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Por que agentes de IA podem quebrar o modelo de cliques da web
Parag Agrawal argumenta que anúncios e cliques perdem eficácia quando agentes de IA — e não pessoas — se tornam os principais usuários da web. A Parallel Web Systems levantou US$ 100 milhões em uma rodada Série B, em abril de 2026, alcançando uma avaliação divulgada de US$ 2 bilhões.
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Resposta de pesquisa
Principais conclusões
- Parag Agrawal argumenta que anúncios e cliques perdem eficácia quando agentes de IA — e não pessoas — se tornam os principais usuários da web.
- A Parallel Web Systems levantou US$ 100 milhões em uma rodada Série B, em abril de 2026, alcançando uma avaliação divulgada de US$ 2 bilhões.
- O produto Index mostra aos donos de conteúdo como agentes usam seu trabalho e estima uma remuneração baseada nos valores de Shapley, que medem a contribuição incremental de cada fonte.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is former Twitter CEO Parag Agrawal’s argument that the internet’s advertising- and click-based business model cannot survive if AI age. Article summary: Agrawal’s central claim is that a web funded by human attention breaks when AI agents, rather than people, do most of the reading and searching. Agents do not view ads, develop brand preferences, or produce meaningful cl. Topic tags: general, news, general web, user generated, documentation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, water
A tese de Parag Agrawal é direta: o modelo econômico da internet foi construído para capturar a atenção humana, mas os agentes de IA podem se tornar seus usuários mais frequentes. Se esses sistemas passarem a ler, pesquisar e sintetizar informações sem gerar visualizações de página, impressões de anúncios ou cliques relevantes, o sinal econômico que sustenta publishers começa a desaparecer. 14
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Agrawal, ex-CEO do Twitter, fundou a Parallel Web Systems para construir infraestrutura voltada ao que a empresa chama de “segundo usuário” da web: os agentes de software. A proposta não é necessariamente substituir sites feitos para pessoas, mas acrescentar uma camada nativa para agentes, com recursos de busca, recuperação de informações, pesquisa, atribuição de fontes e pagamentos. 40
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Por que os cliques podem deixar de ser uma boa métrica
Na busca tradicional, a cadeia de valor é relativamente visível. Uma pessoa faz uma pesquisa, clica em um resultado, lê a página, é exposta à publicidade e pode voltar ao publisher ou criar preferência pela sua marca. Por isso, o clique cumpre dois papéis: pode gerar receita por meio de tráfego e ajuda os mecanismos de busca a estimar relevância.
Um agente se comporta de outra forma. Ele pode consultar diversas fontes, extrair apenas os trechos pertinentes, comparar informações e entregar uma resposta sintetizada diretamente ao usuário. As páginas originais podem não receber nenhuma visita humana.
Nesse cenário, o clique não mostra completamente se uma fonte forneceu um dado decisivo, confirmou uma conclusão ou ajudou a concluir uma tarefa maior. Para Agrawal, a web precisará medir a utilidade de uma informação para o objetivo do agente — e não apenas registrar se alguém clicou em um link.
A premissa declarada pela Parallel é que agentes podem usar a web “1.000 vezes mais” do que humanos. Se isso acontecer, a diferença entre a atividade dos agentes e uma economia centrada em cliques poderá se tornar significativa. 14
O que mudaria com uma “web paralela”
A “web paralela” seria uma camada de infraestrutura focada em agentes. As APIs da Parallel foram projetadas para tarefas como busca na web, extração de conteúdo, pesquisa aprofundada, descoberta de entidades, conversas e monitoramento. A documentação da empresa descreve essas ferramentas como uma forma de dar a agentes e desenvolvedores acesso a informações da internet para pesquisas e fluxos de trabalho automatizados. 25
A principal mudança estaria no objetivo da otimização. Sistemas tradicionais usam atenção, links e cliques como indicadores práticos de relevância. Um sistema nativo para agentes poderia perguntar se determinada fonte ajudou a:
- encontrar uma resposta correta;
- concluir uma tarefa de pesquisa;
- confirmar uma entidade ou um fato;
- apoiar uma decisão ou um fluxo de trabalho; ou
- melhorar a qualidade da resposta final.
Assim, a utilidade de uma fonte passaria a ser um sinal específico da tarefa, e não apenas uma medida geral de popularidade. A Parallel também descreveu o feedback direto dos agentes como uma alternativa à dependência predominante dos dados de cliques humanos para classificação e indexação. 44
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Isso ainda é uma tese da empresa, não um padrão estabelecido para toda a internet. Para funcionar em escala, o modelo precisaria ser adotado por donos de conteúdo, desenvolvedores de agentes, mecanismos de busca e outras empresas de infraestrutura.
Como os valores de Shapley poderiam remunerar publishers
O modelo de remuneração proposto pela Parallel usa uma atribuição no estilo Shapley. Em termos simples, o valor de Shapley estima quanto valor adicional cada participante oferece quando vários participantes contribuem juntos para um resultado.
