Economia

IA: O segredo dos US$ 2,1 tri que o mercado ainda não vê

Data center moderno com servidores iluminados e gráfico de crescimento exponencial sobreposto representando investimento em IA
Projeção de US$ 2,1 tri em data centers até 2028 revela lacuna na mensuração do retorno real da IA

O Bank of America projeta US$ 2,1 trilhões em data centers até 2028, mas a conta não fecha para quem olha apenas o retorno imediato. Para Caroline Yokomizo, sócia-líder da Deloitte Brasil, o mercado não está diante de uma bolha, e sim de uma miragem causada pela incapacidade de medir o que a inteligência artificial realmente entrega.

A executiva afirma que, sem métricas claras, o investimento parece excessivo. No momento em que as empresas decifrarem como quantificar os ganhos, a percepção de risco deve se inverter — abrindo espaço para nova rodada de valorização das big techs na bolsa.

O abismo entre gastar e mensurar

O volume de capital é espantoso: US$ 2,1 trilhões equivalem a mais de R$ 10 trilhões na cotação atual, direcionados quase exclusivamente para infraestrutura de processamento, como GPUs. Yokomizo explica que a narrativa de “bolha” nasce justamente da ausência de um mecanismo de medição padronizado.

Enquanto o hardware é comprado e depreciado, o benefício — seja em produtividade, nova receita ou mitigação de risco — permanece difuso nos balanços. “O mercado questiona a conta porque o benefício ainda não está sendo medido”, resume a especialista.

Estudos do mercado americano apontam uma virada de chave para o primeiro semestre de 2025. A expectativa é que, a partir daí, a captura de valor se torne visível nos resultados das companhias listadas nos EUA, dissipando o temor de superavaliação.

Brasil segue em estágio embrionário

Se nos Estados Unidos a medição começa a sair do papel, por aqui a conversa ainda gira quase exclusivamente em torno do custo. Yokomizo classifica o estágio brasileiro como “embrionário”.

Isso cria uma assimetria perigosa: gestores locais tomam decisões baseadas no desembolso imediato, sem enxergar o ativo intangível que está sendo construído. A diferença de maturidade pode ampliar o gap competitivo entre corporações globais e nacionais nos próximos dois anos.

Reduzir custo é o erro estratégico

Pensar em IA apenas como tesoura de despesas leva a um beco sem saída. A tecnologia força a revisão do modelo de negócio: o consumidor continuará comprando da mesma forma? O posicionamento de mercado sustenta-se num mundo onde o acesso à informação é instantâneo e assimétrico?

A executiva cita a transformação da própria área de TI. Comparar custos, simular cenários preditivos e negociar contratos com base em dados dinâmicos — em vez de históricos estáticos — já gera valor antes de qualquer demissão ou automação de rotina.

  • Produtividade marginal: fazer mais com a mesma equipe.
  • Novas receitas: produtos e serviços impossíveis sem IA generativa.
  • Mitigação de risco: cenários simulados em tempo real.

O ouro escondido na predição de cenários

Entre as oportunidades subexploradas, a simulação dinâmica destaca-se. Conflitos geopolíticos, volatilidade cambial e choques de commodities exigem respostas em horas, não em semanas de planilhas Excel.

Empresas dependentes de petróleo, dólar ou insumos agrícolas podem testar milhares de variáveis simultâneas: “Se o Irã fechar o Estreito de Ormuz, qual o impacto no meu custo de produção e na necessidade de caixa daqui a 30 dias?”. Esse planejamento ágil ainda é raro, mas representa vantagem competitiva direta.

Dados sensíveis ditam a arquitetura

O maior entrave operacional, segundo Yokomizo, não é tecnológico, é soberania. Dados transacionais — fórmulas, carteira de clientes, estratégias de fornecimento — são tratados como “novo ouro”.

Companhias recusam nuvens públicas genéricas para manter ativos sensíveis “em casa”. A decisão eleva o custo de infraestrutura privada, mas é vista como inegociável. Quem ignorar esse movimento corre risco regulatório e de propriedade intelectual que nenhum seguro cobre.

O que observar daqui para frente

O sinal verde para o mercado não virá de anúncios de novos modelos, mas da divulgação de métricas padronizadas de ROI em IA nos balanços trimestrais das big techs americanas a partir de 2025. No Brasil, o divisor de águas será a migração de pilotos para casos de uso em escala, com indicadores claros de geração de caixa. Quem estruturar a medição agora captura o valor antes que ele vire commodity.