Recentemente, OpenAI e Anthropic divulgaram relatórios centrais sobre os usuários do ChatGPT e do Claude. Esses documentos não são meras demonstrações de desempenho, mas revelam uma tendência crucial na indústria atual de inteligência artificial: os dois principais modelos estão evoluindo por caminhos completamente diferentes, com posicionamentos de mercado, cenários de aplicação e modos de interação com o usuário já significativamente diferenciados.
Para isso, a equipe do Silicon Rabbit, em conjunto com especialistas do Vale do Silício, realizou uma análise comparativa dos dois relatórios, extraindo sinais industriais ocultos e discutindo as profundas implicações para rotas tecnológicas futuras, modelos de negócios e estratégias de investimento relacionadas.
Os dados dos dois relatórios mostram claramente as diferentes ênfases de ChatGPT e Claude em termos de base de usuários e funções principais, o que é o ponto de partida para entender suas estratégias de longo prazo.
ChatGPT: Penetração de mercado em aplicações generalistas
O relatório da OpenAI confirma o status do ChatGPT como um aplicativo fenomenal. Até julho de 2025, seus usuários ativos semanais já ultrapassaram 700 milhões. A estrutura dos usuários apresenta duas características principais:
Primeiro, o grupo de usuários conseguiu se expandir para um público mais amplo, mudando de um perfil inicial focado em profissionais de tecnologia para um grupo de profissionais de colarinho branco altamente escolarizados e de diferentes áreas;
Segundo, a proporção de gênero está se equilibrando, com a participação de mulheres subindo para 52%.
Em termos de cenários de aplicação, as funções principais do ChatGPT concentram-se em três áreas: orientação prática, busca de informações e redação de documentos, que juntas representam quase 80% do volume total de conversas.
Os usuários o utilizam principalmente para auxiliar nas tarefas diárias e rotinas de escritório. Vale notar que o relatório aponta claramente que o uso para assistência técnica profissional, como programação, caiu significativamente de 12% para 5%.
De modo geral, a estratégia do ChatGPT é tornar-se um assistente de IA generalista que atende a um amplo público. Sua principal barreira competitiva está na enorme base de usuários e no efeito de rede resultante, além da alta penetração nos fluxos de trabalho diários de processamento de informações dos usuários.
Claude: Foco em cenários empresariais e automação profissional
O relatório da Anthropic apresenta um cenário completamente diferente. A distribuição dos usuários do Claude tem forte correlação positiva com o nível de desenvolvimento econômico (PIB per capita) das regiões, indicando que seu público principal são trabalhadores do conhecimento e profissionais em economias desenvolvidas.
Seus cenários de aplicação são altamente focados. Os dados do relatório mostram que engenharia de software é o principal campo de aplicação em quase todas as regiões, com tarefas relacionadas representando de 36% a 40%, em nítido contraste com a tendência de uso do ChatGPT nesse campo.
O dado mais impactante do relatório está na proporção de tarefas “automatizadas”. Nos últimos 8 meses, a participação das tarefas de automação “instrucionais”, em que o usuário dá comandos diretos e a IA executa a maior parte do trabalho de forma independente, saltou de 27% para 39%.
Entre os usuários corporativos do API pago, essa tendência é ainda mais evidente: até 77% das interações seguem o modelo automatizado, sendo a grande maioria tarefas de automação “instrucional” com mínima intervenção humana.
Portanto, o posicionamento estratégico do Claude é muito claro: tornar-se uma ferramenta profissional de produtividade e automação profundamente integrada aos fluxos de trabalho centrais das empresas. Sua vantagem competitiva reside na otimização profunda para áreas profissionais específicas (especialmente desenvolvimento de software) e na busca extrema por eficiência na execução de tarefas.
Com base nessas diferenças estratégicas, a equipe do Silicon Rabbit e seus especialistas do Vale do Silício cruzaram os dados dos dois relatórios para extrair três insights industriais prospectivos para investidores.
1. Diferenciação em “aplicações de programação” indica ascensão de ferramentas de IA especializadas
O movimento inverso de ChatGPT e Claude nas aplicações de programação não reflete uma oscilação na demanda de mercado, mas sim uma evolução das necessidades dos usuários em direção à “especialização” e “integração”.
Interfaces de diálogo generalistas já não atendem às necessidades profundas de desenvolvedores profissionais em fluxos de trabalho complexos. Eles precisam de funções de IA que se integrem perfeitamente a ambientes de desenvolvimento integrados (IDE), sistemas de controle de versão de código e softwares de gestão de projetos.
Essa tendência aponta para uma importante oportunidade de mercado: cadeias de ferramentas “nativas de IA” profundamente integradas aos fluxos de trabalho existentes e desenvolvidas para setores específicos (como desenvolvimento de software, análise financeira, serviços jurídicos).
Isso exige que a IA tenha não apenas capacidade de modelo, mas também compreensão profunda do setor. Para investimentos nessas áreas, avaliar se o alvo tem capacidade de construir essa “integração profunda” será um ponto-chave.
