A palantirização de tudo

O pitch deck das startups ganhou uma nova tendência: “Somos, no fundo, a Palantir, mas para X.”

Os fundadores falam em destacar engenheiros de implementação avançada (FDE) junto dos clientes, criar fluxos de trabalho altamente personalizados e operar mais como uma unidade de forças especiais do que como uma empresa de software convencional. Os anúncios de emprego para “engenheiros de implementação avançada” cresceram centenas por cento este ano, à medida que as empresas replicam o modelo inaugurado pela Palantir no início da década de 2010.

Percebo o apelo. As grandes empresas sentem-se genuinamente sobrecarregadas ao escolher que soluções tecnológicas devem adquirir; tudo se apresenta agora como IA, e nunca foi tão difícil separar o essencial do acessório. A proposta da Palantir — lançar uma pequena equipa num ambiente desorganizado, interligar sistemas isolados e entregar uma plataforma personalizada em poucos meses — é muito convincente. Para uma startup que procura fechar os seus primeiros contratos de sete dígitos, “vamos colocar engenheiros dentro da sua organização para garantir que isto resulta” é uma promessa de peso.

No entanto, duvido que a “Palantirização” seja um manual universal escalável. A Palantir é um “caso único” (basta observar a sua cotação!), e a maioria das empresas que copia este modelo está a preparar-se para serem negócios de serviços caros, com valorização de software mas sem vantagem competitiva cumulativa. Lembra o fenómeno das “plataformas” na década de 2010, quando, na realidade, são raras as empresas verdadeiramente de plataforma, dada a sua complexidade!

Este artigo procura distinguir o que é realmente transferível no modelo Palantir do que é idiossincrático — e oferecer um roteiro pragmático para fundadores que pretendem combinar software empresarial com uma entrega personalizada e próxima.

O que significa realmente “Palantirização”

“Palantirização” passou a designar alguns conceitos relacionados:

Engenharia de implementação avançada e integrada

Os engenheiros de implementação avançada (“Deltas” e “Echoes” no jargão interno da Palantir) integram-se nas equipas dos clientes (por vezes durante meses), para compreender o contexto, interligar sistemas e criar fluxos de trabalho personalizados sobre o Foundry (ou Gotham, em contextos de maior segurança). Sendo o preço fixo, não existem “SKUs” no sentido tradicional. Os engenheiros constroem e mantêm essas capacidades.

Plataforma integrada e opinativa

Na sua essência, os produtos da Palantir não são um conjunto de componentes soltos. São plataformas opinativas para integração de dados, governança e análise operacional — aproximando-se de um sistema operativo para os dados organizacionais. O objetivo é transformar dados fragmentados em decisões em tempo real, altamente fiáveis.

Go-to-market direcionado a grandes contas, com acompanhamento próximo

“Palantirização” descreve também um modelo de vendas: ciclos longos e personalizados em ambientes críticos (defesa, forças de segurança, inteligência). A complexidade regulatória e a magnitude das apostas são características, não falhas.

Resultados, não licenças

O volume de negócios é alavancado por contratos plurianuais alinhados com resultados, onde software, serviços e otimização contínua se fundem. Estas colaborações podem valer dezenas de milhões de dólares anuais.

Uma análise recente à Palantir classificou-a como “caso único” porque é excecional em: (a) construir plataformas integradas, (b) integrar engenheiros de elite nas operações dos clientes e (c) provar-se em ambientes críticos governamentais e de defesa. A maioria das empresas consegue gerir um destes aspetos, talvez dois — não todos ao mesmo tempo.

Em 2025, todos querem apropriar-se do prestígio deste modelo.

Porque é que todos querem copiar a Palantir agora

Três grandes forças estão a convergir:

1. A IA empresarial tem um problema de produção.

Uma grande fatia dos projetos de IA continua a estagnar antes de chegar a produção, muitas vezes devido a dados desorganizados, dificuldades de integração e falta de envolvimento interno. Embora a pressão para “adotar IA” venha de cima, a implementação e o retorno exigem acompanhamento próximo.

2. Os engenheiros de implementação avançada parecem ser a ponte em falta.

Os dados e a cobertura mediática mostram uma explosão de funções FDE — subidas entre 800% e 1000% este ano, conforme a fonte — enquanto as startups de IA integram engenheiros para garantir que as implementações funcionam.

