Como fazer uma pesquisa de mercado para startups de IA: guia passo a passo de um fundador

Aqui está um fato impressionante: 90% dos dados do mundo foram criados apenas nos últimos dois anos e geramos mais de 2,5 quintilhões de bytes por dia.

Esse aumento notável faz Pesquisa de mercado de startups de IA ao mesmo tempo emocionante e complexo. As ferramentas de pesquisa de mercado de IA revolucionaram o processo. Essas ferramentas analisam dados 100 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais, que podem levar semanas ou meses. Isso dá aos fundadores de startups como nós uma compreensão muito mais profunda de nossos mercados.

Os números contam uma história impressionante. O setor global de pesquisa de mercado está em $87,7 bilhões e crescerá em outros $15 bilhões em quatro anos. A inteligência artificial impulsiona essa expansão com resultados notáveis. As empresas que usam a IA para análise preditiva melhoraram a precisão da tomada de decisões em 20% e aumentaram a eficiência operacional em 30%.

Criamos este guia detalhado para ajudar você a entender o cenário de startups de IA, verificar seu potencial de mercado e colocar sua startup no caminho do sucesso. Vamos examinar mais de perto as principais etapas para conduzir uma pesquisa de mercado eficaz para sua startup de IA.

Entendendo o cenário de startups de IA

O mercado de IA teve um crescimento incrível, com investimentos globais atingindo USD 92 bilhões em financiamento corporativo em 2022. Um terço das organizações agora usa IA generativa em pelo menos uma função comercial regularmente.

Estado atual do mercado de IA

As empresas estão adotando a IA em taxas sem precedentes. Cerca de 40% das organizações planejam aumentar seus investimentos em IA devido aos avanços na IA generativa. O mercado mostra um forte desempenho em três áreas: marketing e vendas, desenvolvimento de produtos e operações de serviços. Além disso, traz benefícios reais: as empresas que usam IA têm custos 42% menores e receita 59% maior.

Principais segmentos de startups de IA

As startups de IA se encaixam em três categorias principais:

1. Principais empresas de IA: Essas startups criam uma tecnologia fundamental que impulsiona os processos de criação e implantação de IA
2. Empresas de IA de aplicativos: Eles criam ferramentas que ajudam as empresas a realizar tarefas específicas usando a IA em diferentes setores
3. Empresas de IA específicas do setor: Eles usam a IA para resolver problemas comerciais específicos em setores específicos

Os setores de saúde, finanças e varejo lideram o caminho. O setor bancário poderia agregar até 5% de valor por meio da implementação da IA. Os setores que dependem fortemente do trabalho com conhecimento mostram maior potencial de disrupção e criação de valor.

Tamanho do mercado e projeções de crescimento

O mercado global de IA está em USD 196,63 bilhões em 2023 e deve crescer a um forte CAGR de 36,6% até 2030. O segmento de IA generativa pode adicionar até USD 15,70 trilhões à economia global até 2030.

Os padrões regionais mostram a América do Norte liderando com uma participação de mercado de 30,9%, graças ao forte ecossistema de IA dos Estados Unidos. A região Ásia-Pacífico detém 25,6% da receita global e mostra um grande potencial de crescimento. As startups de IA garantiram mais de USD 100 bilhões em financiamento entre 2020 e 2023, mostrando forte confiança dos investidores.

O mercado deve atingir USD 1.339,10 bilhões até 2030. Melhor potência computacional, maior disponibilidade de dados e rápida transformação digital impulsionam esse crescimento. O setor de saúde se destaca e deve ganhar uma participação de mercado líder até 2030.

Identificando seu mercado-alvo

O sucesso da sua startup de IA começa com uma imagem clara do seu mercado-alvo. Uma boa pesquisa de mercado nos ajuda a conhecer e confirmar quem são nossos clientes ideais.

