A corrida pela IA generativa colocou empresas de tecnologia no centro do mercado e transformou chatbots em uma das principais portas de entrada para uma nova revolução tecnológica. Nos últimos tempos, investir em inteligência artificial parecia significar, sobretudo, apostar em quem construiria o melhor modelo.
Mas já estamos entrando em uma segunda fase, onde o mercado olha para como a inteligência artificial criará o próximo grande ganho econômico. E a resposta pode estar muito menos nas telas e muito mais na economia real. Os dados mais recentes do AI Index 2026, de Stanford, mostram que o investimento privado global em IA mais que dobrou em 2025. O capital destinado à IA generativa cresceu mais de 200%, enquanto 88% das organizações pesquisadas já utilizavam inteligência artificial. Ao mesmo tempo, o custo de infraestrutura disparou, com grandes empresas de tecnologia acelerando investimentos em computação, energia e data centers.
Isso cria uma mudança importante de perspectiva. A primeira onda foi sobre construir a inteligência, a próxima, pode ser sobre aplicá-la. O primeiro lugar para olhar é justamente onde a IA encontra o mundo físico, na infraestrutura. Um estudo publicado pela McKinsey, em junho de 2026, estima que a demanda global por data centers pode quase triplicar entre 2025 e 2030, passando de aproximadamente 82 GW para 220 GW. Isso significa que a expansão da IA dependerá cada vez mais de energia, terrenos, redes elétricas, refrigeração, equipamentos e capacidade de construção.
Para o investidor, essa é uma tese relevante porque reduz a dependência de acertar qual empresa vencerá a corrida dos modelos, afinal, se a IA continuar crescendo, alguém precisará fornecer a infraestrutura que sustenta essa expansão. Mas é importante separar a oportunidade de euforia. O próprio mercado já começa a discutir os riscos de excesso de capital, endividamento e projetos de infraestrutura que podem não entregar os retornos esperados. O momento não é de investir em tudo que tenha “IA” no nome, mas identificar onde existe demanda estrutural e retorno econômico sustentável.
A segunda fronteira, na minha visão, está na robótica. Durante décadas, o software foi eficiente em tarefas digitais, mas muito menos capaz de atuar no mundo físico. Isso começa a mudar com a combinação de modelos de IA, visão computacional, sensores e robótica.
O AI Index mostra que a China respondeu por 54% das instalações de robôs industriais no mundo em 2024, mais do que todos os demais países juntos. É uma mudança importante porque cria um mercado potencialmente enorme para aplicações em fábricas, logística, agricultura, construção e armazenagem.
Existe ainda uma terceira oportunidade que considero particularmente interessante, empresas que utilizam IA para resolver problemas específicos de setores tradicionais. É aqui que vejo espaço para startups de IA aplicada. Isso faz sentido porque, em muitos mercados, o diferencial não estará em possuir o maior modelo de linguagem, mas conseguir combinar IA com dados proprietários, conhecimento setorial, distribuição e integração aos processos do cliente.
Uma startup que usa IA para aumentar a produtividade de uma operação industrial pode ter uma vantagem muito diferente, e mais defensável, do que uma aplicação genérica de chatbot. Não acredito que a era dos chatbots esteja acabando. Ela está, na verdade, começando a deixar de ser novidade e esse é justamente o momento em que o investidor precisa olhar para a próxima camada.
As grandes oportunidades podem estar na interseção entre IA e setores que representam uma parcela enorme da economia, como energia, indústria, agro, logística, saúde e infraestrutura. O movimento já está acontecendo e os dados sugerem que a adoção da IA está avançando rapidamente, enquanto os agentes e aplicações mais sofisticadas ainda estão em estágio inicial. Segundo Stanford, apesar de 88% das organizações pesquisadas utilizarem IA, a implantação de agentes ainda está em níveis de um dígito na maioria das funções.
Por fim, isso significa que ainda existe uma enorme distância entre experimentar IA e transformar operações com IA. É justamente nessa distância que eu procuraria as próximas oportunidades. Talvez seja uma empresa que ninguém chamaria de “empresa de IA” hoje, mas que, graças à inteligência artificial, consiga mudar a economia de um setor inteiro.
