Cobrança por resultados dos investimentos em IA pode mudar estratégia das big techs

A corrida pela inteligência artificial entrou em uma nova etapa. Depois de bilhões de dólares investidos em infraestrutura, chips e modelos de linguagem, investidores e empresas começam a cobrar retorno financeiro das apostas feitas nos últimos anos. Essa é a leitura do especialista em tecnologia e inovação, Arthur Igreja, em entrevista ao Times Brasil — Licenciado Exclusivo CNBC.

Para ele, o setor vive um momento em que a promessa precisa começar a dar lugar à entrega de resultados. Ao mesmo tempo, o mercado passa por uma reorganização que envolve desde a disputa por talentos até mudanças na avaliação de empresas e nos processos de recrutamento.

No caso da SpaceX, por exemplo, a forte valorização após o IPO deu espaço a uma cobrança mais intensa por desempenho. Segundo o especialista, a companhia deixa de ser analisada apenas pelo potencial de longo prazo e passa a enfrentar questionamentos sobre a capacidade de transformar expectativas em resultados concretos.

“O plano de negócio falava, por exemplo, de mineração de asteroide, isso não está exatamente no curto prazo. Eu também alertava que em algum momento essa conta chegaria. A empresa vai começar a ser cobrada em múltiplos vetores”, afirmou.

Enquanto algumas empresas passam a ser pressionadas, a Apple vive um movimento oposto. Após anos sendo criticada pelo ritmo mais lento na corrida da inteligência artificial, a companhia voltou ao radar positivo dos investidores. Segundo Arthur Igreja, o mercado passou a enxergar valor justamente na estratégia mais conservadora da empresa.

Ele lembra que a Apple ficou praticamente de fora da corrida, preservou caixa, promoveu um dos maiores reajustes de preços da linha de produtos e ainda prepara o que pode ser o maior lançamento da história da companhia.

A pressão por eficiência também chegou às empresas que lideram os investimentos em inteligência artificial. Segundo o especialista, depois de um período em que o uso da tecnologia era incentivado a qualquer custo, o mercado começa a revisar essa estratégia.

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“A Uber gastou todo o seu orçamento de IA para 2026 em quatro meses. E começaram a acontecer situações bizarras na Meta, na Microsoft e na Uber. As pessoas foram tão incentivadas a usar IA, que chegou um ponto que as pessoas estavam criando tarefas simplesmente para IA ficar consumindo tokens”, explica.

O especialista afirma que o mercado agora busca identificar onde a IA realmente gera retorno financeiro. Segundo ele, um estudo do MIT aponta que apenas cerca de 27% das aplicações empresariais apresentam relação custo-benefício positiva atualmente. Isso significa que, em boa parte dos casos, o investimento ainda supera os ganhos obtidos.

Além da disputa por modelos mais eficientes, a guerra por talentos também se intensificou. As grandes empresas de tecnologia passaram a oferecer pacotes milionários para atrair pesquisadores especializados em inteligência artificial, em uma competição que envolve Meta, OpenAI e outras gigantes do setor.

Segundo Arthur Igreja, algumas empresas chegaram a oferecer mais de US$ 100 milhões para convencer profissionais a trocar de empregador, sob a expectativa de que esses pesquisadores sejam capazes de criar tecnologias avaliadas em bilhões de dólares.

Outro reflexo da expansão da IA aparece no mercado de trabalho. Um estudo conduzido pela Universidade de Stanford, com análise de 3,5 milhões de candidatos em 11 setores, mostra que algoritmos estão assumindo a primeira etapa dos processos seletivos, reduzindo significativamente o contato inicial entre candidatos e recrutadores.

“O candidato tenta em uma empresa, na segunda, na terceira, na quarta e ele recebe ou nenhuma resposta ou muito pouco feedback. E ele começa a acreditar que o problema obviamente deve estar nele. É só que em todas as vezes ele trombou com o mesmo modelo”, afirma.

O especialista defende que as empresas passem a calibrar melhor essas ferramentas para evitar que profissionais qualificados sejam descartados apenas porque apresentam experiências ou competências diferentes dos padrões utilizados pelos algoritmos.

Nilson Braz

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