Tag: ações de tecnologia

  • Mercado de IA sem bolha, afirma vice-presidente da BlackRock

    Mercado de IA sem bolha, afirma vice-presidente da BlackRock

    O mercado de inteligência artificial (IA) não caminha para uma bolha. A afirmação é de Nathan Achezinsky, vice-presidente da BlackRock, que aponta o ritmo acelerado de adoção de novas tecnologias como um fator que dificulta essa possibilidade. Apesar de um nível de investimento que pode gerar desconforto, o retorno esperado para a área deve se materializar nos próximos anos.

    Aceleração tecnológica e investimentos

    A velocidade com que novas tecnologias estão sendo incorporadas pelas empresas é significativamente maior do que em períodos anteriores. Essa dinâmica, segundo Achezinsky, é um dos principais argumentos contra a tese de uma bolha especulativa no setor de IA.

    Ele reconhece que o volume de investimentos na área pode, sim, gerar certo desconforto entre os analistas e investidores. No entanto, a expectativa é que os retornos financeiros e os benefícios práticos dessas aplicações se tornem evidentes em um futuro próximo, justificando o capital alocado.

    “Com a adoção de novas tecnologias em ritmo muito mais acelerado do que no passado, é difícil acreditar que o mercado esteja no caminho de uma bolha de inteligência artificial”, afirmou Nathan Achezinsky, vice-presidente da BlackRock.

    Perspectivas futuras para a IA

    A visão da BlackRock sugere um cenário de crescimento sustentável para o mercado de IA. A empresa, uma das maiores gestoras de ativos do mundo, monitora de perto o desenvolvimento tecnológico e suas implicações financeiras. A perspectiva de que o retorno sobre os investimentos em IA aparecerá nos próximos anos reforça a confiança na longevidade e no potencial transformador dessa tecnologia.

    A análise da BlackRock se contrapõe a receios pontuais que surgem em mercados com forte e rápido crescimento. A expertise da companhia em avaliar cenários de investimento global confere peso à sua avaliação sobre a maturidade e o futuro promissor da inteligência artificial.

  • ‘AI washing’: Como a inteligência artificial se tornou bode expiatório para layoffs

    ‘AI washing’: Como a inteligência artificial se tornou bode expiatório para layoffs

    ‘AI washing’: Como a inteligência artificial se tornou bode expiatório para layoffs

    Em 2026, a inteligência artificial (IA) assumiu uma nova função no mundo corporativo: a de justificar demissões. Empresas têm recorrido ao discurso de que a IA é a razão por trás dos cortes de pessoal, uma estratégia que o CEO da OpenAI, Sam Altman, já classificou como “AI washing”. A prática consiste em atribuir reduções de quadro a avanços tecnológicos, quando, na realidade, as demissões poderiam ter ocorrido por outros motivos, como reestruturação ou dificuldades financeiras.

    A Block, empresa de fintech, exemplifica essa tendência ao anunciar um corte de 40% em sua força de trabalho, com seu CEO, Jack Dorsey, atribuindo a decisão à IA. Essa narrativa visa apresentar os cortes como uma medida proativa de adaptação e crescimento, em vez de uma resposta a problemas financeiros. Dados, contudo, sugerem uma realidade distinta, onde a tecnologia ainda não é o principal motor por trás dessas decisões.

    O poder da narrativa no mercado financeiro

    Décadas de pesquisa indicam que investidores reagem de forma diferente a anúncios de demissões. Quando cortes são apresentados como consequência de problemas, as empresas tendem a ser penalizadas. Em contrapartida, demissões enquadradas como parte de uma reestruturação proativa, especialmente em torno de novas tecnologias como a IA, são vistas de forma mais favorável.

    A crença no potencial da IA, mesmo sem comprovação concreta em muitos casos, oferece um poderoso enquadramento. Anúncios como “estamos nos reestruturando em torno da IA” sinalizam crescimento, enquanto “contratamos em excesso durante a pandemia” indica a necessidade de assumir responsabilidades. Essa distinção é crucial em um mercado que valoriza histórias de adoção tecnológica.

