Além das big techs: setores que se beneficiam da inteligência artificial

Os setores que se beneficiam da inteligência artificial vão muito além das grandes empresas de tecnologia que dominam os noticiários e os índices globais.

Embora algumas companhias liderem o desenvolvimento da tecnologia, a inteligência artificial já se espalha por toda a economia, impulsionando ganhos de produtividade, eficiência e competitividade em áreas tradicionais como saúde, finanças, indústria, agronegócio e varejo.

Esse movimento amplia o universo de oportunidades para investidores interessados na tese de longo prazo da IA. 

Setores que se beneficiam da IA: cadeia de valor completa

A inteligência artificial se organiza em uma cadeia de valor ampla e interconectada, composta por quatro camadas principais:

1. Infraestrutura de base: chips avançados e data centers
2. Infraestrutura de processamento: cloud e redes de alta performance
3. Plataformas de desenvolvimento: APIs e frameworks de ML
4. Aplicações e uso final: empresas tradicionais usando IA

Entender essa estrutura ajuda a identificar oportunidades além das empresas mais óbvias do setor.

Infraestrutura de base

A base da IA depende de chips avançados, centros de dados de alta capacidade e grande disponibilidade de energia. Empresas de semicondutores, fabricantes de equipamentos e companhias ligadas à infraestrutura energética se beneficiam diretamente do aumento da demanda por processamento.

Infraestrutura de processamento

Serviços de computação em nuvem, armazenamento de dados e redes de alta performance sustentam a escalabilidade da IA. Provedores globais de cloud e empresas de infraestrutura digital ganham relevância à medida que aplicações de IA se tornam mais intensivas em dados.

Plataformas e desenvolvimento

Nesta camada estão plataformas, APIs e frameworks de machine learning que permitem o desenvolvimento e a implementação de soluções de IA. São empresas que viabilizam a aplicação prática da tecnologia por diferentes setores da economia.

Aplicações e uso final

A camada mais ampla e menos óbvia é a das aplicações finais. Aqui, empresas tradicionais incorporam IA para melhorar processos, reduzir custos e criar novos modelos de negócio. É também onde surgem muitas das oportunidades menos precificadas pelo mercado. 

Saúde: diagnósticos mais precisos e inovação acelerada

No setor de saúde, a inteligência artificial já demonstra impactos concretos e mensuráveis. Algoritmos aplicados à análise de imagens médicas, como exames de radiologia e patologia, atingem níveis de acurácia superiores a 92%, segundo estudos publicados em revistas científicas como Nature. Esses avanços contribuem para diagnósticos mais rápidos, redução de erros e melhor alocação de recursos hospitalares.

A tecnologia também acelera a descoberta de medicamentos ao analisar grandes volumes de dados biológicos e identificar moléculas candidatas em prazos significativamente menores do que os métodos tradicionais.

Além disso, a combinação de IA com dados genéticos e clínicos impulsiona a medicina de precisão, permitindo tratamentos mais personalizados e eficazes. Soluções de telemedicina inteligente e sistemas de cirurgia assistida por robótica completam esse ecossistema, beneficiando tanto hospitais quanto fabricantes de equipamentos médicos e empresas de biotecnologia.

Finanças: eficiência, personalização e controle de risco

No setor financeiro, a inteligência artificial se consolidou como uma ferramenta estratégica para eficiência operacional e gestão de risco. Sistemas baseados em IA analisam transações em tempo real e identificam padrões anômalos, fortalecendo a detecção de fraudes e reduzindo perdas.

Ao mesmo tempo, modelos avançados de análise de dados tornam a concessão de crédito mais precisa, ampliando o acesso ao financiamento com maior controle da inadimplência.

A tecnologia também sustenta estratégias de trading algorítmico e análise de mercado, processando grandes volumes de informações em alta velocidade. No relacionamento com o cliente, a IA permite a personalização de produtos e serviços financeiros, além de atendimento automatizado por chatbots inteligentes, que elevam a eficiência e a experiência do usuário.

Indústria e manufatura: ganhos de produtividade e redução de custos

Na indústria, a inteligência artificial impulsiona ganhos relevantes de produtividade. Um dos principais exemplos é a manutenção preditiva, em que modelos de IA antecipam falhas em máquinas e equipamentos antes que elas ocorram. Estudos de consultorias como McKinsey indicam reduções de 20% a 30% nos custos de manutenção com esse tipo de aplicação.

Além disso, soluções de visão computacional automatizam o controle de qualidade, identificando defeitos com maior precisão do que inspeções manuais. A IA também contribui para a otimização de processos produtivos e para a expansão da robótica inteligente, tornando linhas de produção mais flexíveis e eficientes.

Agronegócio: inteligência artificial aplicada à economia real brasileira

O agronegócio se destaca como um dos setores com maior potencial de transformação por inteligência artificial no Brasil. O uso combinado de drones, sensores, imagens de satélite e modelos de IA permite o monitoramento contínuo das lavouras, com identificação precoce de pragas, doenças e estresse hídrico.

Sistemas inteligentes de gestão de irrigação e aplicação de fertilizantes maximizam a produtividade e reduzem desperdícios, com dados setoriais indicando redução de até 30% nas perdas pós colheita. Modelos preditivos também aprimoram a previsão de safra e a logística de escoamento.

Uma pesquisa da PwC mostra que 33% das empresas globais do agronegócio já reportaram aumento significativo de receita com o uso de inteligência artificial.

Varejo, logística e energia: eficiência em escala

No varejo e no comércio eletrônico, a inteligência artificial viabiliza a personalização de ofertas, a precificação dinâmica e a gestão mais eficiente de estoques. Chatbots inteligentes e sistemas de recomendação ampliam a conversão e melhoram a experiência do consumidor.

Na logística e no transporte, a IA otimiza rotas, prevê demanda e reduz custos operacionais, enquanto no setor de energia a tecnologia contribui para a otimização de redes, previsão de consumo e ganhos de eficiência energética.

Como investir na cadeia completa de inteligência artificial?

Para o investidor, a tese de inteligência artificial não se limita às empresas que desenvolvem a tecnologia. Fundos temáticos permitem acesso a toda a cadeia de valor, combinando exposição à infraestrutura, às plataformas e às aplicações finais.

Além disso, empresas tradicionais que incorporam inteligência artificial tendem a ganhar produtividade, margens e competitividade ao longo do tempo, ampliando as possibilidades de diversificação dentro da própria tese de IA.

Para investidores que buscam exposição abrangente à inteligência artificial, o Banco Safra, referência em gestão de investimentos com mais de 180 anos de solidez, estruturou uma estratégia dedicada com análise especializada
dos principais vetores de crescimento da IA.

O Fundo Safra Inteligência Artificial oferece acesso à cadeia completa da tese, reunindo empresas globais de infraestrutura tecnológica, plataformas de software e companhias de setores tradicionais que utilizam a IA como vetor de ganho de eficiência, produtividade e competitividade

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