O mercado financeiro vive um momento de expectativa crescente sobre a transformação da produtividade via inteligência artificial, mas os dados reais começam a gerar preocupações entre analistas. Segundo Torsten Slok, economista-chefe da Apollo Global Management, existe um hiato preocupante entre o entusiasmo dos investidores e a capacidade das empresas, fora do setor de tecnologia, de converterem investimentos em IA em retornos tangíveis.
Slok argumenta que, enquanto gigantes da tecnologia colhem frutos imediatos, o restante das empresas listadas no S&P 500 enfrenta obstáculos estruturais, como exigências regulatórias, proteção de dados e integração de fluxos de trabalho. A tese central é que a precificação atual das ações pode estar ignorando o tempo necessário para que a tecnologia gere valor real, criando um risco de reajuste doloroso nos preços dos ativos caso a lucratividade não acompanhe a curva de gastos.
O abismo entre a promessa e a prática
A disparidade de margens de lucro entre as chamadas 'Magnificent Seven' e o restante do mercado ilustra o desafio. Enquanto as sete maiores empresas de tecnologia viram suas margens saltarem de 15% para 25% entre 2023 e 2026, as demais 493 empresas do S&P mantiveram-se estagnadas em torno de 12%. Esse cenário reforça a ideia de que a IA, por enquanto, é um fenômeno concentrado.
Estudos, como o conduzido pelo MIT, corroboram essa cautela, indicando que apenas uma fração reduzida das empresas obteve sucesso em projetos piloto com IA generativa. A transição da fase experimental para a escala operacional tem se mostrado mais complexa do que o esperado, exigindo ajustes que o mercado ainda não contabilizou em suas projeções de ganhos futuros.
A realidade operacional e o fator humano
Casos como o da Ford demonstram que a automação não substitui a expertise humana, mas a exige de forma mais sofisticada. A montadora precisou contratar veteranos para reprogramar ferramentas de IA ineficazes, reconhecendo que a tecnologia sem supervisão especializada carece de precisão. Esse movimento sublinha que o custo da implementação frequentemente supera as economias imediatas.
Além disso, a prática de 'tokenmaxxing' — o incentivo ao uso de IA sem um caso de negócio claro — tem inflado custos operacionais sem gerar ganhos de produtividade correspondentes. Empresas que forçam a adoção da tecnologia sem estratégia acabam por desperdiçar recursos, tornando o custo do trabalho humano, em muitos cenários, economicamente mais vantajoso do que a automação apressada.
Implicações para o ecossistema corporativo
Para gestores e investidores, o alerta é claro: o foco deve migrar do volume de investimento para a qualidade e aplicabilidade dos casos de uso. O fenômeno da 'vergonha da IA', onde empresas implementam ferramentas por pressão de investidores sem metas claras, tende a ser substituído por uma abordagem mais pragmática e criteriosa sobre quem tem acesso e qual o retorno esperado.
Empresas como a Ricoh, analisadas pela Harvard Business Review, mostram que a produtividade pode crescer, mas o custo inicial de consultoria e integração é elevado e o processo, lento. O mercado brasileiro, ao observar esse movimento global, deve atentar para a necessidade de preparar a infraestrutura interna antes de escalar soluções que podem comprometer o fluxo de caixa sem entregar a eficiência prometida.
O horizonte da incerteza
O que permanece incerto é a duração da paciência dos investidores diante de uma possível desaceleração nos ganhos de produtividade. A grande questão para os próximos trimestres é se as empresas conseguirão transitar de uma fase de gastos massivos para uma fase de colheita real de margens.
Observar a evolução dos balanços financeiros será crucial para entender se estamos diante de uma bolha de expectativas ou apenas de uma curva de aprendizado tecnológica. A resposta virá da capacidade das companhias em demonstrar que a IA é, de fato, um motor de lucro e não apenas um centro de custo temporário.
A transição para uma economia movida por IA parece ser menos uma corrida de velocidade e mais uma maratona de reestruturação operacional. O mercado, acostumado a resultados trimestrais rápidos, talvez precise se ajustar a um horizonte de maturação muito mais longo do que o previsto inicialmente. Com reportagem de Brazil Valley
Source · Fortune
