A IA vertical e os mercados que o Venture Capital sempre achou pequenos demais

Foto de Shane Aldendorff na Unsplash

No final da década de 2000, eu vivia uma pergunta para a qual eu nunca tinha resposta confortável: a Ciatech era uma empresa de tecnologia ou de serviço?

Tínhamos a plataforma LMS Atena, e ela era monetizada via SaaS. Mas o resultado financeiro mostrava que mais de 80% da receita vinha do desenvolvimento de conteúdo personalizado. Os heads de RH não queriam o conteúdo pasteurizado disponível no mercado, que era superficial e sem metodologia real. Queriam conteúdo sob medida, com rigor andragógico. E entregar isso exigia uma linha de produção alicerçada em pessoas: designers instrucionais, ilustradores, conteudistas, desenvolvedores multimídia. Quanto melhor o resultado comercial, mais pessoas eu precisava contratar. A receita crescia, mas o crescimento trazia custo na mesma proporção. Era, na essência, o modelo das software houses de hoje.

Havia algo, porém, que a Ciatech já defendia em seus materiais da época e que só hoje entendo como precoce: a ideia de que treinamento não deve ser medido pela ferramenta entregue, e sim pelo resultado de negócio que gera. Usávamos a escala de Kirkpatrick para insistir que o que importava era o Nível 4, o impacto na operação do cliente, não o curso publicado na plataforma. Estávamos, sem saber, descrevendo o princípio que hoje sustenta uma das tendências mais importantes de IA: o valor está no trabalho feito, não na ferramenta vendida. 

Em algum momento, tomamos uma decisão estratégica deliberada para escapar da armadilha de margem do serviço. Lançamos o Sapiência, licenciamento de conteúdo já produzido e assinado por grandes autores corporativos. Isso preservou nosso posicionamento de alta qualidade, sustentou a precificação e mudou a natureza da receita: saímos de mais de 80% em serviço para um equilíbrio de 50% licenciamento e 50% serviço. O impacto no bottom line foi imenso, chegamos a 35% de margem EBITDA numa empresa que ainda tinha metade da receita em serviço.

Conto isso porque a pergunta que me perseguia voltou, invertida, e agora define onde está uma das oportunidades em IA. Eu passei anos tentando sair do serviço para chegar à margem do produto. A nova geração de empresas de IA vertical faz o caminho oposto de propósito: sai do produto para dentro do serviço. E é exatamente isso que está destravando mercados que o Venture Capital sempre achou pequenos demais.

Por duas décadas, o software vertical carregou uma crítica que parecia definitiva: o mercado é pequeno demais. Software para clínicas, para escritórios de advocacia, para imobiliárias, para corretoras de seguros. Sempre que um founder trazia uma dessas teses, o investidor fazia a mesma conta e chegava à mesma conclusão. O orçamento de software daquele setor não comportava uma empresa grande. A tese morria ali.

Essa conta estava certa. O denominador é que estava errado.

Quando se mede o tamanho de um mercado pelo que o setor gasta em software, quase todo vertical parece um nicho. Mas o software nunca foi onde o dinheiro estava. Em qualquer setor de serviços, o dinheiro está no trabalho: nas pessoas que executam a tarefa, nos terceiros que absorvem o excesso, nas horas faturadas. O dado mais eloquente vem da saúde. Segundo a Menlo Ventures, o setor de saúde movimenta cerca de US$ 740 bilhões por ano em serviços administrativos, contra apenas US$ 63 bilhões em tecnologia. O software sempre disputou a fatia menor, mas agora, a IA vertical passa a disputar parte da fatia maior.

É essa a mudança que abre novas oportunidades de investimento agora. E é por isso que setores que venture capital descartavam começaram a virar tese.

O software tradicional é vendido por assento. O comprador calcula o gasto como uma fração do salário de um funcionário, e por isso o teto é o orçamento de TI. A ferramenta fica ao lado do trabalho. O profissional vai até ela, opera, volta. O valor entregue é assistência, não execução.

Essa lógica tem sido invertida pela IA vertical. Com ela, a ferramenta deixa de apenas assistir o trabalho e começa a executar parte dele. E quando o produto passa a executar, ele passa a disputar orçamento operacional antes inacessível ao software. Uma administradora de imóveis que gastava algo como US$ 30 mil por ano em software de locação gasta US$ 300 mil com a equipe que opera essa locação, conforme o exemplo que a Sapphire Ventures usa para ilustrar a lógica. 

No momento em que o produto começa a fazer o trabalho, ele para de disputar espaço na  linha de US$ 30 mil e passa a ocupar a de US$ 300 mil. Conforme avança sobre mais etapas da operação, pode passar a poder conquistar parcelas crescentes do orçamento operacional. 

