Inteligência artificial vira eixo da nova economia global

A inteligência artificial deixou de ser apenas uma fronteira tecnológica para se tornar uma das principais forças de reorganização da economia global. Presente em ferramentas de busca, assistentes virtuais, sistemas de recomendação, diagnósticos médicos, processos industriais, serviços financeiros, logística, agronegócio e segurança digital, a IA passou a ocupar posição central nas estratégias de empresas, governos e investidores.

A avaliação ganha relevância em um momento em que o avanço da tecnologia ocorre em ritmo acelerado, sobretudo nas economias desenvolvidas. Para Joaquim Levy, ex-ministro da Fazenda e atual diretor de Estratégia Econômica e Relações com Mercados do Banco Safra, o mundo está próximo de um novo salto relevante em inteligência artificial, com efeitos diretos sobre a competitividade dos países e a alocação de capital.

Na visão de Levy, esse movimento tende a ampliar a distância entre economias que dominam a tecnologia e aquelas que ainda não têm escala, infraestrutura ou conhecimento acumulado em áreas críticas, como chips, hardware e grandes modelos de linguagem.

Para países emergentes, incluindo o Brasil, o desafio será encontrar formas de participar dessa nova cadeia de valor sem dispor dos mesmos recursos tecnológicos e financeiros das economias líderes. O ex-ministro analisou o cenário da IA durante a conferência sobre inovação realizada no Píer Mauá, no Rio de Janeiro.

O que muda para o investidor

Para o mercado financeiro, a inteligência artificial já deixou de ser apenas uma narrativa de crescimento futuro. Segundo análises do Banco Safra, a IA atravessa uma etapa de amadurecimento econômico em que o foco dos investidores começa a migrar da simples evolução dos modelos para a capacidade de gerar receitas, produtividade e retorno financeiro sustentável.

Essa mudança é relevante. Em um primeiro momento, a atenção dos mercados esteve concentrada nas empresas diretamente associadas ao desenvolvimento da infraestrutura da IA, como fabricantes de semicondutores, provedores de computação em nuvem e companhias ligadas à construção de grandes modelos.

Agora, a tese tende a se ampliar para empresas capazes de incorporar a tecnologia em seus processos, reduzir custos, ganhar escala e criar novas fontes de receita.

Em outras palavras, a pergunta central para o investidor começa a mudar. Menos do que identificar apenas quem desenvolve os modelos mais avançados, passa a importar quem consegue transformar a inteligência artificial em vantagem competitiva mensurável.

Da inovação ao retorno sobre capital

Esse amadurecimento da tese de IA aproxima a tecnologia de métricas tradicionais de análise de investimentos. Margens, eficiência operacional, geração de caixa, recorrência de receita e retorno sobre capital investido passam a ser critérios cada vez mais importantes para diferenciar companhias expostas ao tema.

A tendência é que a inteligência artificial tenha impacto transversal. Bancos podem usar a tecnologia para melhorar análise de crédito, atendimento e prevenção a fraudes. Indústrias podem elevar produtividade com automação e manutenção preditiva. Empresas de saúde podem acelerar diagnósticos e processos clínicos. No agronegócio, a IA pode otimizar uso de insumos, produtividade e logística.

Esse caráter disseminado torna a tecnologia uma tese estrutural, mas também exige seletividade. Nem toda empresa que anuncia iniciativas em IA será capaz de capturar valor econômico de forma consistente.

Emergentes enfrentam risco de ficar para trás

A discussão sobre inteligência artificial também ganha dimensão macroeconômica. Para Levy, os países emergentes serão cada vez mais diferenciados pela capacidade de dominar, incorporar ou se posicionar em alguma etapa da cadeia da IA.

O desafio é particularmente sensível para o Brasil. O país não ocupa posição de liderança na produção de semicondutores, tampouco no desenvolvimento dos maiores modelos de inteligência artificial. Ainda assim, pode encontrar oportunidades em áreas complementares, como minerais estratégicos, energia, aplicações setoriais, serviços digitais, automação, segurança cibernética e uso da tecnologia para elevar produtividade.

A questão, portanto, não é apenas tecnológica. É também econômica, regulatória e estratégica. Para capturar parte do valor gerado pela IA, o Brasil precisará avançar em infraestrutura digital, formação de capital humano, ambiente regulatório, disponibilidade energética e estímulos à inovação.

Produtividade será variável decisiva

A incorporação da IA à economia real pode ser determinante para a trajetória de produtividade dos países nos próximos anos.

No caso brasileiro, esse ponto é crucial. O país convive historicamente com baixo crescimento da produtividade, um dos principais obstáculos à expansão sustentável do PIB.

Nesse contexto, tecnologias ligadas à inteligência artificial, automação e robótica podem representar uma oportunidade para modernizar setores tradicionais, reduzir ineficiências e ampliar competitividade. O risco, por outro lado, é que a velocidade de adoção nos países desenvolvidos aumente ainda mais o diferencial competitivo em relação aos emergentes.

