Por Daniel Bichuetti, co-CEO e CTO da Forlex.
Em janeiro de 2025, Sam Altman, CEO da OpenAI, disse algo que deveria ter acordado mais gente: “Acho que alguém vai sair prejudicado nisso. Alguém vai perder uma quantidade fenomenal de dinheiro.” Ele comparou o momento atual da inteligência artificial à bolha das empresas de internet no final dos anos 1990. Não foi a primeira vez que um executivo do setor fez esse alerta — mas foi, talvez, o mais explícito.
Os números sustentam a preocupação. Segundo a Crunchbase, o setor de IA recebeu US$ 202,3 bilhões em aportes ao longo de 2025, alta de 75% em relação ao ano anterior. Um relatório do Morgan Stanley estima que US$ 3 trilhões já foram investidos globalmente em infraestrutura para inteligência artificial. E um estudo do MIT revelou que 95% das empresas que investem em IA generativa ainda não veem retorno. A pergunta que ninguém quer fazer em voz alta é simples: quando essa conta vai chegar?
A bolha não está onde você imagina
Quando se fala em bolha de IA, a imagem que vem à cabeça é a de big techs americanas supervalorizadas na bolsa. De fato, as dez maiores empresas do S&P 500 estão mais concentradas do que em qualquer momento desde os anos 1990, segundo a Goldman Sachs. A NVIDIA sozinha impulsionou grande parte dos ganhos do índice em 2025. Mas o problema não está apenas nas gigantes.
O risco mais silencioso — e talvez mais destrutivo — está na camada debaixo: nas milhares de startups que surfaram a onda de entusiasmo sem construir negócios de verdade. São empresas que levantaram capital com decks bem desenhados e demos impressionantes, mas que nunca encontraram um problema real para resolver. Ou que encontraram, mas não conseguiram convencer ninguém a pagar pela solução.
O Brasil não está imune a esse fenômeno. Das onze maiores rodadas de equity captadas por startups brasileiras em 2025, apenas duas foram para empresas cujo core é de IA, segundo levantamento do Sling Hub. O mercado brasileiro de venture capital movimentou cerca de US$ 1,9 bilhão até novembro de 2024, uma recuperação tímida depois do colapso de 2022-2023. E aqui está o dado que deveria preocupar: segundo a Fundação Dom Cabral, 50% das startups brasileiras morrem em até quatro anos. O tempo médio de sobrevivência, de acordo com o Distrito, é de 58 meses.
Dois tipos de startup — e apenas um sobrevive
Existe uma distinção que o mercado ainda está aprendendo a fazer: entre empresas “AI-first” e empresas “problem-first”. As primeiras começam com uma tecnologia fascinante e saem procurando um problema para resolver. As segundas começam com uma dor de mercado e buscam a melhor ferramenta disponível — que pode ou não ser inteligência artificial.
A diferença parece semântica, mas é existencial. Empresas AI-first frequentemente desenvolvem soluções elegantes para problemas que ninguém tem. São os chamados “wrappers” — interfaces bonitas em cima de APIs de modelos de linguagem, com pouca ou nenhuma diferenciação técnica. Kenneth Corrêa, especialista em tecnologias emergentes, estima que mais de 50% do investimento global em IA em 2025 foi para esse tipo de empresa. O problema? Elas estão sendo engolidas pelas big techs ou desaparecendo silenciosamente.
Empresas problem-first, por outro lado, constroem produtos que clientes pagam para usar desde o primeiro dia. Não porque a tecnologia é impressionante, mas porque resolve algo que dói. No Brasil, isso significa atacar mercados com demanda inelástica: saúde, finanças, agronegócio, direito. Setores onde a dor é real, mensurável e urgente.
O setor jurídico é um exemplo emblemático. O Brasil tem 80,6 milhões de processos em tramitação, segundo o relatório Justiça em Números 2025 do CNJ. Mesmo com 44,6 milhões de processos julgados no ano passado — um recorde histórico —, o backlog permanece imenso. São mais de 1,5 milhão de advogados disputando atenção em um sistema congestionado. A demanda por ferramentas que aumentem produtividade não é especulativa; é represada há décadas.
O teste de realidade de 2026
O mercado de venture capital no Brasil está mais seletivo do que nunca. Segundo a ACE Ventures, o mantra do empreendedor latino-americano em 2025 passou a ser “crescimento eficiente”. O break-even deixou de ser um objetivo distante para se tornar pré-requisito de investimento. Valuations inflados, queima de caixa agressiva, métricas de vaidade: tudo isso está sendo questionado com uma intensidade que não existia dois anos atrás.
