O entusiasmo ou os grandes investimentos não são suficientes para garantir a sobrevivência de um projeto de inteligência artificial. É isso que demonstra uma lista elaborada pela TechCrunch com projetos e produtos que foram encerrados, mudaram de rumo ou não conseguiram cumprir as promessas feitas no lançamento. A lista baseia-se em vários casos, incluindo startups e produtos dentro de grandes empresas, e em uma estimativa da S&P Global Market Intelligence segundo a qual cerca de 42% das iniciativas de inteligência artificial acabam sendo abandonadas pelas empresas proprietárias.
As razões variam de um projeto para outro, mas incluem falta de financiamento, desafios técnicos, dificuldade de expansão, concorrência e baixa demanda. Em outros casos, o produto não desaparece completamente: suas funções são integradas a um serviço mais amplo ou seu posicionamento é redefinido depois que fica claro que o produto independente não tem motivo suficiente para continuar existindo.
Quando a grande plataforma se torna uma concorrente direta
O Relay, um produto de automação de fluxos de trabalho baseado em agentes de inteligência artificial, foi encerrado após cinco anos de atividade. Ele permitia automatizar tarefas de e-mail e atividades diárias como alternativa ao Zapier, mas enfrentou um problema fundamental com o desenvolvimento, pela OpenAI, pelo Google e por plataformas maiores, de ferramentas de automação semelhantes integradas a seus produtos existentes. Na prática, ficou difícil para um produto independente defender sua posição quando a mesma função chega a ferramentas que os clientes já utilizam.
O padrão de integração se repetiu dentro da OpenAI. A empresa encerrou o ChatGPT Atlas, um navegador independente apoiado por inteligência artificial, após menos de um ano, em 9 de agosto, transferindo suas principais funções para o ChatGPT. A empresa adotou um caminho semelhante com o Operator, o agente capaz de navegar na web e executar tarefas em nome do usuário, enquanto as funções de geração de imagens passaram a ser mais integradas ao ChatGPT, reduzindo o papel independente do DALL-E. A plataforma de compartilhamento de vídeos Sora também foi encerrada em março de 2026, em meio a altos custos operacionais e desafios para reter usuários.
Um lançamento rápido não compensa a falta de adequação do produto
A Notion lançou o Notion Mail em abril de 2025 como um produto de e-mail focado em inteligência artificial para organizar a caixa de entrada e automatizar algumas tarefas. No entanto, a empresa percebeu que seus usuários recorriam a agentes de inteligência artificial independentes para gerenciar o e-mail e, por isso, o serviço deverá ser encerrado em 22 de setembro.
Já o Yupp oferecia uma arena gratuita para comparar lado a lado as respostas de centenas de modelos, com a possibilidade de votar nos resultados e ganhar criptomoedas. Em seu auge, permitia testar mais de 800 modelos, incluindo modelos da OpenAI, do Google e da Anthropic, mas foi encerrado em março de 2026, depois que seus fundadores disseram que não havia alcançado uma forte adequação entre produto e mercado. A Figgs AI, que permitia criar personagens de inteligência artificial personalizados para interpretação e histórias, enfrentou um problema diferente: apesar de ter atraído mais de um milhão de usuários, seus desenvolvedores disseram que manter o serviço gratuito havia se tornado caro demais para ser sustentável, e ele foi encerrado após funcionar entre 2023 e 2024.
Hardware e grandes promessas sob teste
O Humane AI Pin se destaca como um dos fracassos mais conhecidos do hardware de inteligência artificial. A empresa levantou 230 milhões de dólares e pretendia oferecer funções de inteligência artificial por meio de um dispositivo vestível, em vez do telefone tradicional, mas o produto sofreu com grandes problemas de desempenho. Em seguida, a Humane alertou os clientes para não usarem o estojo de carregamento devido ao risco de incêndio associado à bateria. As operações do AI Pin foram encerradas em fevereiro de 2025, e a HP adquiriu a maior parte dos ativos da empresa por 116 milhões de dólares.
O Rabbit R1 teve um destino menos definitivo. O dispositivo, apresentado na feira CES em janeiro de 2024, despertou grande interesse, e a Rabbit afirmou ter vendido 100 mil unidades pouco depois do lançamento. No entanto, as primeiras avaliações o descreveram como incompleto e apontaram desempenho pouco confiável e um número limitado de integrações úteis. Em vez de encerrá-lo, a empresa continuou atualizando-o e apresentando-o como uma ferramenta para controlar o computador e executar tarefas de agente, além de anunciar um novo projeto de hardware chamado Project Cyberdeck, destinado a um dispositivo portátil baseado na ideia de programação vibe-coding.
O que muda na prática?
Esses casos mostram que a avaliação de um projeto de inteligência artificial não deve depender apenas do número de modelos, do volume de financiamento ou das vendas iniciais. Sua continuidade também depende de possuir uma função difícil de ser copiada pelas grandes plataformas, de haver demanda recorrente, custo operacional sustentável, experiência de uso compreensível e garantias convincentes de privacidade e segurança.
Isso ficou evidente no caminho da nova Siri da Apple. Ao apresentar a Apple Intelligence em 2024, a empresa prometeu um assistente que compreenderia o contexto, conectaria o que acontece entre os aplicativos e executaria tarefas com eficácia. No entanto, a Apple adiou repetidamente o lançamento devido a problemas de engenharia e erros, e o atraso contribuiu para um acordo de 250 milhões de dólares relacionado a alegações sobre a forma como as capacidades de inteligência artificial do iPhone 16 foram comercializadas. A Siri com inteligência artificial apareceu na versão beta do iOS 27 em julho e começou a ser disponibilizada para usuários de inglês neste mês, com previsão de suporte a outros idiomas posteriormente.
A experiência da Microsoft com o Recall revela que o problema pode estar na confiança, não na capacidade técnica. O recurso, anunciado na conferência Build de 2024, foi projetado para registrar capturas periódicas do que o usuário fazia em um dispositivo Windows, para que pudesse pesquisar seu histórico digital. Isso gerou preocupações imediatas sobre a criação de um arquivo pesquisável contendo senhas, mensagens privadas e dados financeiros, e a Microsoft adiou o recurso por quase um ano para reavaliar os controles de segurança e privacidade. Mesmo após seu redesenho, um pesquisador de cibersegurança voltou a levantar questionamentos depois de criar uma ferramenta para extrair os dados coletados pelo Recall.
Desse ponto de vista, o “cemitério da inteligência artificial” não oferece tanto uma lista definitiva de fracassos quanto registra limites práticos de uma indústria em rápida expansão. Alguns projetos realmente terminaram, outros foram transferidos para outro produto, enquanto projetos como o Rabbit R1 continuam evoluindo apesar das dificuldades iniciais. Por isso, a pergunta mais importante para cada novo lançamento continua sendo se ele oferece um valor sustentável que a plataforma proprietária ou o maior concorrente não possa fornecer facilmente.