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Inspirada no filme Exterminador do Futuro, a gestora analisa o impacto da inteligência artificial no mercado, e lista quais empresas já ganham em produtividade — e valem a pena investir
Se a entrada da China na Organização Mundial do Comércio (OMC) em 2001 reconfigurou a manufatura global, 25 anos depois são os agentes de inteligência artificial (IA) que surgem como a nova força produtiva, prometendo redesenhar o caixa das empresas e os investimentos.
A Kinea Investimentos usa exatamente esse paralelo para descrever o momento atual dos agentes de IA. Para a gestora, o mundo corporativo atravessa seu próprio "Dia do Juízo Final" — emprestando a metáfora do filme Exterminador do Futuro 2, um clássico de ficção científica de James Cameron.
E, assim como aconteceu com a China, a pergunta para o investidor não é se as máquinas vão avançar. Elas já avançam. A questão é: onde estará o dinheiro quando o sistema estiver plenamente operacional?
Durante anos, a inteligência artificial generativa ficou restrita ao papel de assistente de conversas, que respondia perguntas, redigia textos e sugeria ideias. Era um copiloto útil, mas limitado.
O salto para os agentes muda essa lógica de forma radical. Um agente de IA não responde a um prompt isolado. Ele recebe um objetivo, elabora um plano, aciona ferramentas externas — bancos de dados, APIs, sistemas de gestão —, corrige os próprios erros no caminho e só para quando a missão está concluída.
Segundo a Kinea, os modelos mais avançados de IA já conseguem realizar tarefas equivalentes a dez horas de trabalho de um desenvolvedor de software júnior.
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Vale lembrar que o ChatGPT, quando foi lançado, era capaz de fazer o equivalente a apenas alguns segundos de trabalho.
Agora, a progressão é vertiginosa: no ritmo atual, em menos de dois anos, os modelos devem ser capazes de entregar o que um analista leva mais de uma semana para produzir.
Um estudo da própria Anthropic — empresa por trás do Claude — mapeou em quais atividades os agentes permitiriam executar tarefas ao menos duas vezes mais rápido.
Em computação e matemática, 94% das tarefas aparecem como teoricamente expostas a esse ganho de produtividade. Em funções administrativas, o índice chega a 90%.
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Embora o potencial seja vasto — com funções administrativas e de computação apresentando mais de 90% de tarefas teoricamente expostas a ganhos de produtividade —, a adoção real ainda caminha abaixo dessa capacidade, de acordo com a Kinea.
Em computação, por exemplo, apenas 33% das tarefas são efetivamente executadas por IA hoje, devido a barreiras regulatórias e limitações técnicas, ante um potencial de 94%.
No entanto, a gestora crava que o movimento é irreversível: 50% das empresas do S&P 500 mencionaram iniciativas com agentes em suas teleconferências de resultados.
E os exemplos que surgem desse grupo são reveladores, especialmente para o investidor pessoa física que quer entender quais empresas estão saindo na frente.
A maior seguradora de saúde dos Estados Unidos está usando agentes de IA para responder mais de 3 milhões de ligações de segurados por dia, o equivalente a 80% da demanda de atendimento.
O tempo médio de resposta caiu para 18 segundos. Para uma empresa que opera em escala continental com um produto de alto grau de complexidade regulatória, esse número é impressionante.
A empresa de pagamentos fundada por Jack Dorsey anunciou a redução de cerca de 10 mil para menos de 6 mil funcionários — uma queda de 40% no quadro.
O CEO foi explícito: agentes de IA permitem uma operação muito mais enxuta.
Mas o detalhe mais revelador não é o corte em si. É o fato de que o lucro bruto por funcionário da Block atingiu o maior nível da história — e seguia crescendo mesmo antes do anúncio do corte. Isso significa que a produtividade já estava subindo antes de a faca cair.
Dorsey disse ao mercado que prefere agir de forma decisiva agora, eliminando gordura corporativa via automação, a sofrer rodadas sucessivas de demissões que destruiriam o moral da empresa.
Os agentes já gerenciam desde a detecção de fraudes até o suporte ao cliente, permitindo que a receita cresça enquanto os custos fixos recuam.
O maior banco do mundo em valor de mercado — com mais de US$ 4 trilhões em ativos e 300 mil funcionários — investe US$ 20 bilhões por ano em tecnologia e já consegue, segundo o CEO Jamie Dimon, gerar US$ 2 bilhões anuais em economias com inteligência artificial.
Lançada em 2024, a plataforma interna LLM Suite integra modelos da OpenAI e da Anthropic e já alcançou 200 mil funcionários globalmente.
Ela cria apresentações para a área de banco de investimento em poucos segundos — o que antes levava horas de analistas júniors.
O diretor de analytics do banco, Derek Waldron, descreveu bem a virada: os profissionais deixarão de ser “criadores” de relatórios para se tornarem “revisores” e gestores de equipes de agentes.
