Venture capitalistas passaram a mirar empresas de serviços tradicionais com a promessa de transformar processos por meio de inteligência artificial (IA) e, assim, alcançar margens semelhantes às do setor de software. A estratégia baseia-se na compra de companhias já consolidadas, automação de tarefas rotineiras e utilização do fluxo de caixa ampliado para novas aquisições em formato de “roll-up”.
General Catalyst dedica US$ 1,5 bilhão ao plano
Liderando esse movimento, a General Catalyst (GC) separou US$ 1,5 bilhão de seu fundo mais recente para o que chama de “creation strategy”. A iniciativa inclui incubar empresas nativas de IA em nichos específicos e usar essas startups como veículos de compra de firmas maduras e de sua base de clientes. Segundo Marc Bhargava, responsável pela tese, o grupo já atua em sete segmentos — de serviços jurídicos a gestão de TI — com intenção de chegar a 20 setores.
“Serviços movimentam US$ 16 trilhões por ano no mundo; software, US$ 1 trilhão”, destacou Bhargava em entrevista. Para ele, automatizar de 30% a 50% das tarefas — em alguns casos até 70%, como em call centers — tornaria o modelo financeiramente “irresistível”.
Casos Titan MSP e Eudia
Entre os exemplos citados está a Titan MSP. A GC investiu US$ 74 milhões em duas rodadas para criar ferramentas de IA voltadas a provedores de serviços gerenciados e, em seguida, comprou a firma de TI RFA. Em projetos-piloto, a Titan afirma ter automatizado 38% das atividades típicas desses provedores e agora busca adquirir novos alvos com a margem ampliada.
Outra incubada, a Eudia, concentra-se em departamentos jurídicos internos de grandes empresas. A lista de clientes já inclui Chevron, Southwest Airlines e Stripe. A startup oferece serviços legais por taxa fixa, sustentados por IA, e recentemente adquiriu a Johnson Hanna, prestadora alternativa de serviços jurídicos, para ampliar sua atuação.
A meta da GC é, no mínimo, dobrar o EBITDA das empresas adquiridas, informou Bhargava.
Mayfield e Elad Gil seguem a mesma rota
O fundo Mayfield reservou US$ 100 milhões para “AI teammates”, linha de investimentos que contempla a Gruve, consultoria de TI que comprou uma empresa de segurança cibernética por US$ 5 milhões e elevou a receita a US$ 15 milhões em seis meses, com margem bruta de 80%, de acordo com os fundadores. “Se 80% do trabalho passa a ser feito por IA, a margem bruta pode chegar a 90%”, afirmou o diretor-geral Navin Chaddha.
O investidor solo Elad Gil adota estratégia semelhante há três anos, apoiando companhias que adquirem negócios maduros para transformá-los com IA. “Quando você é dono do ativo, a mudança ocorre mais rápido do que vendendo software como fornecedor”, comentou.
Alerta sobre o “workslop”
Um estudo do Stanford Social Media Lab e da BetterUp Labs, com 1.150 funcionários em tempo integral, indica que 40% deles assumem mais tarefas por causa do que os pesquisadores chamam de “workslop” — trabalho gerado por IA que parece refinado, mas carece de substância. Cada ocorrência exige, em média, quase duas horas de revisão ou correção, representando custo estimado de US$ 186 por funcionário ao mês. Em uma organização de 10 mil colaboradores, isso significaria perda anual de produtividade superior a US$ 9 milhões, segundo artigo publicado na Harvard Business Review.
GC vê falhas de implementação como oportunidade
Bhargava refuta que a IA esteja “supervalorizada” e argumenta que as dificuldades de adoção reforçam a tese da GC. Para ele, o elemento crítico é a sofisticação técnica: “É preciso engenheiros de IA aplicada, capazes de entender os vários modelos, suas nuances e como envolvê-los em software”. Segundo o executivo, associar especialistas em IA a profissionais experientes de cada setor explica o modelo de criação de empresas “do zero”.
No entanto, a ameaça do “workslop” coloca em xeque parte do ganho de eficiência previsto. Se as companhias reduzirem quadros conforme sugerem as teses de automação e não houver pessoal suficiente para corrigir erros, as margens previstas podem não se concretizar. Manter o número de funcionários para conter gargalos também diminui o benefício econômico.
Apesar dos riscos, a GC ressalta que seus veículos de criação já são rentáveis, pois compram negócios com fluxo de caixa existente — uma mudança em relação ao tradicional roteiro de venture capital de startups com alto crescimento e queima de caixa. “À medida que a tecnologia de IA evoluir, veremos mais indústrias em que podemos incubar empresas”, concluiu Bhargava.
Palavras-chave: inteligência artificial, venture capital, General Catalyst, automação, serviços, margens, Titan MSP, Eudia, Mayfield, produtividade
Com informações de TechCrunch