Aplicado ao conteúdo da web, o cálculo tentaria responder: quanto uma determinada fonte contribuiu para a resposta bem-sucedida de um agente, considerando as outras fontes disponíveis? Um publisher que forneça um fato exclusivo ou altere substancialmente a conclusão poderia receber mais crédito do que uma fonte que apenas repita informações já encontradas em outros lugares. 16
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A ideia é afastar a remuneração do tráfego bruto ou de uma taxa fixa de licenciamento e aproximá-la da contribuição marginal. Mas o modelo traz desafios técnicos e de governança importantes: como medir o “sucesso” de uma tarefa, como calcular a atribuição de maneira consistente e como evitar manipulação ou tentativas de burlar o sistema?
Os materiais disponíveis descrevem esse mecanismo como uma proposta, não como uma substituição comprovada para a publicidade.
O que faz o produto Index
O Index é a parte da proposta voltada aos donos de conteúdo. Segundo a Parallel, a plataforma dá a publishers, provedores de dados e criadores independentes visibilidade sobre como agentes de IA usam seu material — incluindo quais consultas ele ajuda a responder, com que frequência é referenciado e quão única é sua contribuição para o trabalho do agente. A remuneração é então vinculada a uma estimativa do valor de Shapley da fonte. 29
O lançamento contou com parceiros como The Atlantic, Fortune e PR Newswire, além de provedores de informações empresariais e criadores independentes, de acordo com reportagens sobre o produto. 6
A importância do Index está em tentar resolver dois problemas ao mesmo tempo: visibilidade e pagamento. Os donos de conteúdo poderiam entender como sistemas de agentes dependem de seu trabalho, enquanto a Parallel criaria uma forma de recompensar material útil mesmo quando nenhum usuário humano acessa a página original.
Financiamento e posição da Parallel no mercado
A Parallel levantou US$ 30 milhões em uma rodada seed em janeiro de 2024, segundo reportagens sobre seu financiamento posterior. Em novembro de 2025, anunciou uma rodada Série A de US$ 100 milhões, liderada conjuntamente por Kleiner Perkins e Index Ventures, com uma avaliação divulgada de US$ 740 milhões. 11
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Em abril de 2026, a empresa captou mais US$ 100 milhões em uma rodada Série B liderada pela Sequoia Capital, alcançando uma avaliação divulgada de US$ 2 bilhões. Investidores anteriores, incluindo Kleiner Perkins, Index Ventures, Khosla Ventures, First Round, Spark, Terrain e Abstract, teriam participado da rodada. 1
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Os materiais públicos da Parallel posicionam suas APIs como infraestrutura para desenvolvedores que criam produtos baseados em agentes. No anúncio da Série A, a empresa citou companhias como Clay, Sourcegraph e Owner entre seus clientes ou usuários. As fontes disponíveis, porém, não estabelecem uma lista completa de clientes nem um número de desenvolvedores verificado de forma independente. 40
Por que a parceria com o Google Cloud é importante
A Parallel também passou a ser uma opção de busca e fundamentação para clientes do Google Cloud que desenvolvem agentes corporativos com ferramentas relacionadas ao Gemini. As integrações divulgadas permitem que desenvolvedores usem a Parallel Search ao lado do Google Search para fornecer informações da web aos agentes. 12
A parceria pode dar à Parallel distribuição por meio de uma plataforma empresarial já estabelecida, justamente quando companhias experimentam agentes capazes de conduzir pesquisas e executar etapas de fluxos de trabalho de forma autônoma.
Ao mesmo tempo, há uma tensão estratégica: o Google é um importante parceiro de distribuição, mas também possui sua própria infraestrutura de busca e inteligência artificial. 5
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Por que Agrawal fala em uma transição de 12 a 24 meses
A janela de 12 a 24 meses citada por Agrawal é uma previsão, não um consenso baseado em uma métrica consolidada. A aposta depende da evolução dos modelos, do uso de ferramentas e dos frameworks de agentes, que podem tornar viável para um software realizar muitas pesquisas e subtarefas em nome de uma única pessoa.
A distribuição por meio de serviços de nuvem e APIs existentes também pode acelerar essa adoção. Se os agentes começarem a gerar muito mais consultas do que as pessoas, mas devolverem respostas sintetizadas em vez de enviar tráfego para páginas individuais, a pressão sobre a economia baseada em cliques poderá surgir antes que os consumidores mudem seus hábitos cotidianos de navegação.
A afirmação de que agentes usarão a web “1.000 vezes mais” expressa a escala da mudança esperada pela empresa, mas deve ser tratada como uma crença declarada pela Parallel, e não como uma previsão comprovada. 14
A principal incerteza
Agrawal está propondo um novo desenho de mercado para uma web dominada por agentes — não anunciando que o modelo publicitário atual já entrou em colapso. Index, feedback dos agentes e remuneração baseada em valores de Shapley oferecem um caminho possível para recompensar conteúdo que contribui para respostas geradas por máquinas, mas todos dependem de decisões complexas de atribuição e de uma ampla adesão do mercado.
A versão mais forte da tese é, portanto, condicional: se os agentes de IA se tornarem a principal interface para acessar informações online, os cliques talvez deixem de ser suficientes como sinal econômico e de relevância da web. A Parallel aposta que esse sinal será substituído por um sistema baseado nos resultados das tarefas dos agentes, na procedência das fontes e em pagamentos pela contribuição informacional mensurável.
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As pessoas também perguntam
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