O que os earnings calls das techs brasileiras revelam sobre a adoção de IA

Na edição de hoje, trago uma edição que não comento há tempos por aqui, mas que sempre acompanho com curiosidade. Em uma passada pelos earnings calls de empresas abertas de tecnologia brasileiras, vi que IA já ocupa slides de resultados e virou um dos principais tópicos estratégicos nas discussões com analistas.

A partir disso, fiz uma pesquisa para entender o que essas empresas abertas da América Latina estão desenvolvendo e falando sobre IA. Usei IA para pesquisar, mas eu mesmo analisei resultados, comentários e escrevi os destaques aqui. Muito do que aparece nos calls não é novidade para quem navega em tecnologia no dia a dia, vários pontos eu já descrevi no “Playbook de Impactos da IA” e no meu blog. Mas o exercício é valioso para captar a linguagem e o direcionamento estratégico dos gestores, algo conectado ao que tenho escrito sobre posicionamento para o mercado financeiro aqui e aqui. Essas empresas são as principais consolidadoras da região, e entender seus movimentos estratégicos importa.

O que empresas da LATAM estão falando sobre IA nas Earnings Calls:

De acordo com o último call de resultados (do último trimestre de 2025), se formos levantar os cinco pontos de destaque, que mais se repetiram sobre adoção de IA nessas empresas, eles são:

  • Customer support e atendimento são os ganhos mais claros e óbvios com IA, hoje em dia. Praticamente todas mencionaram ganhos nessas áreas. VTEX ganhou 3pp de margem bruta só com isso, Meli resolve 87% das interações sem humano, Locaweb fala em 55% de ganho de produtividade.
  • Compra por outcome, não por assento. A TOTVS está chamando de TaaS (Task as a Service), Globant menciona que quer cobrar por resultado, e que até as áreas de compras estão começando a aceitar precificação atrelada a tokens/entrega. Essa, para mim, é a principal pilar da tese do SaaSpocalypse.
  • Dado proprietário e complexidade local como moat. Em linha com o que venho comentando aqui. MELI aposta em first-party data para construir seu comércio agêntico, Nubank defende que operação de crédito é protegida pela intensidade de capital e regulação, TOTVS traz que ERP para PME brasileira é complexo demais para ser substituído por vibe coding.
  • Dilema de investimento vs. margem no curto prazo. Meli perdeu ~5pp de margem, Nubank foi direto sobre expansão de despesas com IA em “talento, P&D e GPUs”, e a VTEX está vendo ciclos de venda mais longos porque clientes enterprise estão em modo “wait and see” antes de alocar budget.
  • Comércio agêntico e o risco de desintermediação. Esse foi o tema dominante e, principalmente, de preocupações dos analistas em seus questionamentos. Apareceu no Meli e na VTEX, e foi comentada pelo time da Locaweb. A preocupação é com LLMs e agentes terceiros capturando a intermediação e a jornada do cliente antes da plataforma. Ambas responderam apostando em construir seus próprios agentes.

A partir daqui, tem os meus destaques dos earnings calls das empresas, nesta ordem: Mercado Livre, VTEX, Locaweb, TOTVS, Globant, Nubank, Stone e XP. Algumas outras que eu tinha curiosidade ainda não haviam divulgado resultados e, para outras, ou não tive curiosidade ou não encontrei pontos relevantes.

Alguns pontos interessantes de falas dos calls (a tradução foi feita livremente por mim):

Ecommerce:

MercadoLivre (Ariel Szarfsztejn, Martin de Los Santos, Osvaldo Giménez)

No call do Mercado Livre, os executivos destacaram alguns resultados mais concretos de IA.

  • “Em todo o nosso ecossistema, estamos vendo evidências claras de que nossos investimentos em inteligência artificial estão acelerando a receita”.

Em Publicidade e Ads, me pareceu onde realmente estão conseguindo resultados ao arbitrar de forma inteligente os bidding – publicidade teve crescimento forte de 67% a.a.:

  • “Na publicidade, a IA está alimentando nossos algoritmos de lances (bidding), e as ferramentas automatizadas de campanha estão gerando melhores retornos para os vendedores”.