    Dados revelam a discrepância

    Apesar do discurso corporativo, os números frequentemente contam outra história. Uma pesquisa do site Resume.org com mil gerentes de RH indicou que 59% usam a IA como justificativa para demissões por ser uma visão mais favorável às partes interessadas. No entanto, apenas 9% afirmaram que a IA de fato substituiu alguma função integralmente. A tecnologia, neste contexto, torna-se um véu para a gestão de pessoal.

    Um estudo do National Bureau of Economic Research, que entrevistou milhares de executivos nos EUA, Reino Unido, Alemanha e Austrália, reforça essa discrepância. Quase 90% dos executivos afirmaram que a IA não teve impacto no emprego nos últimos três anos. Dados da Challenger, Gray & Christmas registraram 1,2 milhão de demissões em 2025, com a IA citada em menos de 55 mil casos (4,5%). As chamadas “condições de mercado e econômicas” foram responsáveis por quatro vezes mais demissões.

    O impacto do ‘AI washing’ na gestão e na percepção pública

    O fenômeno do “AI washing” gera confusão interna e externa às empresas. Um exemplo notório foi o caso da Amazon em 2025, onde o CEO Andrew Jassy inicialmente indicou que a IA levaria à redução de pessoal. Meses depois, após demissões, ele corrigiu o discurso, afirmando que os cortes não foram impulsionados pela IA, mas sim pela “cultura”. Essa incoerência reforça a ideia equivocada de que a IA está eliminando empregos em um ritmo acelerado, algo que os dados não sustentam.

    “Quando a narrativa da inevitabilidade tecnológica se torna mais valiosa do que a própria tecnologia, você criou um mercado futuro de desculpas.”

    Embora sinais iniciais de substituição real pela IA em funções específicas já comecem a ser documentados, a diferença entre essa realidade e as afirmações corporativas é gritante. Em 1987, o economista Robert Solow observou que os computadores estavam por toda parte, exceto nas estatísticas de produtividade. Naquela época, era um problema de medição. Hoje, com a IA, a situação é diferente: a tecnologia está presente, mas as demissões atribuídas a ela não são comprovadas pelos dados, sendo preenchidas por narrativas gerenciais.

    Ao contrário das décadas passadas, quando o surgimento do computador pessoal não era culpado por demissões decorrentes de recessões, hoje a IA é invocada para justificar cortes pós-pandemia e desaceleração econômica. Um problema de gestão que se agrava ao adotar explicações falsas, impedindo o diagnóstico preciso da realidade organizacional e reforçando a falácia da massa de trabalho – a ideia de que a tecnologia devora empregos existentes.

    Ainda que a IA possivelmente transforme a produtividade no futuro, como os computadores fizeram, o “AI washing” atual dificulta a distinção entre substituição genuína e ficção. Ao tornar a narrativa de inevitabilidade tecnológica mais vantajosa que a própria tecnologia, cria-se um terreno fértil para desculpas corporativas, mascarando os verdadeiros motivos por trás das demissões.

  • Huang, da Nvidia, prevê US$ 1 trilhão em receita de chips de IA em dois anos

    Huang, da Nvidia, prevê US$ 1 trilhão em receita de chips de IA em dois anos

    Huang, da Nvidia, prevê US$ 1 trilhão em receita de chips de IA em dois anos

    O CEO da Nvidia, Jensen Huang, anunciou uma previsão ambiciosa para o mercado de chips de inteligência artificial (IA), antecipando uma receita de pelo menos US$ 1 trilhão nos próximos dois anos. Essa projeção robusta, apresentada em um momento de intensa adoção de ferramentas de IA, sinaliza um crescimento acelerado para o setor e consolida a posição da Nvidia como líder nesse mercado em expansão.

