Vertical AI representa a próxima evolução da inteligência artificial, focando em soluções específicas para indústrias ou nichos de mercado, ao invés de plataformas gerais. Essa abordagem permite maior precisão, ROI mais rápido e barreiras de entrada defensáveis ao combinar dados proprietários com profundo conhecimento de domínio. Neste post, exploramos o conceito de vertical AI, com base no artigo da Greylock, apresentamos o framework de investimento em vertical AI, analisamos as principais oportunidades em setores como serviços profissionais, finanças e saúde, e discutimos como empresas podem adotar essa tecnologia para acelerar a inovação e aumentar a competitividade. Além disso, substituímos cada imagem do artigo original por prompts detalhados para geração de ilustrações, facilitando a criação de conteúdo visual consistente.
O termo vertical AI designa sistemas de inteligência artificial treinados e otimizados para atender aos desafios de um setor específico, como saúde, finanças ou serviços jurídicos, em vez de soluções horizontais de propósito geral. Esses modelos especializam-se em fluxos de trabalho e conjuntos de dados proprietários, oferecendo respostas mais precisas e maior valor imediato às empresas. Enquanto plataformas horizontais como ChatGPT ou Google Bard atendem a uma variedade de cenários, o vertical AI foca em casos de uso críticos de cada indústria, garantindo conformidade regulatória, integração com sistemas legados e interfaces personalizadas.
Horizontal AI: soluções generalistas capazes de desempenhar tarefas variadas (ex.: geração de texto, tradução, chatbots), mas sem profundidade em domínios específicos.
Vertical AI: aplicações que incorporam conhecimento profundo do setor, dados proprietários e workflows únicos, resultando em insights mais acionáveis e eficiência operacional.
Essa distinção reflete a necessidade crescente das empresas de extrair valor de dados complexos e específicos de seu mercado, onde a profundidade de conhecimento é crucial para resultados confiáveis e escaláveis.
Startups e corporações que adotam vertical AI frequentemente alcançam retorno sobre investimento mais acelerado, pois suas soluções resolvem problemas reais e urgentes do setor, como compliance em saúde ou subscrição de seguros em finanças. Além disso, modelos treinados em dados proprietários criam barreiras de entrada, já que concorrentes teriam dificuldade para replicar a mesma qualidade de informação sem acesso aos mesmos ativos de dados.
A pressão por inovação e eficiência operacional faz com que empresas de indústrias tradicionais busquem vertical AI para automatizar tarefas repetitivas e aproveitar insights específicos de domínio, acelerando processos que antes eram manuais ou parcialmente digitalizados. De acordo com a Global Market Insights, o mercado global de vertical AI atingiu US$ 10,2 bilhões em 2024 e deve crescer a um CAGR de 21,6% até 2034.
Baseado no artigo “Vertical AI” da Greylock, apresentamos um framework em seis pilares para avaliar oportunidades e construir empresas defensáveis em vertical AI.
Dados são a moeda de diferenciação em vertical AI. Acesso inicial a conjuntos de dados segmentados e a capacidade de gerar dados proprietários via uso do produto constituem o moat mais duradouro.
Embora verticais tenham TAMs menores que horizontais, a concentração de clientes e a fragmentação de setores como saúde e serviços jurídicos permitem penetração mais rápida e menos concorrência.
Modelos de negócio verticais se beneficiam de estratégias de multi-produto e bundling (ex.: plataforma de restaurante que adiciona folha de pagamento e gestão de estoque), aumentando o ACV e a retenção.
Equipes que combinam experiência técnica e profundo conhecimento de indústria têm vantagem significativa ao lidar com clientes conservadores e processos complexos, especialmente em mercados regulamentados.
Ciclos de vendas verticais podem ser longos; é essencial criar urgência por meio de provas de ROI imediato, uso de pricing baseado em resultados e alavancagem de canais de distribuição específicos.
A próxima fronteira do vertical AI envolve agentes que executam tarefas de forma autônoma, reduzindo gradualmente a carga humana e habilitando modelos de precificação por uso ou outcome-based.