Defina seu cliente ideal

Um perfil de cliente ideal (ICP) ajuda a organizar nossos esforços de vendas e marketing com o público certo. Seu ICP mostra quais empresas obtêm o maior valor de nossa solução de IA. Você deve pensar sobre esses aspectos principais ao desenvolver um ICP:

• Tamanho da empresa e limites de receita
• Indústria e tipo de negócio
• Presença geográfica
• Complexidade organizacional
• Nível de maturidade técnica

Pesquisas comprovam que empresas com ICPs bem definidos obtêm muito melhores resultados comerciais. Devemos continuar atualizando nosso ICP para ficar em sincronia com as mudanças nas condições do mercado e na direção dos negócios.

Mapeie os casos de uso

Os melhores casos de uso originais de IA devem mostrar alto valor com baixa complexidade. Veja o que procurar ao mapear possíveis aplicativos:

1. Concentre-se nas prioridades operacionais
2. Identifique áreas ricas em dados
3. Garanta o patrocínio executivo
4. Organize com métricas de negócios

Para citar apenas um exemplo, a segmentação de clientes com IA mostrou resultados notáveis — empresas que usam Segmentação orientada por IA relatam reduções de custos de 42% e aumentos de receita de 59%. A análise preditiva também possibilita prever comportamentos e prioridades futuras dos clientes, o que leva a uma melhor segmentação.

Confirme a necessidade do mercado

Validação de mercado comprova o interesse do cliente antes de comprometermos recursos com o desenvolvimento. Esse processo nos ajuda a:

• Observe o comportamento real do usuário em vez de confiar em afirmações hipotéticas
• Teste suposições por meio de experimentação digital e física
• Meça os resultados reais usando análises de dados atualizadas
• Defina prioridades com base em insights analíticos

Estudos mostram que as empresas que usam soluções baseadas em IA tomam decisões 20% mais precisas. Apesar disso, sua solução deve abordar essas questões-chave antes do desenvolvimento:

• Quais problemas específicos do cliente ele resolve?
• Existem produtos similares no mercado?
• Os clientes pagarão pela solução?
• É financeiramente viável?

Analisando a concorrência no mercado de IA

O sucesso das startups de IA depende da compreensão do cenário competitivo. Novos dados revelam que startups de IA obtiveram um recorde de 46,4% do total financiamento de capital de risco em 2024, atingindo USD 209 bilhões.

Pesquise as soluções de IA existentes

O mercado de IA tem três tipos principais de concorrentes:

1. Gigantes da tecnologia: Google, Microsoft e IBM dominam com soluções detalhadas de IA. A plataforma Watson da IBM ganha USD 61,90 bilhões por ano. O Google fornece serviços avançados que incluem análise de vídeo, reconhecimento de fala e processamento em vários idiomas.
2. Empresas especializadas em IA: DataRobot e H2O.ai se concentram em nichos específicos. O DataRobot orienta soluções automatizadas de aprendizado de máquina. O H2O.ai se destaca na análise preditiva baseada em nuvem.
3. Startups emergentes: O Scale AI e o Databricks trazem soluções inovadoras para problemas complexos. A experiência da Scale AI está na rotulagem de dados para modelos de aprendizado de máquina, o que é definitivamente essencial para o desenvolvimento de IA.

Estude os padrões de financiamento

O financiamento de startups de IA mostra um crescimento notável. O financiamento de risco global para startups de IA atingiu USD 131,50 bilhões em 2024, mostrando um aumento de 52% em relação ao ano passado. A América do Norte lidera com quase um terço dos negócios e 60% do valor do investimento em VC.

As principais tendências de financiamento mostram:

• Distribuição regional: Os EUA lideram o financiamento global de IA, com 7 das 10 principais empresas de investimento em IA sediadas lá.
• Investimento corporativo: Intel, Alphabet e Microsoft investem ativamente em startups de IA.
• Foco no setor: A Healthcare AI recebeu USD 5,60 bilhões em investimentos. Espera-se que as soluções de IA da Fintech atinjam USD 70,10 bilhões até 2033.