    Huang expressou confiança de que a demanda por poder computacional continuará a crescer, impulsionada por ferramentas populares como o Claude Code da Anthropic e o OpenClaw da OpenAI. Ele destacou que a projeção abrange o período até 2027 e que está “certo” de que a demanda real superará as expectativas iniciais. A declaração foi feita durante o evento GTC da empresa, na Califórnia.

    Desafios e expectativas do mercado de chips de IA

    Apesar do otimismo, as projeções de Huang enfrentam ceticismo em Wall Street, que teme o retorno sobre os vultosos investimentos em infraestrutura de IA. Preocupações com a cadeia de suprimentos de semicondututores, exacerbadas por conflitos no Oriente Médio, e a escassez de chips de memória necessários para os produtos da Nvidia também pairam sobre o mercado. No entanto, a Nvidia aposta na continuidade do boom da IA.

    A Nvidia já havia previsto uma receita de US$ 500 bilhões em IA até o final de 2026, baseada em pedidos firmes para seus novos hardwares Blackwell e Rubin. A nova estimativa de US$ 1 trilhão ultrapassa significativamente as projeções de analistas para a receita total da Nvidia nos anos fiscais de 2027 e 2028, que totalizam cerca de US$ 835 bilhões.

    Inovações e novas arquiteturas de chips

    Durante sua apresentação, Huang também revelou novas iniciativas da empresa, incluindo parcerias para robotáxis e um chip projetado para data centers orbitais. Uma das novidades mais significativas é a adição do Groq 3 “language processing unit” à sua linha de produtos. Este novo chip visa acelerar as respostas de sistemas de IA a consultas de usuários.

    A introdução do Groq 3, que será fabricado pela Samsung – uma mudança em relação à tradicional parceria com a TSMC –, demonstra a estratégia da Nvidia de explorar novas arquiteturas de chips, diversificando-se além do seu foco histórico em GPUs para cargas de trabalho de IA. A produção em volume do Groq 3 está prevista para o segundo semestre de 2026, com lançamento em potencial no terceiro trimestre.

    O papel crescente da inferência e ferramentas de IA

    Huang enfatizou a importância crescente da “inferência” – o processo de executar modelos e aplicações de IA. Essa demanda, segundo ele, será ainda mais amplificada com a adoção de ferramentas de agentes de IA pessoais, como o OpenClaw. O OpenClaw, que permite aos usuários criar assistentes de IA personalizados, tem sido um sucesso viral, especialmente na China.

    A Nvidia está desenvolvendo o “NemoClaw”, uma camada de software para o OpenClaw que promete oferecer salvaguardas de privacidade e segurança, funcionalidades que o produto padrão ainda não possui. Huang comparou a importância do OpenClaw e de outras ferramentas de código aberto com o impacto do sistema operacional Linux e do protocolo HTTP na internet, declarando que essa é “o novo computador”.

  • Menina brasileira de 17 anos cria forma inédita de descobrir o autismo com inteligência artificial

    Menina brasileira de 17 anos cria forma inédita de descobrir o autismo com inteligência artificial

    Menina brasileira de 17 anos cria forma inédita de descobrir o autismo com inteligência artificial

    Aos 17 anos, a estudante mineira Millena Xavier, de Juiz de Fora, tem chamado a atenção do país e do mundo por sua capacidade de unir inteligência artificial (IA), olimpíadas científicas e projetos educacionais de grande alcance. Sua inovação, criada ainda durante o ensino médio, visa facilitar a descoberta de sinais do transtorno do espectro autista (TEA) através de uma ferramenta inédita de IA, posicionando-a como uma jovem pesquisadora dedicada a problemas sociais concretos.

    A criação de Millena, denominada Autinosis, é descrita como uma ferramenta de inteligência artificial voltada à triagem de sinais do autismo. O projeto nasceu da observação atenta às dificuldades de acesso ao diagnóstico, um ponto sensível para muitas famílias brasileiras que enfrentam longas esperas e desigualdade na avaliação especializada.