No Brasil, o caso mais claro dessa virada é a Comp. A empresa nasceu como SaaS de gestão de remuneração e pivotou para entregar RH como serviço, combinando IA com profissionais alocados dentro do cliente. Com essa nova tese, levantou R$ 100 milhões. A leitura é direta: ela deixou de disputar os 1 a 5% da receita das empresas que o software representa e passou a disputar os 30 a 70% que elas gastam com folha. O nome que tem circulado para esse movimento é preciso: a passagem de Software as a Service para Service as a Software.

A consequência mais interessante não é o tamanho do cheque que esses negócios passam a comportar. É quais setores passam a ser investíveis.

Mercados fragmentados, operacionalmente bagunçados e pouco digitalizados sempre foram território hostil para o software. Direito, intermediação imobiliária, contabilidade, seguros, saúde administrativa são apenas alguns exemplos entre tantos setores em que o trabalho é feito por pessoas, o processo vive em planilha, e-mail e relação pessoal, e o orçamento de tecnologia é modesto justamente porque a digitalização nunca avançou. Pela régua antiga, eram pequenos. Pela régua do trabalho, são enormes.

E há um detalhe que a Sapphire Ventures aponta: esses mercados continuam invisíveis para os concorrentes mais perigosos justamente porque parecem nichos. Nenhum grande laboratório de IA vai mobilizar esforço por algo que, medido pelo gasto em software, parece minúsculo. Quando o tamanho real fica visível, a empresa vertical já vem compondo posição há anos.

No Brasil, isso se manifesta com força no direito. A Enter, focada em contencioso de massa para grandes empresas, levantou mais de US$ 100 milhões e, segundo o anúncio da rodada, tornou-se o primeiro unicórnio de IA da América Latina. Não é um software jurídico a mais: seus agentes leem cada documento do processo, cruzam evidências e sugerem minutas, sempre com validação final do advogado. Não é coincidência que o legaltech seja um dos primeiros mercados a se mover. É um setor de margem alta, trabalho intensivo em texto e raciocínio, e orçamento dominado por hora faturada, exatamente o tipo de gasto que a IA passa a disputar. A consultoria Gartner estima que o gasto global com legaltech chegue a US$ 50 bilhões até 2027, puxado por IA agêntica e automação. 

A expansão do mercado é a boa notícia. A má notícia é que a barreira de entrada despencou junto. O que antes exigia anos e centenas de engenheiros de software, lógica de negócio codificada, interface complexa, hoje pode ser montado por times pequenos com modelos, prompts e integrações. E quando o custo de construir cai, distribuição e dados passam a concentrar valor.

Aqui o filtro que usamos internamente na Astella é útil, e proponho três perguntas para qualquer tese de IA vertical:

• O dado é proprietário? Não o dado público que o modelo de base já conhece, mas o dado que só aquela operação acumula ao fazer o trabalho repetidamente para o cliente.
• Existe lock-in regulatório? Em setores como direito, saúde e seguros, a exigência de certificação, sign-off humano e conformidade cria um moat defensivo que segura a velocidade do deslocamento.
• O produto está embutido na transação? Quando o software vira parte do fluxo onde o dinheiro efetivamente troca de mãos, ele para de ser uma ferramenta substituível e vira infraestrutura.

Quanto mais dessas características coexistem, maior tende a ser a defensabilidade.

A IA vertical não está criando mercados novos do nada. Está revelando o tamanho real de mercados que sempre foram grandes e que a ótica passada fazia parecer pequenos. Setores massivos e pouco digitalizados, que nunca receberam influxo de capital porque eram considerados não escaláveis, passam a ser investíveis no momento em que o produto deixa de assistir e começa a executar.

Para o founder, a oportunidade está em escolher uma vertical bagunçada o suficiente para ter sido ignorada e grande o suficiente em folha para sustentar um negócio relevante, e então construir os fossos certos antes que a competição perceba. Para o investidor, a disciplina está em não confundir a expansão de TAM com a garantia de defensabilidade. O mercado ficou maior para todos ao mesmo tempo. Historicamente, tende a ser capturado por poucos, e poucos serão os que possuem ativos escassos, não os que apenas organizam informação pública mais rápido.

Há vinte anos, eu lutava para tirar a Ciatech da dependência do serviço, porque o serviço tinha um teto de margem que sufocava o valor da empresa. A única forma de furar esse teto era licenciar produto, e mesmo assim o melhor que alcancei foi um equilíbrio entre as duas pontas. A IA muda esse cálculo de forma profunda. Pela primeira vez, dá para entrar no orçamento de serviço, que é a parte grande, sem carregar proporcionalmente a estrutura de pessoas que comprimia a margem. O serviço deixa de ser o que limita o múltiplo e passa a ser o que expande o mercado.

A pergunta que me perseguia na Ciatech, "somos serviço ou tecnologia?", deixou de ser uma armadilha. Virou a tese. E a pergunta que importa para quem investe hoje também mudou. Não é mais "esse mercado é grande o suficiente?". É "essa empresa captura a margem do serviço com a estrutura de custo do software, e controla algo que a IA, sozinha, não consegue reproduzir?".