuito se tornou caro demais e o encerraram sem encontrar um modelo de receita viável. São casos que não envolvem escândalos, nem absorções por plataformas maiores, nem apostas em hardware exótico, mas que revelam algo igualmente importante: a demanda por IA é real, mas não é uniforme, e muitos produtos resolvem problemas que seus criadores consideram fascinantes, mas que seus potenciais usuários não consideram urgentes o suficiente para pagar.
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O que esse cemitério revela, quando se olha para além dos nomes e das datas, é um mercado que está se organizando em torno de uma lógica cada vez mais nítida, em que se pode concluir que o valor da inteligência artificial não se acumula no produto mais engenhoso, no dispositivo mais inovador ou na funcionalidade mais surpreendente, mas na combinação entre capacidade de IA e controle sobre o ambiente em que o usuário já vive, de tal forma que quem não possui esse ambiente, seja ele um sistema operacional, uma plataforma de trabalho, uma rede de conteúdo ou uma base de dados proprietária, enfrenta um risco existencial que nenhum volume de financiamento, por mais que seja, consegue neutralizar indefinidamente: o risco de que a plataforma que hospeda seu usuário decida fazer amanhã aquilo que você faz hoje. Cada startup absorvida, cada dispositivo rejeitado e cada recurso adiado deixa a mesma mensagem, que poderia ser gravada na entrada desse cemitério como um aviso aos que chegam: na economia da IA, a inteligência ficou barata; o que permanece caro é ter o usuário.