A Jaana Goeggel, cofundadora do Sororitê Ventures, resume bem o momento: “A escassez de saídas, como M&As e IPOs, restringe a liberação de capital para reinvestimentos, criando um gargalo significativo.” Em outras palavras: o dinheiro que alimentou o boom está travado. E só vai fluir novamente para quem provar que sabe gerar retorno.
O que isso significa na prática? Que 2026 será o ano do filtro. Startups que dependiam de narrativa para captar vão descobrir que narrativa não paga conta. Empresas com receita recorrente, retenção alta e unit economics saudáveis vão consolidar posições. O mercado brasileiro, que já viu mais de 8 mil startups fecharem na última década, vai assistir a mais uma onda de consolidação — desta vez, acelerada pela correção nas expectativas sobre IA.
Como identificar quem vai sobreviver
Se você é investidor, cliente ou fundador tentando avaliar o próprio negócio, há perguntas simples que separam empresas sustentáveis de apostas arriscadas.
Primeira: o problema que a empresa resolve existia antes da IA? Se a startup está criando demanda artificial — “agora você precisa disso porque a tecnologia permite” — provavelmente está vendendo vitamina, não remédio. Problemas reais existem independentemente da tecnologia disponível.
Segunda: a empresa tem receita recorrente ou só queima capital? Muitas startups de IA operam com margens negativas agressivas, subsidiando uso para inflar métricas de engajamento. É a lógica do “primeiro a gente cresce, depois a gente monetiza”. Funcionou para algumas empresas de internet nos anos 2000; está funcionando para muito menos empresas de IA nos anos 2020.
Terceira: os clientes voltam? Retenção é o teste de realidade mais honesto que existe. Qualquer ferramenta consegue atrair usuários com promessas e freemium. Manter esses usuários pagando mês após mês exige entregar valor real. O ChatGPT, para citar o exemplo mais famoso, tem 500 milhões de usuários semanais — mas apenas 15,5 milhões pagam pelo serviço. Uma taxa de conversão de 3%.
Quarta: a tecnologia é defensável? Startups que dependem exclusivamente de APIs de terceiros estão em posição frágil. Quando a OpenAI, o Google ou a Anthropic lançam funcionalidades que competem diretamente com seu produto, você pode perder mercado da noite para o dia. Empresas com modelos proprietários, dados exclusivos ou integrações profundas em fluxos de trabalho têm barreiras mais robustas.
O paradoxo da bolha
Aqui está o que muita gente não entende sobre bolhas: elas não significam que a tecnologia subjacente é irrelevante. A bolha das empresas de internet nos anos 2000 destruiu trilhões de dólares em valor de mercado — mas a internet transformou o mundo. A bolha imobiliária de 2008 quebrou bancos — mas as pessoas continuam precisando de casas. Bolhas são correções de expectativas, não negações de realidade.
O mesmo vale para a inteligência artificial. O Goldman Sachs, apesar de todos os alertas, afirma que não estamos em uma bolha clássica — pelo menos não ainda. A diferença em relação aos anos 1990 é que as grandes empresas de tecnologia têm lucros reais, sustentando suas avaliações. A Nvidia não é a Cisco de 2000. Mas as milhares de startups que surfaram no hype? Muitas delas são exatamente como as pontocom que viraram pó.
O que fica depois que a bolha estoura são as empresas que resolvem problemas reais para clientes que pagam. É uma lição antiga, mas que cada geração de empreendedores parece precisar reaprender. A tecnologia muda; a lógica do negócio, não.
O Brasil depois da correção
O Brasil está em uma posição peculiar nesse cenário. Por um lado, temos um ecossistema de venture capital ainda incipiente — representamos apenas 0,2% do PIB em investimentos de private equity e venture capital, contra mais de 2% nos Estados Unidos e Reino Unido. Por outro lado, temos problemas enormes esperando soluções: um sistema de saúde ineficiente, um agronegócio em transformação digital, um setor financeiro com milhões de desbancarizados, um Judiciário congestionado.
São mercados com demanda real, onde IA pode gerar impacto mensurável. Não é por acaso que os setores de saúde e agronegócio, juntos, representam 16% das startups brasileiras que trabalham com inteligência artificial, segundo dados do Distrito. São verticais onde o ROI é imediato porque a dor é concreta.
A correção que vem não será o fim da inovação em IA no Brasil. Será, na melhor das hipóteses, o começo de uma fase mais madura. Menos hype, mais execução. Menos promessas, mais produtos. Menos narrativa, mais negócio.
Para quem está construindo uma startup agora, o conselho é simples: não tente ser a próxima OpenAI. Tente ser a empresa que resolve um problema específico, para um cliente específico, de uma forma que ninguém mais consegue. A tecnologia é meio, não fim. E o mercado, mais cedo ou mais tarde, sempre cobra a conta.