Os novos fundadores de startups de IA devem saber que megacordações acima de USD 1 bilhão moldam as tendências atuais de financiamento. Mas todos esses grandes negócios, exceto um, mostram que as empresas focadas em IA ganharam uma parcela maior do valor do investimento de capital de risco em 2024 em comparação com os anos anteriores.

Validando a viabilidade técnica

A validação técnica é a força vital de qualquer startup de IA bem-sucedida. Estudos recentes mostram que a IA toma decisões por meio de algoritmos que seguem regras ou analisam grandes quantidades de dados para identificar padrões.

Avalie as capacidades de IA

Uma abordagem sistemática ajuda a avaliar os recursos de IA e garante um desempenho confiável. O aprendizado de máquina consiste em várias camadas, o que o torna mais complexo do que a computação tradicional que segue regras. A avaliação adequada requer:

• Os modelos de IA precisam de testes completos em todas as dimensões de desempenho
• Os dados de treinamento devem estar alinhados com os ambientes operacionais
• A arquitetura do modelo deve capturar características operacionais importantes

Pesquisas mostram que 40% dos adotantes da IA relatam baixa ou média sofisticação nas práticas de dados. As startups podem superar esse desafio concentrando-se em avaliações de qualidade que medem a precisão da previsão de seu modelo em relação aos dados de teste rotulados.

Revise os requisitos de dados

A qualidade dos dados afeta diretamente o desempenho do modelo de IA. A análise do setor mostra que os conjuntos de dados de treinamento são a base de qualquer modelo de IA e acabam ditando a precisão dos resultados. Os principais fatores incluem:

1. Volume e qualidade dos dados: Pequenos volumes de dados limitam a precisão da previsão. Os projetos precisam de dados de treinamento suficientes para refinar os resultados e remover preconceitos.
2. Requisitos de infraestrutura: Os sistemas de IA precisam de soluções confiáveis de armazenamento e gerenciamento de dados que possam lidar com grandes volumes e, ao mesmo tempo, manter a qualidade dos dados e o acesso rápido.
3. Conformidade regulatória: O GDPR e a legislação de privacidade limitam o compartilhamento de dados e os recursos automatizados de tomada de decisão. As empresas responderam: 70% confirmaram a criação de novas funções especificamente para gerenciar a conformidade relacionada ao GDPR.
4. Recursos técnicos: O treinamento de modelos de IA precisa de um poder computacional significativo. As organizações devem garantir que o escopo do projeto esteja alinhado com os recursos disponíveis. Os recursos de nuvem se tornam necessários à medida que a elasticidade e os serviços em ambientes de nuvem permitem que essas tecnologias existam.

As startups podem se posicionar melhor para o sucesso técnico pensando cuidadosamente sobre esses requisitos. Uma boa validação de dados garante que os conjuntos de dados atendam aos padrões predefinidos e aos requisitos do projeto, o que leva a modelos com melhor desempenho.

Conclusão

A pesquisa de mercado forma a espinha dorsal de toda startup de IA bem-sucedida. Nossa análise detalhada mostra que o mercado de IA apresenta oportunidades incríveis para empresas de todos os tamanhos. Espera-se que o mercado alcance USD 1.339,10 bilhões até 2030.

Seu sucesso dependerá de três elementos-chave. Uma imagem clara do seu mercado-alvo ajudará você a organizar sua solução com o que os clientes realmente precisam. Uma visão completa de sua concorrência revelará oportunidades inexploradas no mercado. A validação técnica garantirá que sua solução de IA forneça valor real e atenda às necessidades de dados e infraestrutura.

Uma pesquisa de mercado eficaz deve ir mais fundo do que a análise básica. Sua startup prosperará quando você monitorar os mercados regularmente, validar suas suposições e se adaptar rapidamente às necessidades do cliente. Esses insights, combinados com uma abordagem bem definida, posicionarão você para criar uma startup de IA que atenda às demandas do mercado e crie valor duradouro.