Eficiência de vendas e CS, um ganho claro em praticamente todas empresas, e no Meli não foi diferente:

  • “A IA também está transformando a eficácia de nossa força de vendas em adquirência. No Brasil, essas ferramentas ajudaram a identificar comerciantes de alto valor mais rapidamente, resultando em maior TPV [Volume Total de Pagamentos] por comerciante e períodos de retorno (payback) mais curtos”.
  • “Nosso assistente de IA do Mercado Pago está resolvendo 87% das interações sem a necessidade de suporte humano. Milhões de usuários já adotam essa ferramenta conversacional para gerenciar seu cartão de crédito, fazer transferências e entender suas ofertas de crédito”
  • “Temos um assistente de vendedores rodando hoje em nossa plataforma, basicamente 20% do nosso GMV é de alguma forma assessorado pelo nosso assistente. Está se mostrando muito bem-sucedido em ajudar os vendedores a melhorar seus anúncios, reduzir seus tempos de entrega para obter melhor reputação em nossa plataforma…”.

Mas a grande temática de IA que dominou parte dos slides e perguntas do call do Mercado Livre foi o Agentic Commerce. Um ponto levantado em perguntas foi em relação ao risco dos LLM e agentes terceiros realizar a intermediação e o controle da jornada dos clientes. Para combater isso, a estratégia e investimento do Mercado Livre focam em construir o seu próprio ecossistema de “Comércio Agêntico”, alavancando os dados primários (first-party data) que agentes externos não possuem.

  • Sobre o impacto da IA na monetização de anuncios e como a empresa enxerga o risco de a IA mover a descoberta para fora da Plataforma: “Eu esperava que você pudesse compartilhar alguns de seus pensamentos… sobre como você pensa a respeito dos riscos e como está se preparando para alguns desses riscos de a monetização de anúncios subir mais no funil”.
  • “Acho que ainda é um pouco cedo no jogo, mas não achamos que resolver uma parte da cadeia de valor [a busca] mudará as regras do jogo, o que significa que ainda achamos que a chave é fornecer a melhor experiência de ponta a ponta para o nosso cliente”. Ele concluiu: “A parte em que estamos colocando a maior parte de nossos esforços é no desenvolvimento de nossa própria experiência agêntica dentro do Mercado Livre. Achamos e estamos convencidos de que temos os dados proprietários (first-party data) para criar o melhor mecanismo de busca, recomendação e descoberta…”
  • Sobre a pressão e preocupação de analistas sobre os diferentes sistemas agênticos, com diferentes modelos de negócios, e como o Mercado Livre pode driblar ou se proteger: “Sabemos também que existe uma tecnologia hoje que pode melhorar drasticamente o processo de descoberta de produtos. E, por essa razão, estamos colocando todos os nossos esforços e alocando muitos engenheiros na construção de nossos próprios agentes e nosso próprio assistente de compras dentro do Mercado Livre. É cedo para saber o que acontecerá com outros assistentes de compras. Eu entendo o seu ponto de que isso pode apresentar um risco… Mas estamos confiantes de que estamos jogando esta partida a partir de uma posição de força, pois temos o relacionamento com os consumidores. Temos uma marca que a América Latina adora. Temos informações e dados sobre compras passadas que nos permitem oferecer a eles um ótimo assistente de compras. E estamos apostando e colocando nossos esforços naquilo que podemos controlar…”.
  • Também em Fintech, no Mercado Pago, os agentes podem começar a oferecer personalização para os clientes: “Até agora, estivemos lidando principalmente com essas interações iniciadas por usuários… ainda não começamos a usar o agente para vendas cruzadas (cross-sell), mas é algo que começaremos a fazer. Como você está em uma conversa, pode, por exemplo, dizer ao consumidor que ele tem uma oferta de crédito… O sistema se tornará mais proativo. E, além das vendas cruzadas, ele também se tornará mais proativo em termos de atuar como um banqueiro pessoal. Então, ajudando você a, não sei, alocar seu portfólio ou fazendo recomendações sobre qual tipo de crédito é melhor para você”.

Outro ponto, que foi corriqueiro foram as discussão de CAPEX, margens e retorno da eficiência. Em razão de alguns investimentos, a margem da Meli cairam cerca de 5%, no qual os executivos argumentando que são investimento em IA, mas que os beneficios virão em um prazo mais longo em crescimento de GMV e receita.

