O apetite dos fundos de capital de risco por empresas de inteligência artificial permanece elevado, mas o foco mudou. Gestores ouvidos pelo TechCrunch afirmam que diversas categorias de software como serviço (SaaS) baseadas em IA já não despertam interesse, enquanto outras ganham prioridade nas rodadas de investimento.
O que ainda agrada
Aaron Holiday, sócio-gerente da 645 Ventures, aponta quatro frentes que continuam chamando atenção: infraestrutura nativamente construída em IA, SaaS vertical com dados proprietários, “sistemas de ação” (ferramentas que executam tarefas) e plataformas profundamente inseridas em fluxos de trabalho críticos.
O que caiu em desgraça
Segundo Holiday, perderam atratividade startups que oferecem apenas camadas superficiais de fluxo de trabalho, ferramentas horizontais genéricas, funcionalidades leves de gestão de produto e análises rasas — atividades que hoje podem ser realizadas por agentes de IA.
Abdul Abdirahman, investidor da F Prime, acrescenta que softwares verticais genéricos sem barreiras de dados também saíram do radar. Já Igor Ryabenky, fundador e sócio-gerente da AltaIR Capital, sustenta que produtos sem profundidade tecnológica “não têm mais espaço”. “Se a diferenciação se limita à interface e a uma automação básica, não basta”, afirma.
Novos critérios
Ryabenky defende que as empresas que chegam agora ao mercado precisam dominar o fluxo de trabalho do usuário desde o primeiro dia e adaptar-se rapidamente. Ele observa que grandes bases de código deixaram de ser vantagem; velocidade, foco e flexibilidade de preço passaram a pesar mais. Modelos rígidos de cobrança por usuário, por exemplo, tendem a perder terreno para tarifas baseadas em consumo.
Jake Saper, sócio da Emergence Capital, vê na comparação entre Cursor e Claude Code um “alerta”. Na avaliação dele, a solução que controla o fluxo de trabalho do desenvolvedor perde espaço para aquela que apenas executa a tarefa. “Se os agentes fazem o trabalho, o fluxo humano deixa de ser relevante”, resume.
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Saper também prevê declínio das empresas que atuam apenas como conectoras de sistemas. A razão, diz, é o protocolo de contexto de modelo (MCP) da Anthropic, que facilita a ligação de modelos de IA a dados externos sem necessidade de múltiplas integrações.
Exemplos de segmentos em baixa
Abdirahman cita ferramentas de automação de fluxo de trabalho e gestão de tarefas focadas em coordenação humana, categorias cujas ações em bolsa vêm recuando diante de concorrentes nativos de IA. Ryabenky enumera ainda produtos de produtividade genéricos, softwares de gestão de projetos, clones básicos de CRM e “wrappers” leves de IA sobre APIs existentes. “Se o produto é basicamente uma camada de interface sem integração profunda, dados próprios ou conhecimento de processos, equipes especializadas em IA podem recriá-lo rapidamente — e isso afugenta investidores”, conclui.
Evento no radar
O tema deve voltar à pauta durante o evento TechCrunch Disrupt, marcado para 13 a 15 de outubro de 2026, em San Francisco.
Com informações de TechCrunch