    Autinosis: inteligência artificial na triagem do autismo

    Diferentemente de uma solução definitiva, a Autinosis propõe-se a ser um apoio crucial no processo de identificação inicial. Essa distinção é fundamental para entender a relevância do trabalho de Millena, que transcendeu o ambiente escolar e alcançou o reconhecimento científico. Em janeiro de 2025, a estudante foi premiada na categoria Ensino Médio do 6º Prêmio Carolina Bori Ciência & Mulher, promovido pela Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC), com o trabalho “Autinosis: Inteligência Artificial na Triagem do Diagnóstico de Autismo”.

    A repercussão da pesquisa não se limitou a círculos de empreendedorismo jovem, consolidando a imagem de Millena como uma pesquisadora engajada com problemas reais.

    Projeto educacional amplia acesso a olimpíadas científicas

    Além do desenvolvimento da Autinosis, Millena Xavier é a criadora da Prep Olimpíadas, uma organização educacional focada em democratizar o acesso de jovens, especialmente da rede pública, a competições acadêmicas. Segundo a Forbes Brasil, a iniciativa já realizou palestras em mais de 200 escolas e desenvolveu o Prep AI, uma ferramenta gratuita para auxiliar estudantes em diversas disciplinas e em dúvidas sobre olimpíadas do conhecimento.

    O alcance da Prep Olimpíadas é notável. O Correio Braziliense informou que a jovem, com o apoio de mais de 300 voluntários, expandiu a iniciativa para estudantes em situação de vulnerabilidade social, atingindo mais de 100 mil alunos. Desse total, 87 mil jovens participaram de olimpíadas, conquistando medalhas e menções honrosas.

    Millena participou de cerca de 70 olimpíadas em dois anos, colecionando 38 premiações. Essa vasta experiência contribuiu para seu domínio em informática, tecnologia e IA, além de reforçar seu compromisso em usar seu conhecimento para criar soluções para estudantes que enfrentam barreiras educacionais.

    Reconhecimento internacional e impacto social

    A trajetória de Millena ganhou destaque internacional em 2024, quando foi selecionada entre os 50 finalistas do Global Student Prize e, posteriormente, alcançou o Top 10 da premiação. A organização confirmou a brasileira entre os dez finalistas daquele ano, que reuniu mais de 11 mil indicações de 176 países.

    A candidatura ao prêmio internacional se baseou em duas frentes que marcam sua carreira: a democratização do acesso a olimpíadas científicas e o desenvolvimento de IA com aplicação prática e impacto social.

    Mudança de cidade: busca por oportunidades acadêmicas

    Aos 15 anos, Millena tomou a decisão de deixar Juiz de Fora para estudar em Viçosa, em um colégio federal que oferecia maior suporte a atividades extracurriculares. Essa mudança, motivada pela falta de incentivo em seu ambiente escolar anterior, reforça a narrativa de uma jovem que luta por acesso, permanência e oportunidade no campo da ciência e tecnologia.

    A convergência entre produção científica na adolescência, atuação educacional em larga escala e o uso de IA em questões sociais de alta sensibilidade solidifica Millena Xavier como um notável caso brasileiro de inovação estudantil, com repercussão nacional e internacional.

  • Como analisar ações de empresas de inteligência artificial

    Como analisar ações de empresas de inteligência artificial

    Como analisar ações de empresas de inteligência artificial

    As ações de empresas de inteligência artificial (IA) têm capturado a atenção global, impulsionadas por avanços tecnológicos e pela adoção massiva de soluções baseadas em dados e automação. Embora tenham gerado retornos significativos para investidores, a volatilidade inerente a esse setor exige cautela e análise aprofundada. Para o investidor de longo prazo, o desafio é distinguir empresas com modelos de negócio sólidos daquelas que apenas se beneficiam da narrativa da IA. A análise fundamentalista torna-se, portanto, uma ferramenta essencial para determinar se o crescimento projetado já está precificado e se há potencial para valorização futura.

