O gestor de portfólio Denny Fish e a equipe de Global Technology and Innovation explicam por que consideram a recém-encerrada temporada de resultados corporativos um momento decisivo, uma vez que ela revela que a implementação da inteligência artificial (IA) já está impactando o desempenho financeiro.
A Inteligência Artificial continua sendo a força dominante nos mercados globais de renda variável. Os investidores estão atentos às capacidades crescentes dos modelos de IA de fronteira mais avançados. Enquanto isso, a escala sem precedentes — e o custo — da expansão da infraestrutura de IA continua sendo um ponto de debate, dividindo os otimistas em relação à IA e aqueles preocupados se os retornos futuros acabarão justificando esse nível de investimento.
Nenhum desses temas de destaque pode ser analisado isoladamente. Em vez disso, os investidores precisam entender que esses desenvolvimentos compartilham um objetivo comum: transformar fundamentalmente a maneira como o trabalho é realizado em toda a economia global.
Mais do que palavras: avaliando as empresas por seus resultados
No início da era da IA, a forma exata como essa tecnologia revolucionária seria implementada e o grau em que aumentaria a produtividade eram, em grande parte, questões de conjectura. Isso já não é mais o caso. A temporada de resultados recém-encerrada fornece evidências quantificáveis de que a IA está cumprindo sua ambiciosa promessa.
É importante destacar que — em contraste com os trimestres recentes — os comentários das administrações passaram das métricas de adoção da IA para os resultados financeiros da IA. Entre as áreas nas quais as equipes executivas destacam o impacto financeiro da IA estão margens operacionais, ganhos de produtividade, geração de receitas e até mesmo fluxos de trabalho físicos. E, embora as empresas de tecnologia, com sua ênfase em programação, e as empresas industriais, devido à vantagem inicial na automação, estejam na vanguarda da adoção da IA, empresas dos setores de saúde, financeiro, consumo e materiais também estão relatando como a integração dessa tecnologia contribui para seus resultados financeiros.
Essa disseminação das eficiências proporcionadas pela IA não nos surpreende. Já falamos anteriormente sobre facilitadores, potencializadores e usuários finais da IA. Dado o volume de iniciativas de infraestrutura de IA ainda pendentes, os facilitadores — liderados pelos hyperscalers — continuam sendo uma parte importante dessa história.
Mas as outras duas categorias agora entraram na discussão. Isso, em nossa visão, tem importantes implicações para os investimentos, já que 1) nem todas as empresas terão o mesmo nível de sucesso na adoção da IA e 2) como ficou demonstrado durante a revolução digital há 25 anos, a maior parcela dos ganhos econômicos foi gerada pelos usuários finais das novas tecnologias. Acreditamos que estamos à beira de uma transição semelhante.
De olho nas margens
Para avaliar o impacto financeiro da IA sobre o setor corporativo, utilizamos — não por coincidência — um modelo de IA para analisar os relatórios de resultados recentes de 109 empresas listadas. Destas, 69% divulgaram algum grau de melhoria nas margens devido a ganhos de produtividade e reduções de custos associadas à IA.
Embora a proporção de melhorias nas margens não tenha nos surpreendido, em muitos casos a escala surpreendeu. A IBM, por exemplo, afirmou ter obtido US$ 4,5 bilhões em economias relacionadas à IA em 2025. Assim como ocorre com outras empresas, a IBM passou a demonstrar maior confiança ao fazer referência à IA em suas projeções: a companhia pretende elevar essas economias para US$ 5,5 bilhões em 2026. No setor financeiro, o PayPal está orientando o mercado para uma expectativa de US$ 1,5 bilhão em economias em ritmo anualizado, em sua maioria impulsionadas pela IA.
A melhoria das margens está ocorrendo tanto por meio da alavancagem operacional — a Alphabet informa que aproximadamente 50% de seu código de software interno é escrito por agentes de IA — quanto pela redução das despesas de desenvolvimento de produtos, como demonstrado pelo MercadoLibre, que informou que essa linha recuou 120 pontos-base (pb) na comparação anual. Esses exemplos destacam a tendência de que grande parte da redução de custos está ocorrendo nas funções de tecnologia (programação) e atendimento ao cliente. O MercadoLibre também anunciou uma taxa de resolução de 90% nas interações de atendimento ao cliente baseadas em IA.
Partindo de sua base de machine learning, a IA agora está chegando ao chão de fábrica e às operações de mineração. Em uma de suas instalações, a Hitachi reduziu os estoques mantidos em 50% e os prazos de entrega em 77%. A mineradora de cobre Freeport McMoRan informou um aumento de 10% na capacidade de processamento das usinas, ao mesmo tempo em que reduziu os custos unitários em até 15%. No setor de energia, a Shell anunciou economias anuais de US$ 400 milhões e reduziu as paradas não planejadas em 45%.
