O fim da era do "copiar e colar no ChatGPT"
Rohit Patel passou oito anos na Meta trabalhando com aprendizado por reforço e avaliando a confiabilidade de saídas de modelos de inteligência artificial. Em outubro de 2026, ele deixou o cargo de diretoria no Meta Superintelligence Labs para lançar uma alternativa radical ao que Microsoft e Google fizeram até agora: o Ndoc, uma suite de produtividade construída desde o zero com IA como núcleo, não como complemento.
A empresa, que opera sob o mesmo nome do produto, está em piloto empresarial e oferecendo acesso limitado à versão alpha por uma lista de espera. Patel planeja lançar a versão beta nas próximas semanas, com lançamento completo previsto para 2027. Com uma equipe de apenas três pessoas e sem investimento externo, a proposta é ambiciosa — e a intenção é provar primeiro que as pessoas amam o produto antes de buscar financiamento.
Três abas, uma experiência
O Ndoc combina três componentes em uma única interface. A aba Stage contém apresentações de descobertas-chave: diapositivos, painéis de dados, simulações ou miniaplicativos. A aba Narrative traz análises, citações numeradas, gráficos gerados e o raciocínio por trás dos números. Já a aba Model abriga os dados subjacentes e os scripts Python que os manipulam.
O design reflete a formação de Patel. Durante seu tempo na Meta, ele trabalhou com aprendizado por reforço — um tipo de machine learning no qual agentes de IA aprendem a tomar decisões por tentativa e erro — e na avaliação de saídas de modelos. Levou essa abordagem ao Ndoc, permitindo que os usuários inspecionem o código por trás de seus documentos e peçam ao assistente de IA para explicar scripts e fórmulas.
"Mesmo que você não saiba nada de Python, pode pedir ao chat de IA para explicar: 'O que esse script faz? Qual linha tem minha fórmula?' E você pode verificar aquela fórmula", disse Patel à TechCrunch. "Não existe nada oculto atrás da cortina aqui."
No dia a dia, os usuários podem carregar um conjunto de dados e pedir ao Ndoc para realizar uma análise e escrever uma narrativa sobre os resultados. Também podem adicionar contexto específico do documento, incluindo público-alvo, tom e memória. "Ele mantém uma memória ao longo da sua pessoa, daquele documento específico, da sua equipe e da sua empresa", explicou.
O formato como declaração de princípios
A ambição maior de Patel é reinventar o próprio arquivo. Documentos podem ser exportados como um único arquivo ".ndoc.html", que qualquer navegador consegue abrir — um formato que ele planeja abrir como código livre para que outros desenvolvedores possam construir aplicações compatíveis sem ficarem presos ao Ndoc da mesma forma que ficariam com Microsoft ou Google.
Foi exatamente essa vontade de desenvolver um formato aberto que contribuiu para sua decisão de deixar a Meta. "Uma empresa grande como a Meta exigiria a entrada de centenas de pessoas e opiniões sobre como o formato deveria se parecer", disse. "Queria mover rápido. Os humanos só conseguem se mover no ritmo humano, enquanto... eu posso me mover no ritmo que a IA permite."
Por que isso importa
A aposta é ousada. Tentar se tornar a plataforma onde o trabalho corporativo acontece é uma aposta enorme para um fundador com uma equipe de três pessoas e sem financiamento, especialmente quando outros laboratórios de IA estão tentando dominar o mesmo espaço. O Ndoc é apenas mais um candidato a um mercado saturado de tentativas de reposicionar o trabalho de escritório com IA.
Mas há uma diferença fundamental. Os concorrentes — Copilot da Microsoft, Gemini do Google — são camadas de IA aplicadas sobre ferramentas que já existem. São recursos adicionados a planilhas, editores de texto e aplicativos de apresentação que já estavam consolidados por décadas. O Ndoc nasceu para ser algo diferente: um espaço de trabalho unificado onde o pensamento analítico, a visualização e a execução acontecem no mesmo lugar.
Patel não esconde que entende a dificuldade. Por isso, construiu conectores para importar dados de ferramentas existentes. "Minha regra era que eu não ia lançar nada que eu não amasse usar", disse. "Tenho fluxos de trabalho otimizados em IA para tudo o que faço. Se eu começar a usar essa ferramenta e continuar voltando aos meus fluxos de trabalho anteriores, significa que não construí uma ferramenta boa o suficiente. Tenho um cemitério de ferramentas que não passaram nesse teste."
O preço da velocidade
A abordagem de Patel reflete uma crença quase gospel no vale do Silício de 2026: execução barata, planejamento rápido. "Execute um plano subideal e se preocupe depois", disse. "Quando você fizer o melhor plano, a execução já terá sido feita por outra pessoa."
O Ndoc é construído e ajustado com uma combinação de modelos de código aberto. Patel afirmou à TechCrunch que desenvolver a plataforma do zero torna-a consideravelmente mais barata para operar do que alternativas que dependem de modelos de IA de última geração.
O preço do uso e dos tokens será cobrado após a versão alpha gratuita. Para Patel, mover-se o mais rápido possível é mais importante do que ter um produto perfeito desde o início.
A pergunta que fica
Se a IA vai construir as planilhas e os diapositivos com os quais as empresas tomam decisões, alguém deveria ser capaz de verificar o trabalho dela. A transparência do Ndoc — scripts visíveis, fórmulas explicáveis, modelos de código aberto — pode ser o que diferencia essa aposta do resto da corrida para dominar o espaço de produtividade corporativa. Ou pode ser apenas mais uma ferramenta que os profissionais vão experimentar e abandonar. O mercado dirá.
Fontes: TechCrunch, Storyboard18, Indian Television
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