A seguir, três setores com alto potencial de transformação por vertical AI, de acordo com Greylock
No jurídico, contabilidade e consultoria, profissionais gastam horas em análises de textos e relatórios. Ferramentas como Harvey e EvenUp demonstram que vertical AI pode acelerar revisões contratuais e síntese de documentos, reduzindo em até 40% o tempo em tarefas rotineiras.
Com um mercado de mais de US$ 11 trilhões, finanças exige análise de dados complexos e decisões rápidas. Startups como Hebbia e Portrait Analytics usam vertical AI para diligência de M&A e atendimento de clientes de wealth management, agregando eficiência e reduzindo erros críticos.
Apesar de promessas antigas, somente com LLMs é viável processar dados clínicos não estruturados. Aplicações como Notable Health automatizam admissões de pacientes, enquanto Ambience e Abridge capturam e estruturam conversas médico-paciente, abrindo caminho para modelos de diagnóstico e autorização prévia baseados em vertical AI.
Apesar do potencial, implementar vertical AI envolve:
Qualidade de Dados: legado de sistemas siloed exige pipelines robustos de ETL e validação contínua para evitar vieses.
Ciclos de Venda Longos: indústrias conservadoras demandam provas de conceito sólidas e ROI mensurável antes da adoção em larga escala.
Regulamentação: setores como saúde e finanças possuem normas rigorosas (HIPAA, GDPR, PCI-DSS), exigindo auditoria e compliance integradas ao produto multimodal.dev.
Escalabilidade de Infraestrutura: operações de vertical AI podem demandar infraestrutura customizada, incluindo MLOps e sistemas de monitoramento especializados hyperight.com.
Mapear Personas e Fluxos de Trabalho
Identifique os papéis críticos (ex.: sales rep, contadores, médicos) e documente seus processos, pontos de dor e métricas de sucesso.
Coletar e Curar Dados Específicos
Garanta acesso a datasets proprietários, dados de clientes e logs de sistemas existentes para treinar modelos com qualidade Greylock.
Selecionar Parceiros com Expertise Vertical
Colabore com fornecedores ou consultorias que conheçam o setor, reduzindo riscos de “hallucinations” e garantindo aceleração na implementação.
Desenvolver MVPs Focados
Construa protótipos rápidos em casos de uso de alto impacto (ex.: automação de contratos ou análise de crédito) para validar hipóteses e medir ROI.
Iterar com Feedback Contínuo
Utilize ciclos curtos de desenvolvimento e co-crie com usuários finais para ajustar modelos, interfaces e processos.
Escalar e Integrar
Após validação, amplie o alcance do vertical AI integrando-o ao core business, pipelines de dados e operações cotidianas, acompanhando métricas de adoção e desempenho.
Analistas estimam que o mercado de vertical AI ultrapassará US$ 115 bilhões até 2034, impulsionado por um CAGR de 24,5% e adoção crescente em setores como manufatura, varejo e seguros. Conforme as empresas concentram-se em eficiência e diferenciação, soluções verticais baseadas em LLMs nativos deverão capturar mercados inexplorados e elevar a produtividade de mão de obra especializada. Além disso, espera-se que o modelo flipped — agentes de IA realizando tarefas enquanto humanos validam — ganhe força, redefinindo a dinâmica de trabalho em diversos segmentos.
Vertical AI oferece um caminho claro para empresas que buscam maximizar o valor de seus dados e workflows específicos de setor, navegando desafios regulatórios e de mercado com soluções especializadas. Ao seguir um framework robusto de Data, TAM, ACV, Founder(s), GTM e Produto, e ao focar em casos de uso de alto impacto em serviços profissionais, finanças e saúde, organizações podem acelerar a adoção de IA e estabelecer vantagens competitivas duradouras. Para navegar essa jornada, mapeie personas críticas, colete dados proprietários, forme parcerias verticais e itere rapidamente sua solução. O futuro do vertical AI já começou — e está moldando a próxima onda de inovação em negócios especializados.