3. O crescimento rápido tornou-se a norma (e é mais fácil crescer com contratos de 7 dígitos do que de 5!)

Se for preciso colocar engenheiros num avião para fechar um contrato de mais de 1 milhão de dólares com uma Fortune 500 ou uma entidade pública, muitas empresas em fase inicial trocam facilmente margem bruta por dinamismo. Os investidores aceitam cada vez mais margens brutas subótimas, pois experiências inovadoras de IA exigem-nas. A aposta é conquistar a confiança da liderança do cliente para entregar resultados e ajustar o preço em conformidade.

A narrativa é: “Fazemos o que a Palantir fez. Enviamos uma equipa de elite, construímos algo extraordinário e, com o tempo, transformamos isso numa plataforma.”

Esse cenário pode ser real em contextos muito específicos. Mas há limitações que os fundadores frequentemente ignoram.

Onde a analogia falha

Tentar vender resultados desde o início

O produto principal da Palantir, Foundry, é composto por centenas de microserviços orientados para resultados. Estes serviços são abordagens produto e opinativas para problemas comuns a várias empresas em cada setor. Após contactar com centenas de fundadores de aplicações de IA, vejo que as startups apresentam objetivos ambiciosos baseados em resultados, enquanto a Palantir construiu microserviços nucleares que sustentam as suas capacidades. É isso que a distingue das consultoras tradicionais (e justifica a sua negociação a 77x o volume de negócios do próximo ano).

O Palantir Gotham é uma plataforma de defesa e inteligência que apoia forças armadas, serviços de informação e autoridades policiais na integração e análise de dados dispersos para missões e investigações.

O Palantir Apollo é uma plataforma de implementação e gestão de software que entrega, de forma autónoma e segura, atualizações e funcionalidades em qualquer ambiente, incluindo multi-cloud, instalações próprias e sistemas desconectados.

O Palantir Foundry é uma plataforma transversal de operações de dados que integra dados, modelos e análises para suportar decisões operacionais em toda a empresa.

O Palantir Ontology é o modelo digital dinâmico e acionável das entidades, relações e lógica de uma organização, que alimenta aplicações e decisões no Foundry.

O Palantir AIP (Artificial Intelligence Platform) liga modelos de IA, como Large Language Models (LLMs), aos dados e operações de uma organização através da Ontology, criando fluxos de trabalho e agentes prontos para produção.

Citando o relatório Everest: “Os contratos da Palantir começam pequenos. Um primeiro projeto pode incluir um bootcamp curto e licenças limitadas. Se o valor for comprovado, são acrescentados novos casos de uso, fluxos e domínios de dados. Com o tempo, a receita inclina-se para subscrição de software em vez de serviços. Ao contrário das consultoras, os serviços servem para impulsionar a adoção do produto, não são a principal fonte de receitas. Ao contrário da maioria dos fornecedores de software, a Palantir está disposta a investir o seu próprio tempo de engenharia para conquistar o cliente.”

Hoje, empresas de aplicações de IA saltam diretamente para contratos de sete dígitos. Mas isso acontece porque estão em modo de personalização total – abordam os problemas dos primeiros clientes e esperam encontrar temas para construir capacidades nucleares ou “SKUs” no futuro.

Nem todos os problemas são “de grau Palantir”

As primeiras implementações da Palantir foram em domínios onde a alternativa era “nada funciona”: contraterrorismo, deteção de fraude, logística militar, operações de saúde críticas. O valor da solução media-se em milhares de milhões de dólares, vidas salvas ou resultados geopolíticos, não em ganhos de eficiência marginais.

Se vende para uma empresa SaaS de média dimensão para otimizar vendas em 8%, não pode justificar o mesmo nível de implementação personalizada. O retorno não justifica meses de engenharia no local.

A maioria dos clientes não quer ser o seu laboratório de I&D

Os clientes da Palantir aceitam coevoluir o produto; toleram muito porque as apostas são altas e as alternativas limitadas.

A maioria das empresas, sobretudo fora da defesa e setores regulados, não quer sentir-se num projeto de consultoria interminável. Pretendem implementações previsíveis, interoperabilidade com ferramentas existentes e retorno rápido.