Cenário global ainda combina tecnologia e incerteza

O avanço da IA ocorre em um ambiente internacional complexo. Joaquim Levy destaca que a economia global continua marcada por incertezas relevantes, entre elas o processo ainda incompleto de desinflação, mudanças na política econômica dos Estados Unidos, tensões comerciais, oscilações no preço do petróleo e o elevado déficit fiscal americano.

Esse pano de fundo importa para os investidores porque influencia juros, custo de capital, apetite ao risco e valuation das empresas de tecnologia. Companhias associadas à IA costumam negociar com expectativas elevadas de crescimento, o que aumenta a sensibilidade a mudanças nas taxas de juros e nas projeções de lucros futuros.

Ainda assim, a força estrutural do tema tende a preservar a inteligência artificial como um dos eixos centrais das carteiras globais nos próximos anos. A diferença estará na seleção dos ativos e na capacidade de distinguir empresas com fundamentos sólidos daquelas sustentadas apenas por expectativas.

Cibersegurança emerge como tese complementar

Além das empresas diretamente ligadas à infraestrutura e aplicação da IA, a cibersegurança vem ganhando relevância como uma das teses complementares ao crescimento da tecnologia. Segundo o Banco Safra, o setor reúne características atrativas por combinar crescimento estrutural, receita recorrente e importância estratégica crescente para empresas e governos.

A lógica é direta: quanto mais digitalizada e automatizada se torna a economia, maior a superfície de exposição a ataques, fraudes, vazamentos de dados e riscos operacionais. A expansão da inteligência artificial tende a elevar tanto a sofisticação das defesas quanto a complexidade das ameaças.

Para investidores, companhias de cibersegurança podem oferecer exposição indireta ao avanço da IA, com modelos de negócio frequentemente baseados em assinaturas, contratos recorrentes e alta relevância operacional para clientes corporativos. Em um ambiente de maior dependência tecnológica, segurança digital deixa de ser despesa acessória e passa a ser infraestrutura crítica.

Receita recorrente e demanda resiliente

O setor de cibersegurança apresenta atributos valorizados em uma estratégia de longo prazo. A demanda tende a ser menos discricionária, uma vez que falhas de segurança podem gerar perdas financeiras, danos reputacionais e riscos regulatórios. Além disso, a recorrência de receita contribui para maior previsibilidade de caixa.

Com a inteligência artificial ampliando a digitalização de processos e a interconexão entre sistemas, a segurança cibernética tende a ganhar espaço nos orçamentos corporativos. Essa combinação reforça a atratividade do setor como tese associada à transformação digital.

Como olhar para a tese de IA nas carteiras

Para investidores, a inteligência artificial deve ser analisada como uma megatendência, mas não como uma aposta homogênea. Há diferentes formas de exposição ao tema, cada uma com riscos e potenciais de retorno distintos.

Entre os principais vetores estão:

1. Infraestrutura tecnológica
   Empresas de semicondutores, data centers, computação em nuvem e equipamentos necessários ao treinamento e à execução dos modelos.
2. Plataformas e software
   Companhias que incorporam IA a soluções corporativas, produtividade, atendimento, análise de dados e automação.
3. Setores usuários da tecnologia
   Bancos, saúde, indústria, varejo, logística e agronegócio, entre outros segmentos que podem capturar ganhos de eficiência.
4. Cibersegurança
   Empresas expostas à proteção de dados, redes, identidades digitais e infraestrutura crítica.
5. Energia e minerais estratégicos
   Cadeias associadas à demanda crescente por eletricidade, data centers e insumos relevantes para a economia digital.

A principal cautela está nos preços dos ativos. Como ocorre em toda grande transformação tecnológica, parte das expectativas pode ser incorporada rapidamente às ações, aumentando o risco de correções quando resultados concretos demoram a aparecer.

Uma tese estrutural, mas seletiva

A inteligência artificial deve seguir no centro das discussões econômicas e de investimento nos próximos anos. Seu impacto potencial sobre produtividade, margens corporativas, inovação e competitividade entre países é amplo o suficiente para justificar atenção estratégica.

Mas a fase atual exige uma leitura mais sofisticada. O mercado começa a separar empresas que apenas anunciam iniciativas em IA daquelas capazes de transformar tecnologia em resultado financeiro. Esse filtro será cada vez mais importante em um ambiente de juros ainda relevantes, incerteza macroeconômica e valuations exigentes.

Para países emergentes, o desafio será não apenas adotar a tecnologia, mas encontrar espaço em uma cadeia global dominada por poucos atores. Para investidores, a oportunidade está em identificar onde a inteligência artificial deixa de ser promessa e passa a gerar caixa, produtividade e vantagem competitiva sustentável.