O banco já projeta redução de pelo menos 10% do quadro de operações nos próximos cinco anos.
Na logística, a C.H. Robinson implementou um sistema de agentes duplos que automatizou praticamente todo o ciclo de entregas.
O processo que antes envolvia receber e-mails de cotação, calcular preços, agendar coleta, acompanhar transporte e emitir fatura agora é feito inteiramente pela IA.
E em escala: a empresa realiza cerca de 37 milhões de entregas por ano, com mais de 100 mil operações automatizadas por dia.
O resultado? Produtividade 40% maior por funcionário e redução de 12% nas despesas operacionais.
A Amazon está embutindo agentes em todas as camadas do negócio ao mesmo tempo.
O assistente de compras Rufus, alimentado por IA, reduziu o tempo de compra em 4,5 vezes durante o Prime Day.
No marketplace, 1,3 milhão de vendedores já utilizam ferramentas de IA generativa, economizando até 60 horas por semana em tarefas de precificação e gestão de estoque.
Em janeiro de 2026, a Amazon cortou 16.000 posições. O comunicado oficial não mencionou IA. Mas memorandos anteriores do CEO Andy Jassy já deixavam claro que agentes substituiriam funções inteiras. A mensagem nas entrelinhas era inequívoca.
Se a chegada dos agentes de IA abre oportunidades em algumas frentes, a Kinea alerta que em outras ela funciona como um exterminador silencioso de valuations — e aqui o investidor pessoa física precisa ter atenção redobrada.
Fevereiro deste ano foi o mês em que Wall Street olhou para a nova realidade nos olhos. A velocidade do lançamento de soluções como o Claude Co-Work, da Anthropic, fez o mercado questionar algo que parecia sólido: as barreiras de entrada das empresas de software.
A dúvida custou caro: retirou cerca de US$ 2 trilhões em valor de mercado do setor de software.
O raciocínio do mercado foi simples e brutal: durante vinte anos, cada funcionário novo gerava uma nova licença do Salesforce, do Workday, do HubSpot. Mas, se dez agentes fazem o trabalho de 100 pessoas, a empresa precisa de dez licenças, não de 100.
O resultado foi o múltiplo de valor da firma sobre receita (EV/receita) do setor cair de 9 vezes em 2021 para menos de 5 vezes hoje.
Par ao investidor pessoa física, a tentação óbvia é comprar essas ações a múltiplos historicamente baixos. A Kinea alerta para a armadilha.
O paralelo que a gestora faz com as fabricantes de veículos tradicionais após a ascensão da Tesla é revelador: quando o mercado decidiu que o futuro era elétrico, Ford e GM viram seus valuations comprimirem e nunca mais recuperaram os múltiplos anteriores — mesmo com resultados operacionais razoáveis no curto prazo.
“Não foi o caso de carros a combustão pararam de ser vendidos da noite para o dia. Foi que o mercado passou a projetar fluxos de caixa futuros estruturalmente menores. O mesmo fenômeno se repete agora em software”, diz a Kinea.
A gestora lembra que empresas como Adobe e Salesforce não estão quebrando — seguem gerando caixa e têm bases de clientes fiéis. Mas, quando o mercado olha dez anos à frente e enxerga agentes comprimindo licenças e substituindo categorias inteiras de produto, o valor terminal simplesmente encolhe.
Múltiplo baixo não é necessariamente barato. Às vezes, é apenas o começo de uma compressão estrutural.
Diante desse quadro, a Kinea adota uma postura clara: em vez de competir com os agentes de IA, o investidor deve estar posicionado para fornecer o que eles precisam para existir e se expandir.
A gestora mapeia três elos principais dessa cadeia:
Toda a expansão dos agentes passa por data centers, e data centers precisam de energia em volumes crescentes. Nuclear e gás têm prioridade, com a cadeia de fabricação de turbinas já operando no limite.
Mais recentemente, as fontes renováveis voltaram ao páreo pela capacidade de escalar rapidamente, apoiadas pelo avanço dos sistemas de bateria. Sem energia abundante, não há multiplicação de agentes.
Empresas de equipamentos para fabricação, a capacidade concentrada em players como a TSMC e designers como Nvidia e Google formam a espinha dorsal do ecossistema. Elas não competem com os agentes, mas tornam sua existência possível.
Aqui a Kinea gosta especialmente das provedoras de computação em nuvem — Microsoft, Google e Amazon —, que ao mesmo tempo viabilizam os agentes e ampliam as próprias vantagens competitivas com eles.
A gestora acredita que o mercado ainda não precificou adequadamente o retorno dos investimentos massivos que essas empresas fizeram em infraestrutura de IA.
Além do J.P. Morgan e da Amazon, já citados, a gestora destaca a Snowflake como uma aposta no setor de software — mas com uma tese diferente das incumbentes ameaçadas: a empresa deve acelerar a adoção de IA no mundo corporativo, em vez de ser substituída por ela.
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