Netflix (Imagem gerada por IA/Freepik)
Redatora
Publicado em 14 de agosto de 2025 às 14h27.
No ano de 2000, o então CEO da Netflix, Reed Hastings, tentou vender sua empresa por US$ 50 milhões à Blockbuster, gigante do entretenimento domiciliar da época.
O encontro, marcado por um misto de arrogância e descaso por parte da Blockbuster, terminou com risadas e portas fechadas.
O que muitos não percebem é que a derrota da empresa texana não foi causada pelo streaming, mas sim por um pequeno disco prateado. As informações foram retiradas de Inc. Magazine.
O VHS foi substituído pelo DVD, e esse movimento mudou silenciosamente o modelo de negócios da indústria. DVDs eram mais baratos de produzir, mais simples de distribuir e não exigiam rebobinamento — um fator que aumentava a experiência do consumidor. Mas, acima de tudo, os DVDs tornaram possível o modelo de assinatura, algo que a Netflix entendeu antes de todo mundo.
Hoje, muitos líderes de negócio olham para a inteligência artificial com a mesma confiança que os executivos da Blockbuster demonstraram há 25 anos.
O receio generalizado não está apenas na automação ou na substituição de profissionais, mas em perder o controle sobre o próprio futuro. E é aqui que entra a lição mais importante deixada pela Netflix: sobreviver à disrupção exige mais do que tecnologia exige leitura estratégica de dados.
O que garantiu a sobrevivência e o crescimento da Netflix ao longo das décadas foi sua obsessão por dados. Antes mesmo da era dos algoritmos avançados, a empresa já estudava padrões de comportamento, testava modelos de consumo e monitorava tendências com precisão quase cirúrgica.
Quando o streaming se tornou viável, a empresa já sabia o que seus clientes queriam assistir — e quanto estavam dispostos a pagar por isso.
O diferencial competitivo da Netflix nunca foi apenas tecnológico. Foi a capacidade de transformar dados em decisões.
Esse mesmo princípio é essencial agora, quando a inteligência artificial exige mais que uma adoção apressada de ferramentas automatizadas. É preciso saber onde aplicar, por que aplicar e o que se espera colher de resultado.
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