A receita entra em cena
Não são apenas as margens que estão impulsionando os resultados com a ajuda da IA. Em nosso conjunto de dados, 26% das empresas discutiram o impacto da IA no crescimento das receitas, sendo que a maioria opera plataformas digitais nos setores de tecnologia e consumo.
Um desenvolvimento destacado por várias empresas é a contribuição significativa dos assistentes digitais para o crescimento das vendas. O assistente da Amazon, por exemplo, foi responsável por US$ 12 bilhões em vendas anuais incrementais no varejo, e o Walmart informou que os pedidos que utilizaram seu assistente de compras foram 35% maiores do que aqueles que não o utilizaram.
Plataformas nas quais a publicidade representa uma contribuição significativa para as receitas também indicaram que a IA melhorou os resultados. Em um exemplo revelador, a ferramenta AI Max, da Alphabet, teria aumentado o volume de conversões em 15%. Do lado do comprador, o sistema Auto-Bidder, da Procter & Gamble, ajusta os lances de anúncios a cada 15 minutos em resposta a dados de varejo em tempo real. O resultado, segundo a empresa, é um retorno quatro vezes maior sobre suas vendas de marca em comparação com o modelo tradicional de lances estáticos.
Trabalhando de forma mais inteligente
Muitos dos fluxos de trabalho que provavelmente serão afetados pela IA tendem a ter um grande componente humano. Embora a produtividade possa ser definida como fazer mais com menos, até agora a IA está permitindo fazer mais com os mesmos recursos.
Várias empresas de nosso conjunto de dados relataram crescimento mantendo o número de funcionários estável. Os comentários revelam que a IA tem sido mais eficaz quando aplicada a tarefas repetitivas ou de grande volume. Isso está permitindo que as empresas realoquem mão de obra para atividades de maior valor agregado.
Muitas empresas reduziram o ritmo de novas contratações, e houve demissões, mas isso é uma evidência da tendência emergente de dissociação entre crescimento e número de funcionários. Um exemplo é o JPMorgan, que espera reduzir em 10% o número de funcionários de seu banco de varejo até 2030, ao mesmo tempo em que pretende expandir o negócio em 25%. Em diferentes setores, as empresas relataram uma mudança de programas-piloto limitados para a ampliação do número de licenças entre seus funcionários.
Embora essas iniciativas já estejam aparecendo nos resultados financeiros das empresas, outras aplicações de IA buscam gerar valor econômico no futuro. A Pfizer, por exemplo, afirmou esperar que a IA integrada à descoberta de medicamentos, aos ensaios clínicos e à produção aumente o valor da empresa em até US$ 4 bilhões no médio prazo.
Agindo com base nas evidências
Vemos esses exemplos apenas como o começo. Outros potencializadores e usuários finais da IA inevitavelmente aplicarão a tecnologia de maneiras inovadoras e únicas. O ritmo e a abrangência da implementação, em nossa visão, têm implicações significativas para os investimentos. Os pioneiros têm potencial para obter vantagem sobre concorrentes que agirem mais lentamente. Algumas equipes de gestão subestimarão o potencial disruptivo da IA e ficarão para trás. Esperamos que as próximas temporadas de resultados forneçam mais informações sobre essa dispersão.
Pela primeira vez, os investidores têm a oportunidade de analisar dados reais para avaliar o impacto financeiro da IA. Dado nosso princípio de que as ações acompanham os lucros, acreditamos que os investidores devem buscar identificar as empresas capazes de transformar a implementação da IA em crescimento das receitas, expansão das margens e, em última análise, maiores lucros.
E não é apenas nos mercados de renda variável que a IA é uma força impulsionadora — e diferenciadora. A melhoria das margens também deve estar no radar dos investidores de renda fixa, já que pode melhorar os índices de cobertura das empresas mais avançadas na adoção da IA.
Por outro lado — e considerando a magnitude do ciclo de investimentos em IA —, os hyperscalers que oferecerem a melhor proposta de valor aos seus clientes provavelmente estarão mais bem posicionados para gerar os fluxos de caixa necessários para reduzir suas dívidas, enquanto aqueles que adotarem estratégias menos eficazes podem acabar com balanços excessivamente alavancados.
Definições e Notas de Rodapé
Artificial intelligence (“AI”) focused companies, including those that develop or utilize AI technologies, may face rapid product obsolescence, intense competition, and increased regulatory scrutiny. These companies often rely heavily on intellectual property, invest significantly in research and development, and depend on maintaining and growing consumer demand. Their securities may be more volatile than those of companies offering more established technologies and may be affected by risks tied to the use of AI in business operations, including legal liability or reputational harm.
Equity securities are subject to risks including market risk. Returns will fluctuate in response to issuer, political and economic developments.
Technology industries can be significantly affected by obsolescence of existing technology, short product cycles, falling prices and profits, competition from new market entrants, and general economic conditions. A concentrated investment in a single industry could be more volatile than the performance of less concentrated investments and the market as a whole.
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As informações contidas neste artigo não constituem uma recomendação de investimento.
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