Em ondas anteriores, novas plataformas abriram canais de distribuição para empresas insurgentes. Desta vez, boa parte das aplicações é construída em território alugado, e quem fornece a infraestrutura também pode decidir entrar na camada de aplicação e competir com o próprio cliente.
Isso significa que o consenso sobre a tecnologia se forma rapidamente, mas onde ela vai produzir valor econômico ainda não está claro para o mercado. À medida que modelos e funcionalidades se tornam mais acessíveis, o diferencial migra para aquilo que não pode ser contratado por API: conhecimento operacional, dados gerados na execução, domínio das exceções e integração ao trabalho do cliente.
Até agora, toda alocação global em inteligência artificial tem sido analisada pelo viés do que acontece no mercado dos Estados Unidos. É uma decisão compreensível: o país concentra os maiores laboratórios, o maior volume de capital, a maior distribuição e uma elevada densidade de talento técnico.
Mas o alfa costuma aparecer no momento em que, apesar de a realidade econômica já ter mudado, o mercado ainda continua a medi-la pela lógica anterior.
É exatamente o que está acontecendo agora. O software tradicional disputava o orçamento de tecnologia porque permanecia ao lado do trabalho. Quando a IA começa a executar parte da atividade, passa a disputar o orçamento destinado a pessoas e prestadores, que é sempre uma fatia maior. Na saúde, segundo a Menlo Ventures, o setor movimenta cerca de US$ 740 bilhões por ano em serviços administrativos, contra US$ 63 bilhões em tecnologia. Mercados que pareciam pequenos pelo gasto em software são enormes quando medidos pelo trabalho que comportam.
Durante décadas, a complexidade brasileira foi tratada exclusivamente como custo. Tributação, folha, cobrança, conciliação, capital de giro, compliance e múltiplos meios de pagamento afastaram concorrentes globais e obrigaram empresas locais a desenvolver soluções que não existiam em outros mercados. Pela régua de quem investe em software, isso é fricção. Pela régua do trabalho, é matéria-prima.
Há ainda uma dinâmica particularmente importante. Na lógica brasileira, quem controla um fluxo operacional frequentemente passa, em seguida, a participar do fluxo transacional. Uma empresa que executa a cobrança de um setor observa o recebível antes de outros participantes. Quem executa a folha tem visão privilegiada sobre crédito consignado. Isso é o que ajuda a explicar por que algumas empresas se tornam muito maiores do que o mercado inicialmente atribuído a seus softwares sugeria.
Não significa que o Brasil terá vantagem em todas as camadas. Infraestrutura, computação e modelos de base exigem volumes de capital e horizontes incompatíveis com o mandato da maior parte dos fundos de venture capital locais. A oportunidade aqui está principalmente na camada de aplicação: empresas que utilizam a infraestrutura disponível para capturar o que ela não possui — conhecimento operacional, dados proprietários, integração ao workflow e relação com quem paga.
Não é uma tese concorrente à exposição americana. São exposições diferentes. Os Estados Unidos permanecem como o principal beta da inteligência artificial para quem entrar agora nessa tese. O alfa pode aparecer em mercados nos quais o consenso ainda enxerga apenas consumidores de tecnologia, e não ambientes capazes de transformá-la em atividade econômica.
Essa oportunidade vem acompanhada de uma dificuldade: a barreira para construir também caiu. O que antes exigia anos de desenvolvimento e dezenas de engenheiros pode hoje ser montado com modelos disponíveis, integrações e equipes menores, e funcionalidades isoladas são copiadas rapidamente.
A defensabilidade migra para o que não se reproduz apenas escrevendo código: quanto o negócio acumula dados proprietários que melhoram o próprio resultado; quanto o setor exige certificação, sign-off humano e conformidade; e quanto o produto participa do fluxo em que o dinheiro circula. Quanto mais dessas condições coexistem, maior a probabilidade de o valor permanecer com a empresa, em vez de ser transferido para concorrentes, fornecedores de modelos ou clientes.
Para nós, investidores de Venture Capital, porém, reconhecer a tese não basta. Como os retornos se concentram em poucas empresas, o método precisa incluir não apenas a capacidade de identificá-las, mas também a de acessá-las antes que o consenso se forme. E esse acesso tende a se autoalimentar: resultados ampliam o acesso, e o acesso aumenta a probabilidade de participar dos próximos resultados.
Por isso, comprometer capital por uma década nunca foi uma aposta na permanência de uma tecnologia específica. É uma aposta em um método de decidir sob incerteza prolongada. A tecnologia vai mudar de aplicação várias vezes antes de o capital retornar. O que precisa permanecer não é o objeto da aposta, mas a capacidade de reconhecer onde o valor está migrando.
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