A IA está supervalorizada?

Katharine Wooller é uma comentadora respeitada nas tecnologias de ponta em banca e serviços financeiros.

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Nos últimos meses, muito se tem discutido e escrito sobre se o investimento desenfreado em IA supera a realidade, sugerindo que a IA pode ser uma bolha prestes a estourar.

Fazem-se analogias com outros ciclos de investimento que tiveram mais hype do que substância: os tulipas de 1636 e a era das dot-com do novo milénio. Certamente, houve retornos enormes para aqueles que investiram cedo nos titãs da IA: investir 1.000 USD na Nvidia antes do IPO teria, no seu pico, valendo 8,3 milhões de USD, o que os touros da IA — compreensivelmente — consideram uma taxa de retorno improvável de ser repetida no setor!
 
À primeira vista, a quantidade de dinheiro investido em IA sugere que há demasiado ímpeto para que seja apenas uma moda passageira. Empresas tecnológicas gigantes, como Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, estão a investir fortemente; o gasto em infraestrutura de IA para 2025 nessas empresas será na ordem de 400 mil milhões de USD, um dos maiores ciclos de investimento da história. 
 
Muito se tem dito sobre exatamente como o dinheiro está a ser investido no ciclo atual. Muitas empresas privadas de IA conseguiram levantar bilhões com promessas vazias — ou seja, sem MVP, ou mesmo produto algum — apenas uma ideia e muita promoção.

Há também alguma finança circular interessante, com empresas de IA a investir em investimentos mútuos e parcerias; um diagrama de onde o investimento flui parece uma tigela de espaguete, e seguir o rasto do dinheiro rapidamente dá dor de cabeça. Isso cria um risco enorme devido à interdependência, e até uma revisão rápida de como o volume épico de investimento gera ciclos de receita que podem inflacionar artificialmente as avaliações.

Há também a questão de quem está a sustentar as avaliações da IA, com algumas grandes empresas de tecnologia a criar estruturas opacas para esconder os gastos fora do balanço, o que levanta a questão de quem assume o risco se algo correr mal.
 
Outra questão é a taxa de adoção da IA. Certamente, o panorama dos fornecedores é complexo e necessita de uma consolidação significativa; além disso, muitos projetos permanecem na fase de prova de conceito, e o retorno sobre o investimento muitas vezes é difícil de determinar. No entanto, na minha opinião, isto é sintomático de qualquer tecnologia nova, e uma visão mais equilibrada do potencial da IA deve ser considerada, que é, em última análise, o que o ciclo de investimento depende — uma aposta ponderada sobre onde a tecnologia estará a médio e curto prazo.
 
Claro que isto depende dos clientes obterem valor ao implementar a tecnologia. Poucas empresas do FTSE ou NASDAQ têm uma estratégia que omita a IA, e parece que ela oferece uma promessa significativa de redução de custos e riscos na maioria das indústrias. De fato, os serviços financeiros são considerados uma das indústrias mais propensas a serem disruptadas pela IA; uma pesquisa da Softcat em 2025 com líderes tecnológicos revelou que 48% a consideram uma prioridade, e a Gartner registou um aumento de 88% nos gastos relacionados com IA.  
 
Não devemos subestimar a enorme disrupção que a IA oferece; é difícil argumentar que não seja um avanço tecnológico genuíno. O ChatGPT (embora não gere lucro!) é universalmente aceite como uma ferramenta de produtividade, desde estudantes até CEOs, em praticamente todas as indústrias e funções empresariais. Francamente, conseguir justificar mesmo alguns % de ganhos de produtividade ajudaria a sustentar as avaliações atuais da IA. Além disso, os avanços em GPU, chips personalizados e eficiência dos modelos garantem a viabilidade futura — seria um desastre se o uso teórico da IA fosse dificultado por infraestruturas insuficientes; investir antes do mercado demandar é, na crua realidade do dia a dia, algo positivo.
 
Existem, contudo, obstáculos significativos à adoção que dificultam o progresso. Dentro do nosso setor, há o elefante na sala da regulamentação — ou a falta dela! Mundialmente, ainda estamos nos estágios iniciais de definir como, se é que há, regras para o uso da IA.

Há uma questão mais ampla de ética, e de como garantir que a IA seja usada de forma responsável, com soluções tecnológicas promissoras para governança e garantia. Existem questões relevantes em ESG, especialmente no enorme custo ambiental da IA, tanto pelo consumo de energia quanto pela depreciação da infraestrutura física. Enquanto esses problemas persistirem, muitas empresas relutam em liberar totalmente o potencial da IA — preferindo uma abordagem pragmática de “esperar para ver” e seguindo a corrente dos primeiros adotantes. No meu trabalho diário, apoiando a inovação em empresas de serviços financeiros desde 2000, vejo muita ansiedade entre as empresas que querem ser nem primeiras nem últimas na corrida pela IA!
 
A tecnologia, por sua natureza, é cíclica, e as teses de investimento são sempre uma “melhor hipótese”. Superámos a crise das tulipas de 1637 — felizmente, temos um mercado quase ilimitado para a IA, o que infelizmente não aconteceu com os investidores amadores que compraram futuros em bulbos com pouca ou nenhuma procura.

Para um exemplo mais recente, a velha guarda das criptomoedas ri-se um pouco ao ler que a IA está supervalorizada — o Bitcoin perdeu 80% do seu valor em 2018, caindo de 19.783 USD para 3.200 USD, antes de atingir um máximo histórico de 126.000 USD em 2025. A tecnologia não perdeu potência, mesmo que as avaliações tenham ficado à frente da realidade.

Na verdade, se ganhasse um euro por cada vez que ouvi que as criptomoedas estavam mortas, já estaria aposentado há muito tempo; não posso deixar de pensar que o mesmo se aplica aos atuais detratores da IA. Embora alguma correção nas ações de tecnologia de IA não seja má, isso não significa que a tecnologia tenha falhado, nem que a procura futura seja fraca. A chegada da computação quântica provavelmente impulsionará a IA com combustível de foguete, assim como as ações das empresas que dela irão beneficiar.