Densidade de talento e cultura não se generalizam

A Palantir passou mais de uma década a recrutar e formar engenheiros generalistas excecionais, capazes de escrever código de produção, navegar burocracias e lidar com coronéis, CIOs e reguladores. A rotação gerou uma “máfia Palantir” de fundadores e operadores. Muitos destes profissionais combinam competências técnicas e comerciais raras.

A maioria das startups não contratará centenas de pessoas com este perfil. Na prática, “vamos criar uma equipa FDE ao estilo Palantir” degenera em:

• Engenheiros de pré-venda rebatizados como “FDEs”
• Generalistas juniores a fazer produto, implementação e gestão de contas
• Lideranças sem experiência direta em implementações Palantir, mas que apreciam o conceito

Existe muito talento no mercado, e a capacidade de entregar código está a ser democratizada para perfis não técnicos com ferramentas como a da nossa participada Cursor. Mas para replicar o modelo Palantir em escala é preciso talento excecional e experiência direta na empresa. Mas esse número é limitado!

A armadilha dos serviços é real

A Palantir resulta porque há uma plataforma real por trás do trabalho personalizado. Se só copiar a parte do engenheiro integrado, acaba com milhares de implementações personalizadas impossíveis de manter ou atualizar. Mesmo que as ferramentas de IA permitam margens brutas ao nível de software, quem aposta demasiado na implementação avançada sem uma base sólida de produto pode não gerar retornos crescentes de escala e fossos competitivos. O investidor menos atento pode entusiasmar-se com o crescimento de 0 a 10 milhões em contratos, mas o que acontece quando dezenas de startups idênticas colidem com o mesmo discurso?

Nesse momento, não é “Palantir para X.” É “Accenture para X” com uma interface mais apelativa.

O que a Palantir fez realmente diferente

Eliminando o mito, há elementos que merecem estudo:

1. Plataforma primeiro, não projeto primeiro

As equipas de implementação avançada da Palantir constroem sobre um conjunto reduzido de primitivas reutilizáveis (modelos de dados, controlos de acesso, motores de workflow, componentes de visualização) em vez de sistemas totalmente personalizados por cliente.

2. Opinativo sobre como o trabalho deve acontecer

A empresa não se limita a automatizar processos; induz os clientes a novas formas de trabalhar, incorporando essas opiniões no software. Isso permite reutilização.

3. Horizonte temporal longo e capital paciente

Ser “Palantir-like” exigiu anos de controvérsia, sentimento negativo e monetização incerta, enquanto a plataforma e o go-to-market amadureciam.

4. Um mix de mercado muito específico

A presença inicial em inteligência e defesa era uma vantagem: grande capacidade de pagamento, custos de mudança elevados, apostas altas e poucos clientes, mas de dimensão muito significativa. Para além disso, incumbentes antiquados que mal competiam para ganhar negócios.

Em suma, a Palantir não é só “software + consultoria”. É “software + consultoria + projeto político + capital extremamente paciente.”

Isto não se pode simplesmente acoplar a um produto SaaS vertical e esperar que generalize.

Um enquadramento realista: quando faz sentido “Palantirizar”?

Em vez de perguntar “Como ser como a Palantir?”, é mais útil colocar questões prévias:

1. Criticidade do problema

• O problema é crítico (vidas, segurança nacional, milhares de milhões de dólares) ou apenas desejável (10–20% de eficiência)?
• Quanto maior a aposta, mais justificado o modelo de implementação avançada.

2. Concentração de clientes

• Vende a dezenas de grandes clientes ou a milhares de pequenos?
• A engenharia integrada escala melhor com uma base concentrada e elevado ACV.

3. Fragmentação do domínio

• Os clientes partilham fluxos de trabalho/softwares semelhantes ou cada implementação é diferente?
• Se cada cliente é um caso à parte, é difícil criar uma plataforma consistente. A homogeneidade ajuda.

4. Regulação e gravidade dos dados

• Opera em domínios altamente regulados com grandes desafios de integração de dados (defesa, saúde, crime financeiro, infraestruturas críticas)?
• É aí que o modelo Palantir acrescenta valor.

Se está no quadrante inferior esquerdo destas dimensões (baixa criticidade, clientes fragmentados, integração simples), uma “Palantirização” total é quase de certeza o modelo errado. Esse cenário favorece uma abordagem bottom-up, PLG.

