IA dá retorno financeiro zero fora da tech, diz Apollo
Economista-chefe da Apollo Global mostra que margens e receita por funcionário seguem estáveis nas 493 maiores empresas dos EUA que não são big techs.
O mercado financeiro global despejou centenas de bilhões de dólares em infraestrutura e ferramentas de inteligência artificial nos últimos dois anos. Mas para a esmagadora maioria das grandes empresas americanas, esse investimento ainda não apareceu onde mais importa: no resultado financeiro.
A conclusão vem de Torsten Slok, economista-chefe da Apollo Global Management, uma das maiores gestoras de private equity do mundo. Em nota recente, Slok apresentou uma análise simples e contundente: separou do S&P 500 as sete gigantes de tecnologia (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla) e analisou as 493 empresas restantes. O resultado foi claro: margens de lucro e receita por trabalhador permanecem estáveis, sem qualquer evidência de que a IA esteja melhorando a produtividade dessas companhias.
O conceito de S&P 493 e o que ele revela
A separação proposta por Slok não é nova, mas ganhou relevância nos últimos trimestres. As chamadas “Magnificent 7” concentram uma parcela desproporcional do valor de mercado e dos lucros do índice. Quando se removem esses nomes do cálculo, o panorama muda radicalmente.
Nas 493 empresas restantes, que incluem gigantes de setores como saúde, energia, bens de consumo, indústria e varejo, os indicadores de eficiência operacional simplesmente não se mexeram. Nenhum salto em margem operacional. Nenhum ganho mensurável de receita por funcionário. A IA, até agora, entregou “zero retorno financeiro” para a América corporativa fora do setor de tecnologia, nas palavras do próprio Slok.
Isso não significa que essas empresas não estejam adotando ferramentas de IA. Significa que a adoção ainda não se traduziu em ganhos financeiros concretos, algo que a cobertura do setor de tecnologia vem acompanhando com atenção nos últimos meses.
Inteligência barata não é o mesmo que julgamento
A parte mais provocadora da análise de Slok está na sua explicação para o fenômeno. Segundo ele, será difícil para o mundo corporativo “transformar inteligência cada vez mais barata em maior crescimento de receita e margens de lucro mais altas”.
O argumento é estrutural, não conjuntural. Slok sustenta que a IA pode ser uma “ótima calculadora”, mas que no mundo dos negócios, inteligência é, acima de tudo, julgamento. E julgamento envolve dimensões que modelos de linguagem e algoritmos não dominam: responsabilidade, confiança, cultura organizacional, regras não escritas, trade-offs éticos e percepção de justiça.
Essas dimensões, argumenta o economista, moldam o risco reputacional das empresas e, no fim do dia, determinam a capacidade de gerar receita e proteger margens. Uma ferramenta que automatiza tarefas, mas não compreende o contexto institucional em que opera, tem limites claros de impacto financeiro.
Esse ceticismo estruturado ecoa o que outros estudos recentes também apontam: apesar do entusiasmo, os ganhos de produtividade atribuíveis à IA seguem modestos na economia real.
O gap entre investimento e retorno preocupa o mercado
O descompasso entre o volume de capital alocado em IA e o retorno observado começa a gerar desconforto entre investidores. As big techs seguem investindo pesado em data centers, chips e modelos proprietários. Só em 2024, os gastos de capital combinados das sete gigantes ultrapassaram US$ 200 bilhões, com projeções ainda maiores para o ciclo atual.
O problema é que boa parte da narrativa de valorização dessas empresas se apoia na premissa de que a IA vai transformar toda a economia, não apenas o setor de tecnologia. Se as 493 empresas que representam a maior parte dos setores tradicionais não conseguem capturar valor com a tecnologia, a tese de crescimento perde um pilar importante.
Não se trata de dizer que a IA é inútil. A história da tecnologia está repleta de inovações que levaram anos ou décadas para produzir ganhos mensuráveis de produtividade. A eletricidade, por exemplo, demorou cerca de 30 anos para transformar a produtividade industrial americana. A internet comercial levou quase uma década para aparecer nos dados macroeconômicos. Mas o ritmo de investimento atual não é compatível com décadas de paciência.
O que isso significa para quem acompanha o setor
A análise de Slok reforça um ponto que vem ganhando tração entre economistas e analistas de mercado: existe uma diferença enorme entre o potencial da IA e sua capacidade atual de gerar valor fora do ecossistema tech.
Para investidores, o recado é de cautela com a narrativa de que “toda empresa vai virar uma empresa de IA”. Os dados mostram que, até agora, quem lucra com a corrida da inteligência artificial são as empresas que vendem as ferramentas, não as que as compram. Nvidia, Microsoft e seus pares seguem capturando a maior parte do valor gerado pelo ciclo.
Para o mundo corporativo, o desafio é mais profundo. A adoção de IA exige mudanças organizacionais, requalificação de equipes e, acima de tudo, clareza sobre quais problemas reais a tecnologia pode resolver. Implementar um chatbot ou um copiloto de código sem repensar processos e incentivos tende a gerar custo, não eficiência.
Como análises anteriores sobre o impacto da IA no mercado financeiro já indicaram, a tecnologia é transformadora em nichos específicos, mas sua difusão ampla exige mais do que simplesmente plugar um modelo em uma operação existente.
O dado mais revelador da análise da Apollo talvez seja o mais simples: receita por trabalhador, estável. Se a IA realmente estivesse revolucionando a produtividade corporativa, esse número precisaria estar subindo. Ele não está.
Este conteúdo é informativo e educacional e não constitui recomendação de investimento. Rentabilidade passada não é garantia de resultados futuros.
