Transformação dos Serviços por IA Pode Ser Mais Difícil do que os Capitalistas de Risco Imaginam
Os capitalistas de risco estão convencidos de que encontraram a próxima grande vantagem de investimento: utilizar a inteligência artificial para extrair margens semelhantes às de softwares em negócios de serviços, tradicionalmente intensivos em mão de obra. A estratégia consiste em adquirir empresas maduras de serviços profissionais, implementar a IA para automatizar tarefas e, com o fluxo de caixa aprimorado, realizar novas aquisições de outras companhias.
Comandando essa iniciativa, a General Catalyst (GC) destinou US$ 1,5 bilhão de sua última captação para uma estratégia de “criação”. A abordagem foca em incubar empresas nativas de IA para determinados segmentos e utilizar essas empresas como veículos de aquisição de firmas consolidadas — e seus clientes — nos mesmos setores. A GC já fez apostas em sete indústrias, de serviços jurídicos à gestão de TI, com planos de ampliar para até 20 setores.
De acordo com um dos líderes desse movimento, “os serviços globalmente movimentam uma receita anual de US$ 16 trilhões, enquanto o software atinge apenas US$ 1 trilhão. A atratividade dos investimentos em software sempre se deu por suas margens mais elevadas. Ao escalonar o software, há pouquíssimo custo marginal e enormes oportunidades de receita.” Segundo ele, se for possível automatizar também os negócios de serviços – atingindo de 30% a 50% com IA, e em alguns casos automatizando até 70% das tarefas principais, como em call centers – os números começam a se mostrar extremamente atraentes.
Exemplos de Aplicação da Estratégia
O plano tem se mostrado eficaz. Um exemplo é o Titan MSP, uma empresa do portfólio da General Catalyst. Com um investimento de US$ 74 milhões, realizado em duas etapas, a empresa desenvolveu ferramentas de IA para provedores de serviços gerenciados, adquirido a conhecida firma de serviços de TI RFA, e demonstrou, através de programas-piloto, que podia automatizar 38% das tarefas típicas desses provedores. Com as margens atraentes, o Titan planeja expandir sua aquisição de novos provedores seguindo a clássica estratégia de roll-up.
Outro exemplo é a empresa incubada Eudia, que foca em departamentos jurídicos internos, em vez de escritórios de advocacia tradicionais. Com clientes entre as maiores corporações, a Eudia oferece serviços jurídicos com tarifa fixa, impulsionados por IA, diferenciando-se do modelo tradicional de cobrança por hora. Recentemente, a empresa expandiu seu portfólio ao adquirir um provedor alternativo de serviços jurídicos.
Outros Investidores e Estratégias Similares
Além da General Catalyst, outras empresas de venture capital estão apostando em abordagens similares. A firma Mayfield, por exemplo, destinou US$ 100 milhões exclusivamente para investimentos em “companheiros de IA” e liderou uma rodada série A para uma startup de consultoria de TI que, após adquirir uma consultoria de segurança de US$ 5 milhões, cresceu para US$ 15 milhões em receita em apenas seis meses, atingindo uma margem bruta de 80%.
O investidor solo Elad Gil segue uma estratégia parecida há três anos, investindo em empresas que adquirem negócios maduros e os transformam com IA. A ideia é que, ao possuir o ativo, a transformação pode ocorrer de maneira muito mais rápida do que vendendo apenas um software, aumentando consideravelmente a margem bruta das empresas.
Desafios na Implementação da IA
No entanto, há sinais de alerta indicando que a metamorfose da indústria de serviços pode ser mais complexa do que o esperado. Uma pesquisa realizada por pesquisadores do Stanford Social Media Lab e BetterUp Labs, com 1.150 funcionários em tempo integral de diversos setores, revelou que 40% dos entrevistados precisam lidar com “trabalho ineficiente” gerado por IA. Esse trabalho aparentemente bem-polido, mas sem conteúdo efetivo, acaba exigindo mais tempo dos colaboradores para ser decifrado, corrigido ou reenviado.
Os dados apontam que cada caso de trabalho ineficiente acarreta quase duas horas extras de resolução, o que se traduz em um custo invisível de aproximadamente US$ 186 por colaborador ao mês. Para uma organização com 10.000 trabalhadores, esse cenário pode representar uma perda de produtividade que ultrapassa US$ 9 milhões por ano.
Em suma, a simples implementação da IA não garante automaticamente o aprimoramento dos resultados.
Complexidade Técnica e a Necessidade de Especialização
Apesar das críticas, os defensores da estratégia argumentam que as dificuldades encontradas validam o caminho percorrido. A complexidade técnica inerente à aplicação da IA, que exige engenheiros especializados e um profundo entendimento das nuances dos diferentes modelos tecnológicos, reforça a necessidade de combinar especialistas em IA com profissionais experientes do setor para construir empresas do zero.
Se os benefícios em termos de margens aprimoradas e maior eficiência forem interrompidos pela dificuldade de detectar e corrigir erros gerados pela IA, as economias previstas poderão ser comprometidas. Reduções no quadro de colaboradores, alinhadas à tese de eficiência com IA, podem diminuir a capacidade de identificar erros, enquanto manter o mesmo número de funcionários para lidar com o trabalho adicional pode impedir a realização dos ganhos projetados.
Perspectivas Futuras
Apesar dos desafios, investidores da área continuam otimistas. Enquanto a tecnologia em IA evoluir e os modelos se aprimorarem continuamente, novas oportunidades para transformar indústrias por meio da incubação de empresas continuarão a surgir. A estratégia da General Catalyst, que já conta com empresas lucrativas e fluxo de caixa positivo, demonstra a confiança no potencial disruptivo da IA para transformar os serviços tradicionais.
