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Nos últimos ciclos de inovação, novas tecnologias foram incorporadas pelas empresas majoritariamente como um suporte às suas operações. Sistemas de gestão, ferramentas de CRM, softwares de automação. A lógica era clara: otimizar processos já existentes. Com o avanço dos agentes autônomos de inteligência artificial, essa equação começa a se inverter. A tecnologia deixa de apenas apoiar a operação e passa a assumir partes dela, de forma ativa, autônoma e cada vez mais crítica.
O que estamos vendo é o surgimento de uma nova camada de infraestrutura operacional, construída não mais por blocos de software, mas por sistemas cognitivos capazes de tomar decisões, interagir entre si e executar atividades com autonomia. A consequência disso, do ponto de vista estratégico, é que as empresas que conseguirem incorporar esses agentes primeiro não apenas ganharão eficiência, mas redesenharão sua estrutura de custos, seu modelo de negócio e sua capacidade de escalar sem expandir proporcionalmente o quadro de funcionários.
Esse movimento tem implicações diretas no mercado de fusões e aquisições. O M&A, tradicionalmente visto como um vetor de crescimento, passa a cumprir um papel adicional: o de viabilizar a adaptação e adoção de IA. Empresas que não conseguirem internalizar com velocidade as novas capacidades cognitivas, seja por limitações técnicas, culturais ou orçamentárias, irão buscar através do M&A por empresas “AI-enabled” como atalho para acessar novas tecnologias.
Um exemplo concreto desse novo perfil de ativo é a PensarAI, que aparece no relatório mais recente da Oaklins, rede global de boutiques de M&A na qual a Fortezza Partners faz parte, sobre o setor de tecnologia como um caso emblemático de aplicação prática de agentes autônomos em segurança cibernética. A companhia utiliza agentes autônomos para detectar e remediar falhas de segurança antes mesmo da aplicação entrar em produção. Trata-se de uma função crítica, antes restrita a especialistas humanos, sendo executada de forma contínua e escalável por sistemas autônomos.
Esse tipo de aplicação extrapola a ideia de “inteligência artificial” como recurso genérico. Além da PensarAI, outras startups citadas no relatório também demonstram esse potencial. A BetterFutureLabs, por exemplo, criou equipes de agentes autônomos de IA que atuam de forma coordenada em tarefas como pesquisa, verificação de fatos e avaliação de investimentos. Essas soluções vão além da automação tradicional, operando com capacidade cognitiva distribuída e impacto direto na tomada de decisão. Trata-se de inteligência operacional distribuída, desenhada para resolver problemas específicos em fluxos essenciais de setores como saúde, logística, seguros e jurídico.
Entre os dados apresentados no relatório da Oaklins, um em especial ajuda a dimensionar a escala dessa transformação. Enquanto cerca de 5% do orçamento corporativo médio é direcionado à tecnologia, mais de 50% é alocado em pessoas. A disrupção, portanto, não está onde tradicionalmente se olha, está no centro de custo. Agentes autônomos representam a possibilidade real de reconfigurar a relação entre produtividade e headcount.
Com isso, startups que dominam essas tecnologias deixam de ser avaliadas apenas por suas receitas ou base de usuários. Elas passam a ser vistas como alavancas operacionais, com impacto direto em eficiência, margem e competitividade. Na prática, são estruturas prontas de inteligência aplicável que podem ser plugadas a grandes grupos, acelerando transformações que, por via orgânica, levariam anos.
Esse contraste é ainda mais evidente quando observamos empresas maiores e consolidadas. Estruturas organizacionais rígidas, burocracias internas e ciclos longos de tomada de decisão muitas vezes impedem essas organizações de reagir na velocidade exigida pela transformação atual. Mesmo com capital disponível, muitas dessas companhias enfrentam dificuldades para adaptar sua cultura e processos a uma lógica mais experimental e iterativa. O risco, nesse contexto, é ficarem presas a frameworks ultrapassados enquanto concorrentes mais ágeis avançam com soluções baseadas em agentes autônomos de IA e outras tecnologias mais atuais.
No Brasil, essa lógica já começou a se refletir em transações estratégicas. Empresas estabelecidas têm recorrido ao M&A como caminho para internalizar rapidamente competências em inteligência artificial. Um exemplo recente é a aquisição da startup americana Hyperplane pelo Nubank (BVMF:ROXO34), com o objetivo de incorporar modelos avançados de IA para personalização de serviços e análise de dados de crédito em tempo real. Outro caso emblemático é o da Compass UOL, que realizou aquisições como a da Oak Rocket e da Avenue Code para ampliar sua capacidade de entrega em projetos com forte componente de IA. Esses movimentos sinalizam uma mudança clara de intenção: não se trata apenas de comprar market share, mas de adquirir novas tecnologias prontas para serem integradas ao core business.
Esse é o novo racional de M&A em tecnologia. Não se trata apenas de capturar crescimento, mas de incorporar novos modelos mentais, novas arquiteturas de execução e, sobretudo, uma nova lógica de operação. E para muitas empresas, isso não será uma escolha estratégica, mas uma condição para serem competitivas no futuro.