A pergunta que assombra Wall Street há dois anos ganha contornos de urgência à medida que gigantes como OpenAI e Anthropic se aproximam de ofertas públicas iniciais. Jim Covello, chefe de pesquisa global de ações do Goldman Sachs, tem sido a voz mais persistente do ceticismo em relação à inteligência artificial. Em recente participação no podcast Exchanges, do banco, Covello argumentou que o mercado está se afastando, e não se aproximando, da rentabilidade esperada com os vultosos investimentos em infraestrutura.
Segundo reportagem da Fortune, o debate sobre o retorno sobre o investimento (ROI) corporativo atingiu um ponto crítico. Embora a adoção da tecnologia pelo consumidor tenha superado as expectativas iniciais, a transposição dessa eficiência para o balanço financeiro das empresas permanece um desafio não resolvido. A tese de Covello é direta: empresas estão gastando mais hoje para implementar IA do que há dois anos, sem que os ganhos de produtividade tenham se materializado de forma sustentável.
O dilema do retorno sobre o capital
A análise de Covello toca em um ponto estrutural: a diferença entre a inovação tecnológica e a viabilidade econômica. Enquanto o Goldman Sachs Global Institute projeta gastos entre US$ 7 trilhões e US$ 8 trilhões em infraestrutura de IA, a preocupação central reside na falta de novas atividades econômicas líquidas. A simples interrupção de fluxos de lucro existentes não garante o retorno necessário para justificar a escala do capital alocado.
Vale notar que a realidade operacional das empresas tem sido decepcionante. Pesquisas citadas pela publicação indicam que a grande maioria das organizações reporta retornos nulos em projetos-piloto de IA, enfrentando, em contrapartida, perdas financeiras significativas ligadas a riscos operacionais. O fenômeno, descrito por pesquisadores como um "gap de ativação", sugere que a infraestrutura de dados das empresas, construída para um mundo pré-IA, não está preparada para suportar agentes autônomos de forma eficiente.
A inversão da cadeia de valor
Um aspecto inédito observado por Covello é a dinâmica incomum da cadeia de suprimentos nesta onda tecnológica. Historicamente, os fabricantes de semicondutores prosperam quando seus clientes diretos também lucram. No atual ciclo, a Nvidia e seus pares capturam quase todo o valor econômico, enquanto as empresas que utilizam a tecnologia sofrem com a pressão de custos e a falta de eficiência.
Essa inversão cria uma dependência arriscada. Covello aponta que o medo de ficar para trás — o famoso FOMO — tem mantido os níveis de gastos de hyperscalers como Microsoft, Google e Meta em patamares elevados, mesmo diante de um desempenho acionário que não justifica tal volume de capital. A sustentabilidade desse modelo é questionada, uma vez que a rentabilidade dos fornecedores de hardware não pode se manter indefinidamente às custas do prejuízo de seus clientes.
Tensões organizacionais e sociais
Além das barreiras financeiras, as empresas enfrentam um desafio humano e organizacional. Relatos de executivos indicam que a implementação intensiva de IA tem corroído a confiança em equipes, um sinal de que a integração da tecnologia nos fluxos de trabalho é mais complexa do que se previa. A resistência à mudança e a ineficiência de sistemas legados atuam como um coeficiente de atrito que retarda a adoção em larga escala.
Paralelamente, surge uma pressão externa inesperada: o ressentimento populista contra a IA. Nos Estados Unidos, o consumo de energia por data centers tornou-se um tema político sensível, com comunidades locais protestando contra custos elevados de eletricidade. O fato de a tecnologia ser vista com ceticismo pela população adiciona uma camada de risco político que pode complicar futuras implementações e a regulação do setor.
O relógio da paciência do mercado
As incertezas permanecem elevadas para os próximos dois anos. Se o mercado continuar aceitando a justificativa de que "ainda é cedo" para observar retornos reais, o desafio estrutural apenas se aprofundará. A questão fundamental para investidores e reguladores é se a IA conseguirá, de fato, gerar benefícios econômicos para o indivíduo comum ou se permanecerá como uma ferramenta de otimização restrita a poucas camadas corporativas.
O cenário exige observação atenta sobre como as empresas gerenciarão seus orçamentos diante da ausência de provas concretas de ROI. A transição do curto para o longo prazo, como aponta Covello, não pode ser adiada indefinidamente sem consequências para o valuation das empresas de tecnologia. O mercado, até agora, tem concedido um longo prazo de tolerância, mas as pressões econômicas, operacionais e políticas começam a convergir.
O sucesso da IA dependerá menos da capacidade dos modelos e mais da eficácia com que a infraestrutura corporativa será adaptada para extrair valor real, um processo que se mostra mais oneroso do que o otimismo inicial sugeria. Com reportagem de Brazil Valley
Source · Fortune