    Identificar empresas genuinamente expostas à inteligência artificial vai além da simples menção da tecnologia em apresentações. Companhias com relevância real no setor exibem receitas recorrentes advindas de produtos ou serviços que utilizam algoritmos, aprendizado de máquina ou processamento avançado de dados. Além disso, essas empresas costumam demonstrar investimentos consistentes em pesquisa e desenvolvimento (P&D) e apresentar claros indicadores de adoção por parte de seus clientes. Empresas como Nvidia, Microsoft e Alphabet, por exemplo, detalham em seus relatórios como a IA contribui para suas receitas, margens e estratégias de longo prazo.

    Indicadores financeiros cruciais para a análise

    Ao analisar ações de empresas de IA, o foco deve recair sobre o crescimento da receita em conjunto com a rentabilidade. Indicadores como margens operacionais, geração de fluxo de caixa livre e retorno sobre o capital investido (ROIC) são fundamentais para avaliar se a tecnologia está se traduzindo em resultados financeiros tangíveis. A capacidade de escalar soluções sem um aumento proporcional de custos é outro ponto crítico. Empresas que conseguem diluir suas despesas fixas à medida que expandem sua base de clientes tendem a demonstrar maior resiliência, especialmente em ciclos de mercado mais desafiadores.

    Infraestrutura de IA versus desenvolvedoras de aplicações

    Existe uma distinção importante entre empresas que fornecem a infraestrutura para a IA e aquelas que desenvolvem as aplicações finais. Companhias de infraestrutura, como fabricantes de semicondutores e provedores de serviços de nuvem, geralmente possuem um perfil de risco diferente das desenvolvedoras de aplicações. As gigantes da tecnologia se beneficiam do aumento estrutural na demanda por capacidade computacional, independentemente de qual aplicação de IA se torne dominante. Esse modelo tende a gerar receitas mais previsíveis, embora também esteja sujeito a ciclos de investimento e intensa pressão competitiva.

    As desenvolvedoras de aplicações, por outro lado, focam na criação de softwares e serviços que utilizam a IA para resolver problemas específicos. O risco aqui pode estar atrelado à aceitação do mercado, à concorrência direta e à capacidade de inovar rapidamente.

    A precificação da inteligência artificial nas ações

    É crucial notar que uma parcela significativa das expectativas positivas em torno da inteligência artificial já se encontra refletida nos preços de muitas ações do setor. Múltiplos elevados, como preço sobre lucro (P/L) e valor da firma sobre Ebitda (EV/Ebitda), indicam que o mercado antecipa um crescimento acelerado por vários anos. O investidor deve ponderar se essas projeções são realistas, considerando o ambiente macroeconômico, a força da concorrência e a velocidade de monetização das soluções de IA. Qualquer descompasso entre as expectativas e a realidade pode resultar em correções de preço relevantes.

    O papel das big techs e o potencial de empresas menores

    Investir exclusivamente em grandes empresas de tecnologia (big techs) pode ajudar a mitigar riscos específicos. Essas companhias geralmente dispõem de diversificação de receitas, balanços financeiros robustos e capacidade de investir continuamente em inovação. Muitas big techs utilizam a IA para fortalecer seus negócios já estabelecidos, como computação em nuvem e publicidade digital. Contudo, empresas menores, quando bem-sucedidas, podem oferecer um potencial de crescimento mais expressivo, desde que apresentem diferenciais tecnológicos claros e uma estrutura financeira sólida.

    A decisão entre investir em big techs ou em empresas menores depende do perfil de risco e dos objetivos do investidor. A análise detalhada, como apontado pelo especialista O Especialista Safra, é a chave para navegar neste mercado dinâmico.