2. “77% de taxa de automação”: aceleração quantificável da automação de tarefas empresariais
O dado de “77% de taxa de automação via API empresarial” do relatório da Anthropic é um sinal fortíssimo, indicando que, na vanguarda das aplicações comerciais, o papel da IA está migrando rapidamente de “assistência humana” para “execução de tarefas”.
Esse dado exige uma reavaliação da velocidade com que a IA impacta a produtividade, a estrutura organizacional e o modelo de custos das empresas. O mercado antes focava no valor de “aumento de eficiência” da IA, mas agora é preciso incluir o valor de “substituição” no núcleo da análise.
A lógica de investimento deve evoluir de “como a IA auxilia funcionários humanos” para “em quais áreas de trabalho do conhecimento a IA pode, com maior eficiência e menor custo, executar tarefas padronizadas de forma independente”.
Geração de relatórios financeiros, revisão inicial de contratos, análise de dados de mercado e outros processos de alto custo de mão de obra serão as primeiras áreas a gerar benefícios econômicos significativos com a automação via IA.
3. Diferença entre os modos de “colaboração e automação” revela evolução dos modelos de negócios de IA
Um dado contraintuitivo do relatório: nas regiões com maior uso per capita do Claude, os usuários tendem mais ao modo “colaborativo”; já nas regiões com menor uso, prevalece o modo “automação”.
Isso pode revelar a relação evolutiva entre o modelo de negócios de IA e a maturidade do usuário. Na fase inicial de penetração de mercado, os usuários tendem a usar a IA como uma simples ferramenta de eficiência, para substituir tarefas independentes (automação).
Quando os usuários (especialmente profissionais) compreendem melhor os limites e modos de interação da IA, começam a explorar como colaborar com a IA para realizar tarefas mais criativas e antes inalcançáveis (colaboração).
Isso traz novas reflexões sobre o modelo de negócios de IA a longo prazo. Além de cortar custos via automação (modelo SaaS), criar valor e melhorar a qualidade das decisões por meio da colaboração homem-máquina pode gerar modelos de negócios mais avançados, como pagamento por resultado ou assinaturas de suporte à decisão. Investidores devem avaliar o potencial de desenvolvimento dos projetos de IA tanto nos caminhos de “automação” quanto de “cocriação colaborativa”.
A análise acima, baseada em relatórios públicos, é apenas o ponto de partida do processo decisório. Uma decisão completa exige respostas mais profundas para questões-chave sobre “como implementar” e “quem implementa”, como:
No campo das “cadeias de ferramentas nativas de IA”, como são a arquitetura técnica, a composição das equipes e a validação de mercado das startups mais promissoras?
Dentro das grandes empresas de tecnologia, quais são os dados concretos sobre os caminhos técnicos reais, custos de implantação e retorno sobre investimento (ROI) para alcançar alta automação de tarefas?
Para empresas como Apple, como é a lógica técnica subjacente e o caminho de comercialização da estratégia de IA em seu ecossistema fechado, especialmente no desenvolvimento de seus próprios grandes modelos?
Essas informações não estão disponíveis em relatórios públicos; elas vêm da experiência prática na linha de frente da indústria. Para realmente entender a dinâmica atual da indústria de IA, é preciso dialogar diretamente com as pessoas que estão definindo essas tecnologias e produtos.
Por exemplo, para estudar o setor em profundidade, nossos clientes do setor financeiro recentemente tiveram conversas aprofundadas com os seguintes especialistas:
Um cientista e líder técnico de ML/DL/NLP do departamento de machine learning da Apple. Como membro central no treinamento do modelo de linguagem proprietário da Apple (LLM) desde o início, ele pode revelar diretamente os desafios técnicos enfrentados pelos gigantes de tecnologia ao construir competências centrais de IA, os custos reais de treinamento e as considerações estratégicas relatadas diretamente à alta administração.
Um líder técnico (Engineer Lead) da organização de IA generativa da Meta. Como engenheiro fundador, ele não só participou profundamente do desenvolvimento de grandes modelos LLM, mas, mais importante, liderou a integração da tecnologia GenAI com motores comerciais centrais como ranqueamento de anúncios e sistemas de recomendação. Sua experiência traça claramente o caminho da capacidade do modelo até o ROI comercial, além de suas observações sobre investimentos em startups de IA de ponta na América do Norte.
Os insights desses especialistas transformam as tendências macro dos relatórios públicos em informações táticas detalhadas que podem orientar decisões concretas. Em um ambiente industrial de rápida evolução, obter percepções profundas além das informações públicas é fundamental para construir vantagem cognitiva e tomar decisões precisas. Se você deseja discutir mais sobre os tópicos acima, convidamos você a entrar em contato conosco para agendar conversas com especialistas da área.
Quando sua equipe estiver debatendo rotas tecnológicas, quando sua decisão de investimento estiver indefinida, quando sua estratégia de produto estiver envolta em incertezas... lembre-se: as dúvidas que você enfrenta talvez já tenham sido superadas por algum especialista. Nós, do Silicon Rabbit, acreditamos: a experiência de primeira mão mais autêntica sempre vem das pessoas que estão impulsionando a transformação do setor.
