A grande ilusão do retorno da IA nas empresas

Há três anos, CEOs de todo o mundo corporativo repetiam o mesmo mantra: a inteligência artificial é a tecnologia que vai transformar cada setor da economia. Bilhões de dólares foram prometidos em investimentos, milhares de projetos-piloto foram lançados e consultorias foram contratadas para guiar a transformação digital. Chegamos a outubro de 2026 e a análise mais rigorosa disponível mostra um resultado diferente do prometido: a IA não entregou nenhum ganho financeiro mensurável para empresas fora do setor de tecnologia.

O economista chefe da Apollo Global Management, Torsten Slok, publicou neste fim de semana uma análise detalhada baseada em três métricas fundamentais — receita por trabalhador, margens de lucro e crescimento de produtividade total dos fatores — e a conclusão é inequívoca. Para as 493 empresas que compõem o S&P 500 fora das Magnificent Seven, todos os indicadores permanecem estagnados desde antes do boom de investimentos em IA.

Os dados que importam

O argumento central de Slok repousa sobre três gráficos que cortam qualquer ambiguidade. O primeiro mede a receita real por trabalhador ajustada pela inflação (base Q4 2019). Para o grupo das Mag7, o indicador saltou de 100 para 125 entre o último trimestre de 2019 e o segundo trimestre de 2026. Para o restante do S&P 500 — o chamado S&P 493 — o índice permaneceu em 100,7 em meados de 2026. Praticamente zero movimento em seis anos.

O segundo gráfico mede margens de lucro. As Mag7 viram suas margens subirem de cerca de 20% para mais de 30% no mesmo período. O S&P 493 manteve margens praticamente planas em torno de 12%. O terceiro gráfico mede o crescimento da produtividade total dos fatores — a métrica que economistas consideram a verdadeira medida de inovação e eficiência. Para as Mag7, a produtividade cresceu 1,8% ao ano desde 2022. Para o resto da economia corporativa americana, o crescimento é zero.

O problema do custo de capital

A análise da Hudson Hill Capital, publicada em setembro, aprofunda o problema ao introduzir o custo de capital na equação. O relatório aponta que as cinco maiores empresas de tecnologia (Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e Oracle) direcionaram entre 810 e 840 bilhões de dólares em capital expenditure apenas em 2026 — um salto de 408 bilhões em 2025 e 87 bilhões em 2019. Se você medir produtividade por trabalho isoladamente, o indicador melhora. Mas quando se adiciona o custo de capital e energia ao denominador — o que qualquer analista financeiro faria — o ganho desaparece.

O Federal Reserve de San Francisco ajustou por utilização de capital e descobriu que a produtividade total dos fatores subiu apenas 0,3% em 2025 e caiu 0,3% nos quatro trimestres até o Q2 2026, enquanto o capital cresceu 2,8% ao ano. Em outras palavras: a IA está consumindo muito mais capital do que está gerando de produtividade adicional. O resultado é uma queda líquida de produtividade quando se conta tudo.

Token spending como centro de custos

A reação das empresas tradicionais ao dado foi rápida. "A América corporativa convencional está recuando e começando a ver o gasto em tokens não como fonte de crescimento, mas como um centro de custos que pesa nas margens", disse Slok no relatório. Empresas como a SAP já anunciaram congelamento de gastos com IA. A mensagem é clara: depois de gastar milhões em pilots e PoCs que nunca viraram produção, os CIOs estão percebendo que o ROI é negativo.

Conor Twomey, CEO da AI One, que conversou com cerca de 500 empresas grandes em 2026, aponta que a maioria ainda está presa na "era do chatbot" — a ideia de que ChatGPT é o teto do que a IA pode fazer, quando na verdade é o chão. Um estudo que ele cita mostra que uma implementação bem-sucedida de chatbot economiza cerca de 26 minutos por funcionário por semana — e esse benefício accrue ao funcionário, não ao negócio. O verdadeiro valor começa quando a IA faz trabalho significativo, como desenvolvimento assistido por IA, e ainda assim os primeiros sinais de retorno estão concentrados em desenvolvedores de software, não na economia como um todo.

O paralelo com a bolha das telecomunicações

A Hudson Hill Capital faz uma comparação perturbadora com a bolha das telecomunicações de 1996-2002: mais de 500 bilhões de dólares investidos, apenas 2,6% das fibras foram ativadas e os bondholders recuperaram cerca de 20 centavos por dólar. A analogia é que os fornecedores de IA (Nvidia, Dell, AMD, TSMC) estão vivendo um nirvana de fornecedores enquanto os compradores de IA (Mag7) financiam com capital que ainda não aparece no income statement — mas isso está mudando.

À medida que o depreciation aumenta (das cinco maiores empresas, saiu de 88 bilhões em 2023 para 171 bilhões nos últimos doze meses), os custos vão começar a pressionar os resultados. Goldman estima que o depreciation corte 5% do crescimento de lucros do S&P 500 em 2027. Até lá, as empresas de tecnologia estão levantando capital nos mercados — 290 bilhões entre janeiro e outubro de 2026, sendo 221 bilhões em bônus e 70 bilhões em equity — para financiar o próximo round de data centers.

A pergunta que fica não é se a IA vai ser transformadora, mas quando — e qual preço a economia corporativa externa às Mag7 vai pagar na transição.

Fontes: Bloomberg, Apollo Global Management, Hudson Hill Capital, Business Insider

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