Aconteceu uma virada no mercado de inteligência artificial e quase ninguém no Brasil percebeu.
Em maio de 2026, o índice de IA da Ramp, montado a partir de dados de cartão corporativo e faturas de mais de 50 mil empresas americanas, mostrou a Anthropic com 34,4% de adoção empresarial, à frente da OpenAI, com 32,3%. Era a primeira vez que a dona do ChatGPT perdia a liderança entre empresas desde o lançamento dele. No mesmo período, a Anthropic quadruplicou sua adoção em doze meses, enquanto a concorrente cresceu 0,3 ponto percentual.
O nome do produto que causou isso é Claude. E se você nunca ouviu falar, vale entender o que é, porque a decisão de qual IA a sua empresa vai usar tem consequência prática e é mais fácil de mudar agora do que daqui a dois anos.
Não é um dado isolado. Três levantamentos apontam na mesma direção.
A Menlo Ventures, que entrevista tomadores de decisão corporativos, colocou a Anthropic com 40% do gasto empresarial em modelos de linguagem, contra 27% da OpenAI e 21% do Google. Três anos antes, a mesma empresa tinha 12%.
No recorte de programação, a diferença é maior: cerca de 54% do mercado corporativo de modelos para código, contra 21% da concorrente.
E existe o sinal mais concreto de todos, que é dinheiro grande se movendo. A Anthropic informa mais de 300 mil clientes empresariais, mais de mil contas pagando acima de um milhão de dólares por ano e oito das dez maiores empresas da lista Fortune entre seus clientes. A Deloitte anunciou disponibilizar o Claude para 470 mil funcionários, chamada pela própria Anthropic de sua maior implantação corporativa.
Ainda segundo a Ramp, a Anthropic vence cerca de 70% dos confrontos diretos entre empresas que estão comprando IA pela primeira vez.
Claude é a inteligência artificial desenvolvida pela Anthropic, empresa americana fundada por ex-pesquisadores da OpenAI. Na prática, para quem vai usar, ele é um assistente que você acessa pelo navegador, pelo aplicativo de celular ou pelo programa de computador.
A família tem modelos com propósitos diferentes. O Haiku é o mais rápido e barato, para tarefas simples em volume. O Sonnet é o equilíbrio entre capacidade e custo, usado no dia a dia. O Opus é o mais capaz, para trabalho complexo. E existe o Fable, voltado a agentes que rodam por períodos longos sem supervisão.
Você não precisa decorar isso. A escolha do modelo é um botão na interface, e na maior parte do tempo o padrão resolve.
Três razões aparecem de forma consistente em quem migrou.
Texto longo e documento. O Claude trabalha com janelas de contexto que chegam a um milhão de tokens, dependendo do modelo. Em português claro: você joga um contrato inteiro, um edital, uma planilha pesada ou uma pilha de relatórios e ele consegue raciocinar sobre tudo aquilo junto, sem perder o fio.
Escrita que não parece de máquina. É a reclamação mais comum sobre IA em texto, e é onde o Claude construiu reputação. Quem escreve proposta, parecer, e-mail difícil ou documento técnico percebe a diferença rápido.
Postura diante de dados. Nos planos corporativos, o conteúdo da empresa não é usado para treinar modelo por padrão, e existem controles de administração, registro de acesso e retenção. Para empresa que lida com informação de cliente, essa é a pergunta que decide a compra, e eu escrevi sobre ela no texto sobre IA e LGPD nas empresas.
Aqui está o ponto que a maioria das pessoas não descobre, porque usa o Claude como se fosse um chat comum e para por aí.
Ele cria arquivos de verdade: planilhas, apresentações, documentos e páginas que você baixa e usa. Organiza trabalho em projetos, que carregam contexto fixo e documentos de referência entre conversas. Conecta-se a ferramentas que a empresa já usa, como agenda, drive e sistemas internos. Guarda memória entre conversas. E pode executar instruções padronizadas que você mesmo define, as chamadas skills, para que uma tarefa recorrente saia sempre do mesmo jeito.
Essa última parte é a que muda o jogo numa operação, e vou detalhar cada recurso num texto próprio desta série.
Os usos que mais vejo funcionando em empresa de médio porte no Brasil são os menos glamourosos.
Leitura e comparação de contratos contra um padrão da casa. Resposta a edital e a pedido de proposta, onde o volume de texto é alto e o prazo é curto. Transformação de reunião em ata com decisões e responsáveis. Análise de planilha de vendas ou de inadimplência com geração do relatório pronto. Padronização de documentos técnicos entre equipes que escrevem cada um de um jeito.
Repare que nenhum desses é futurista. São tarefas que já existem e consomem hora de gente cara.
Preciso ser honesto, porque conteúdo que só elogia não ajuda a decidir.
Ele não é gratuito para uso sério. O plano Free existe e serve para experimentar, mas tem limite de uso que aparece rápido em trabalho real.
Ele não substitui sistema. Não é ERP, não é CRM, não é banco de dados. É uma camada de raciocínio sobre informação, e precisa dessa informação organizada em algum lugar.
Ele não dispensa revisão humana. Em documento que vai para cliente, órgão público ou contrato, alguém da casa lê antes.
E não é mágica de implantação. A ferramenta ser melhor não significa que a sua equipe vai usar bem. Esse é um problema de método, não de tecnologia, e é o assunto do último texto desta série.
A sequência que funciona é esta, e ela leva uma semana:
Um. Escolha uma tarefa chata, repetitiva, que não vá para fora da empresa. Relatório interno, resumo de reunião, organização de dado bagunçado.
Dois. Faça essa tarefa com o Claude por cinco dias seguidos, você mesmo, sem delegar.
Três. Meça quanto tempo levava antes e quanto leva agora. Anote o número.
Quatro. Só depois disso envolva a equipe, com um caso provado na mão em vez de uma promessa.
Esse é o mesmo princípio que descrevi em como reduzir o operacional da empresa com IA: comece pela retaguarda, onde o erro é barato, e prove antes de escalar. E vale entender a diferença entre assistente e agente antes de comprar promessa, que é o tema do texto sobre agentes de IA para empresas.
Ainda segundo a Ramp, a adoção geral de IA nas empresas americanas passou de 50%. A fase de experimentação acabou. O que separa empresa que ganha produtividade de empresa que só paga assinatura não é mais qual ferramenta ela comprou, é se alguém estruturou o uso.
Se você quer aprender a usar o Claude aplicado ao seu negócio, com casos reais em vez de teoria, é o que fazemos nos cursos de IA da Dasckup. E se o seu caso é implantar isso numa equipe inteira, fale comigo.
A ferramenta mudou de patamar. A pergunta que decide o seu próximo ano não é qual IA é melhor. É quem na sua empresa vai ser responsável por fazer ela funcionar.
Sobre o autor
Miguel Dendasck é fundador e CEO da Dasckup, agência de marketing e tecnologia em Higienópolis, São Paulo, com mais de dez anos de atuação e mais de 180 clientes atendidos. Trabalha com automação e inteligência artificial aplicada a negócios, é autor do livro “A Empresa Autônoma” e criador do Método Dasckup. Também responde pela gestão da Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento, ISSN 2448-0959.
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