A inteligência artificial já ocupa um espaço central nas discussões sobre alocação de capital. Em 2025, o investimento privado global em IA atingiu US$344,7 bilhões, alta de 127,5% em relação a 2024, segundo o AI Index Report 2026, do Stanford HAI. Quase metade desse montante foi direcionada à IA generativa, que recebeu US$170,9 bilhões. No Brasil, foram R$13 bilhões investidos em startups, com 39% do capital destinado àquelas que aplicam IA, segundo o Startup Landscape: Ecossistema 2025, da Liga Ventures.
Esses números sinalizam mais do que o tamanho da aposta em IA. Revelam uma mudança na forma como os investidores começam a enxergar a inovação. Em um ambiente financeiro no qual se passou a exigir mais eficiência, previsibilidade e caminhos claros para o retorno, a inteligência artificial ganhou espaço justamente por sua capacidade de alterar a economia de um negócio. A discussão não se concentra apenas no mercado que uma startup pretende conquistar, mas também em quanto da sua estrutura pode ser transformada pela tecnologia.
No Brasil, a dinâmica tem uma particularidade interessante. Diferentemente dos Estados Unidos, onde boa parte dos recursos está concentrada em empresas que desenvolvem modelos, infraestrutura e tecnologias de computação, o ecossistema nacional tem uma característica mais aplicada. A IA aparece incorporada a fintechs, empresas de saúde, varejo, educação, agronegócio e serviços corporativos. Isso significa que a oportunidade de investimento não está necessariamente em criar o próximo grande modelo de linguagem, mas em identificar negócios capazes de usar soluções de IA existentes para resolver problemas que conhecem profundamente.
É uma diferença que muda bastante a análise de uma startup. Durante anos, investidores se acostumaram a olhar para crescimento de receita, tamanho de mercado, aquisição de clientes e capacidade de expansão. Esses indicadores continuam importantes, mas já não contam toda a história. Em uma empresa construída em torno de IA, é preciso entender também o custo de infraestrutura, a dependência de modelos de terceiros, a qualidade dos dados, a capacidade de criar propriedade intelectual e o quanto a tecnologia realmente melhora a unidade econômica do negócio.
Existe ainda uma questão menos confortável. Usar IA não significa necessariamente ter uma vantagem competitiva. À medida que aplicativos e ferramentas se tornam mais acessíveis, incorporar inteligência artificial a um produto pode deixar de ser um diferencial e passar a ser uma expectativa básica do mercado. O que hoje parece inovação pode rapidamente se tornar uma funcionalidade comum. Para o investidor, isso aumenta a importância de descobrir onde está a barreira de entrada que permanece quando a tecnologia se populariza.
Nessa avaliação, o Corporate Venture Capital ganha uma vantagem particular. Diferentemente de um fundo tradicional, o CVC pode olhar para uma startup não apenas pelo potencial de retorno financeiro, mas também pela capacidade de antecipar tecnologias que podem modificar uma indústria. O investimento passa a ser uma forma de acompanhar essas transformações antes que estejam totalmente precificadas pelo mercado. Uma startup pode gerar valor para o portfólio e, ao mesmo tempo, abrir acesso a novos modelos de operação, canais de distribuição, capacidades analíticas ou formas de relacionamento com clientes.
Essa conexão também muda a maneira de testar uma tese de alocação de capital. Se a tecnologia pode ser experimentada dentro de uma operação real, o investidor corporativo consegue avaliar algo que uma rodada de pitch dificilmente mostra por completo. É possível observar adoção, produtividade, impacto sobre custos e comportamento do usuário. Isso ajuda a distinguir uma promessa tecnológica de uma aplicação que realmente funciona. A corporação, nesse caso, não é apenas uma possível saída comercial para a startup, mas também um ambiente de validação. Em muitos casos, essa proximidade pode ser uma vantagem competitiva do próprio CVC.
O desafio está em não transformar a tese de IA em uma nova forma de FOMO de investimento. O fato de uma empresa usar inteligência artificial não deveria ser suficiente para justificar uma rodada, muito menos para elevar seu valuation. A tecnologia precisa estar associada a uma mudança concreta. Quanto maior a facilidade de acesso aos mesmos modelos, mais importante se torna aquilo que a startup construiu em torno deles.
No nosso país, essa seleção pode ser ainda mais decisiva. O mercado brasileiro de venture capital é menor, a abertura a grandes rodadas é mais restrita e as empresas precisam demonstrar caminhos mais claros para geração de valor. Isso pode ser uma limitação, mas também funciona como um filtro. As startups nacionais podem encontrar espaço justamente onde têm conhecimento específico, em mercados nos quais dados, processos e relacionamento com o cliente têm características próprias. Essa combinação pode ser mais difícil de replicar do que a tecnologia utilizada em si.
É neste ponto que a corrida por IA tem potencial de produzir um efeito curioso no mercado de investimentos. Quanto mais capital é direcionado para a tecnologia, mais difícil se torna justificar uma tese apenas pela novidade que ela representa. Para o investidor, esse talvez seja o verdadeiro teste desta nova fase. Seu papel não é identificar quem está construindo a tecnologia mais sofisticada, mas quem está conseguindo usá-la para ocupar uma posição vantajosa que os concorrentes terão dificuldade de alcançar.
• Por: Guilherme Skaf Amorim, é diretor de Corporate Venture Capital do Grupo Marista.