IA traz retorno financeiro zero para empresas fora de tech
Estudo da Apollo Global mostra que margens de lucro e receita por funcionário seguem estagnadas nas 493 empresas do S&P 500 que não são big techs.
A narrativa dominante nos últimos dois anos girou em torno de uma premissa simples: a inteligência artificial generativa vai transformar a economia global, aumentar produtividade e gerar lucros recordes para quem adotá-la primeiro. O problema é que os dados, até agora, contam uma história diferente.
Um estudo publicado por Torsten Slok, economista-chefe da Apollo Global Management, uma das maiores gestoras de private equity do mundo, mostra que a IA não gerou nenhum retorno financeiro mensurável para as empresas americanas fora do setor de tecnologia. Nenhum. Zero.
O que o S&P 493 revela sobre o impacto real da IA
Slok criou uma métrica interessante: o chamado S&P 493. Trata-se do índice S&P 500 excluindo as sete grandes empresas de tecnologia, que são Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla. São justamente as companhias que desenvolvem, vendem e lucram diretamente com produtos de IA.
Ao analisar o restante do índice, o cenário é de estagnação. As margens de lucro permanecem estáveis. A receita por trabalhador não se moveu. Não há evidência estatística de que a inteligência artificial esteja melhorando a produtividade nas empresas que mais investiram na adoção da tecnologia.
A conclusão de Slok é direta: “Apesar de investimentos massivos e do entusiasmo generalizado em torno da inteligência artificial, a tecnologia entregou retorno financeiro zero para a América corporativa fora do setor de tecnologia.” A frase pode soar provocativa, mas os números sustentam a tese.
Por que a IA funciona para big techs e não para o resto
A diferença entre as sete gigantes de tecnologia e o restante do mercado não é apenas de escala. É estrutural. Empresas como Nvidia lucram vendendo a infraestrutura da IA. Microsoft e Google monetizam a tecnologia por meio de assinaturas em nuvem e ferramentas de produtividade. Meta usa modelos de linguagem para otimizar publicidade. A cadeia de valor, nesses casos, é curta e direta.
Para uma empresa industrial, uma varejista ou uma companhia de seguros, o caminho entre “adotar IA” e “gerar mais receita” é muito mais longo e incerto. Slok argumenta que transformar “inteligência cada vez mais barata” em crescimento de receita e margens maiores será um desafio persistente para a maior parte do mercado. Como destacamos em análises anteriores sobre o setor de tecnologia, a adoção de novas ferramentas raramente se traduz em ganhos imediatos.
O economista vai além e toca em um ponto frequentemente ignorado nas apresentações corporativas sobre IA: “A IA pode ser uma ótima calculadora, mas nos negócios, inteligência é principalmente julgamento.” Ele lista o que a tecnologia não compreende: responsabilidade, confiança, cultura organizacional, regras não escritas, dilemas éticos e noções de justiça. Todos esses fatores, segundo Slok, moldam o risco reputacional e, em última instância, determinam o crescimento de receita e margens de lucro.
O paradoxo do investimento em IA sem retorno
Os números de investimento são impressionantes. Segundo estimativas de consultorias como a IDC, os gastos globais com inteligência artificial devem ultrapassar US$ 300 bilhões em 2025. Boa parte desse capital vem de empresas que ainda não conseguiram demonstrar retorno tangível.
Esse descompasso entre investimento e resultado lembra outros ciclos tecnológicos. Na bolha das pontocom, no final dos anos 1990, empresas investiram bilhões em infraestrutura de internet antes que modelos de negócio viáveis se consolidassem. A internet entregou tudo o que prometeu, e mais, mas não no prazo que os investidores esperavam. A pergunta sobre a IA hoje não é se a tecnologia funciona, mas se o retorno virá rápido o suficiente para justificar a escala de investimento atual.
Outros estudos recentes corroboram a análise de Slok. Pesquisas acadêmicas e relatórios de produtividade indicam que os ganhos reais com IA generativa, até o momento, são modestos e concentrados em tarefas específicas, como geração de código, atendimento ao cliente e produção de conteúdo. A perspectiva para o mercado financeiro é que essa assimetria entre expectativa e resultado pode pressionar valuations de empresas que apostaram tudo na narrativa de IA.
O que isso significa para quem investe
Para investidores, a análise de Slok levanta um alerta relevante. O mercado precificou uma revolução de produtividade que, até agora, se materializou apenas para quem vende a própria tecnologia. As empresas que compram e tentam implementar IA ainda não colheram frutos mensuráveis.
Isso não invalida a tese de longo prazo. Mas sugere que o entusiasmo com IA pode ter antecipado ganhos que levarão anos para aparecer nos balanços. Para quem acompanha a relação entre inteligência artificial e economia, o recado é claro: separar as empresas que realmente lucram com IA daquelas que apenas falam sobre ela é o exercício mais importante do momento.
O S&P 493, como ferramenta analítica, pode se tornar uma referência útil. Ele isola o efeito das big techs e mostra o que está acontecendo no restante da economia. E o que está acontecendo, por enquanto, é pouco.
A IA generativa é uma tecnologia poderosa. Mas entre poder computacional e resultado financeiro existe um espaço que só se preenche com julgamento, estratégia e tempo. Três coisas que nenhum modelo de linguagem, por mais sofisticado que seja, consegue acelerar.
Este conteúdo é informativo e educacional e não constitui recomendação de investimento. Rentabilidade passada não é garantia de resultados futuros.