O que vale a pena copiar

Apesar do ceticismo quanto à aplicação universal do modelo Palantir, há aspetos do manual que merecem ser considerados.

1. Trate a implementação avançada como andaime, não como casa

É correto:

• Integrar engenheiros junto dos primeiros parceiros de design
• Fazer o que for necessário para colocar os primeiros 3–5 clientes em produção
• Usar essas experiências para testar as suas primitivas e abstrações

Mas é preciso definir limites claros:

• Implementações com prazo definido (“sprint de 90 dias até produção”)
• Rácios claros (máximo de engenheiros por 1 milhão de ARR por conta)
• Transformar código personalizado em configurações reutilizáveis a cada trimestre

Caso contrário, “vamos productizar mais tarde” nunca se concretiza.

2. Construa sobre primitivas sólidas, não fluxos personalizados

A lição da Palantir está na arquitetura do produto:

• Modelo de dados unificado e camada de permissões
• Motor de workflow comum e primitivas de UI
• Configuração em vez de código sempre que possível

As equipas de implementação avançada devem focar-se em escolher e validar primitivas — não criar novas para cada cliente. Deixe as criações novas para os engenheiros.

3. Faça dos FDE parte do produto, não só da entrega

Na Palantir, os engenheiros de implementação avançada participam na descoberta e iteração do produto, não apenas na implementação. Organizações de produto fortes e equipas de plataforma alimentam-se do que os FDE aprendem no terreno.

Se os FDE estiverem numa unidade separada de “serviços profissionais”, perde-se esse ciclo de feedback e deriva-se para um negócio de serviços.

4. Seja honesto sobre a estrutura de margem

Se o pitch presume margens brutas superiores a 80% e retenção líquida de 150%, mas o modelo exige projetos prolongados no local, seja transparente — pelo menos internamente — quanto aos trade-offs.

Para algumas categorias, um modelo de menor margem e maior ACV é racional. O problema é fingir que se é SaaS, quando se é serviços com plataforma. Os investidores procuram o maior volume de lucro possível, e uma forma de o alcançar é através de contratos muito maiores, mesmo com COGS elevado.

Como testaria a pressão de uma startup “Palantirizada”

Quando um fundador diz “somos como a Palantir para X”, as perguntas são:

1. Mostre-me o limite opinativo da plataforma.

Onde termina o produto comum e começa o código específico do cliente? Quão depressa evolui esse limite?

2. Guie-me por uma linha temporal de implementação.

Quantos meses de engenharia desde o contrato até ao primeiro uso em produção? O que precisa de ser personalizado?

3. Como é a margem ao terceiro ano num cliente maduro?

O esforço de implementação avançada diminui ao longo do tempo? Se não, porquê?

4. O que falha se assinar 50 clientes no próximo ano?

Recrutamento? Onboarding? Produto? Suporte? Onde quebra o modelo?

5. Como decide não personalizar?

A capacidade de dizer “não” ao trabalho personalizado distingue uma empresa de produto de uma de serviços com uma boa demonstração.

Se as respostas forem claras, baseadas em implementações reais e coerentes em arquitetura, algum grau de implementação avançada ao estilo Palantir pode ser uma vantagem competitiva.

Se forem vagas ou se cada projeto for único, é muito difícil garantir repetibilidade ou potencial de escala real.

Conclusão

O sucesso da Palantir criou uma aura dominante no universo empreendedor de capital de risco: pequenas equipas de elite, a aterrar em ambientes complexos, a interligar dados caóticos e a entregar sistemas que transformam a tomada de decisão.

É tentador acreditar que todas as startups de IA ou dados devem seguir este modelo. Mas, para a maioria das categorias, uma “Palantirização” total é uma fantasia perigosa:

• Os problemas não são suficientemente críticos
• Os clientes são demasiado fragmentados
• O modelo de talento não escala
• A economia converte-se em serviços

A questão útil para os fundadores não é “Como ser a Palantir?”, mas sim:

“Qual o mínimo de implementação avançada ao estilo Palantir necessário para ultrapassar o fosso de adoção de IA na nossa categoria — e quão depressa podemos converter isso num verdadeiro negócio de plataforma?”

Se acertar, pode aproveitar as partes do manual que importam, sem herdar as que o farão fracassar.

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