Venture capitalistas intensificam investimentos em empresas de serviços com a promessa de replicar margens típicas de software por meio de automação com inteligência artificial (IA), mas sinais apontam que a transição pode ser mais difícil do que o previsto.
Estratégia de aquisição e automação
A General Catalyst (GC) destinou US$ 1,5 bilhão de seu último fundo a uma “estratégia de criação” que combina incubação de softwares nativos de IA em setores específicos com a compra de companhias consolidadas nessas mesmas áreas. O plano já cobre sete verticais, como serviços jurídicos e gestão de TI, e pode chegar a 20.
“Serviços movimentam US$ 16 trilhões por ano no mundo, enquanto software representa apenas US$ 1 trilhão”, afirmou Marc Bhargava, líder da iniciativa, em entrevista recente. Segundo ele, automatizar entre 30% e 50% das operações de empresas de serviços — e até 70% em call centers — tornaria o modelo financeiramente “irresistível”.
Casos práticos
Entre os exemplos citados está a Titan MSP. A GC investiu US$ 74 milhões em duas rodadas para desenvolver ferramentas de IA voltadas a provedores de serviços gerenciados (MSPs). Após demonstrar automação de 38% das tarefas típicas do setor em projetos-piloto, a Titan comprou a RFA, tradicional prestadora de serviços de TI, e pretende avançar em aquisições para consolidar o mercado.
Outro caso é a Eudia, focada em departamentos jurídicos internos de grandes empresas. Com clientes como Chevron, Southwest Airlines e Stripe, o negócio oferece serviços legais a preço fixo apoiado em IA. Para ampliar atuação, a startup comprou a Johnson Hanna, fornecedora alternativa de serviços jurídicos.
Bhargava afirma que a meta é, no mínimo, dobrar a margem de EBITDA das companhias adquiridas.
Outros investidores na mesma direção
A Mayfield reservou US$ 100 milhões para investimentos em “colegas de trabalho” baseados em IA. Entre eles, a consultoria Gruve adquiriu uma empresa de segurança avaliada em US$ 5 milhões e elevou a receita para US$ 15 milhões em seis meses, alcançando margem bruta de 80%, segundo os fundadores.
O investidor solo Elad Gil também financia, há três anos, empresas que compram negócios maduros e os transformam com IA. Para Gil, possuir o ativo facilita mudanças mais rápidas do que vender software como fornecedor externo.
Imagem: Internet
Sinal de alerta: o “workslop”
Pesquisa do Stanford Social Media Lab e da BetterUp Labs com 1.150 funcionários aponta que 40% deles assumem tarefas extras para corrigir o chamado “workslop” — trabalho gerado por IA que parece pronto, mas carece de substância. Cada episódio consome quase duas horas, gerando custo invisível estimado em US$ 186 por mês por colaborador. Em uma organização com 10 mil pessoas, a perda de produtividade ultrapassaria US$ 9 milhões anuais.
Bhargava contesta a ideia de que a IA esteja superestimada. Para ele, as dificuldades confirmam a tese da General Catalyst: “Não é fácil transformar empresas com IA. É preciso engenheiros de IA aplicada que conheçam diferentes modelos e saibam como integrá-los em software”.
Impacto nas margens
Especialistas alertam que, se as empresas reduzirem equipes confiando na eficiência da IA, podem não ter pessoal suficiente para revisar erros. Por outro lado, manter o quadro atual para lidar com correções reduz o ganho de margem projetado pelos investidores.
Apesar dos riscos, a General Catalyst afirma que suas empresas já são lucrativas por adquirirem negócios com fluxo de caixa existente. “À medida que a tecnologia melhora, veremos cada vez mais setores para ajudar a incubar novas companhias”, concluiu Bhargava.
Com informações de TechCrunch