Enterprise

VTEX (Geraldo Thomaz Jr., Mariano Gomide de Faria, Ricardo Camatta Sodre)

Em seguida, trago a VTEX, que fica na intersecção de enterprise e ecommerce. O mercado para venda de IA para enterprise ainda estão analisando as apostas que farão, por isso, para VTEX as incertezas – ou, talvez, melhor, a falta de certeza – do ambiente corporativo em relação aos investimentos estão afetando a velocidade de fechamento de novos negócios na VTEX:

  • “ciclos de decisão mais longos à medida que as empresas reavaliam suas prioridades em um cenário de IA em rápida evolução”. Ele complementou que “a combinação de rápida inovação em IA com aplicações de comércio tangíveis limitadas até agora pode alongar o ciclo de vendas”.
  • Mariano Gomide de Faria (Co-CEO) detalhou esse cenário de, segundo ele, “Wait and See”: “O principal motor é o que chamamos de efeito ‘esperar para ver’ da IA. Há uma enorme quantidade de discussões sobre como a IA vai remodelar os softwares. Quando as empresas estão tomando uma decisão de infraestrutura para 5 a 10 anos com altos custos de troca, elas querem clareza. As decisões estão sendo adiadas, os ciclos de vendas estão se alongando”.

Do lado dos ganhos que estão vendo, o tema de CS e suporte parece que já é mainstream:

  • Quando perguntado sobre o que IA tinha a ver com os ganhos de margem bruta: “Ganhamos cerca de 3 pontos percentuais na margem bruta de assinatura neste trimestre, de 78,8% para 81,8%, e isso é basicamente todo impulsionado por IA… Ao automatizar o suporte usando ferramentas de IA, conseguimos ganhar, você sabe, 3 pontos percentuais de margem, e isso é sustentável daqui para frente”.
  • “Com a plataforma Agentic CX da VTEX, já implementamos clientes que economizaram 80% nos custos de atendimento ao cliente. Isso é IA para nós. A IA é um meio para entregar o resultado que nossos clientes precisam”

Segundo os executivos a VTEX quer se tornar uma Plataforma “AI-First”:

  • “Estamos redesenhando a VTEX com uma abordagem ‘AI-first’”. “Estamos evoluindo a VTEX de uma plataforma que impulsiona o comércio para uma empresa de múltiplos produtos, uma plataforma ‘AI-first’ que cada vez mais o automatiza e orquestra…A aposta em IA da VTEX é bastante grande. Está em todos os nossos produtos e soluções”.

Perguntado sobre o risco dos LLM e se o comercio agêntico beneficiará plataformas D2C:

  • Eles comentaram que acredita que a VTEX está bem posicionada para oferecer soluções em razão de requisitos de conformidade e segurança. O CEO adicionou que modelos como da OpenAI fragmentarão ainda mais o controle do tráfego da internet, e “quando a camada de tráfego se fragmenta, o backbone (espinha dorsal) para uma operação multicanal aumenta de valor”.
  • E disseram que o assunto de IA agêntica já “é um tópico de primeira linha em qualquer RFP (Request for Proposal) hoje”.

Locaweb (Rafael Chamas, Andre Kubota, Igor de Araujo Franco, Alessandro Gil, Williams)

Na Locaweb também tiveram ganhos claros, mas buscaram ser pragmáticos evitando falar de métricas de vaidade:

  • “Tivemos ganhos de produtividade de 55% no quarto trimestre. Obviamente, a adoção antecipada dessas soluções que alavancam IA no co-desenvolvimento tem sido muito frutífera”.
  • “A aplicação de IA, no nosso caso, considerará como os clientes realmente se beneficiarão, e não apenas o que chamo de métricas de vaidade… Não estamos criando a camada agêntica porque é legal ou porque todo mundo está fazendo, mas sim porque realmente entendemos que… trazer essas funcionalidades acelera a operação”

Achei um bom ponto como ele coloca que tipo de ferramentas estão mais sucetíveis a disrupação da IA:

  • “Acredito que a disrupção virá na interface de produtos mais autônomos (standalone) que não estão integrados à jornada… A mesma base que sustentará a teoria da disrupção para alguns produtos que não podemos integrar muito bem… é a base que sustentará a oportunidade que temos de enriquecer essas mesmas jornadas com serviços que integram IA generativa”

Sobre a Infraestrutura e Nuvem da Locaweb Cloud que estão lançando para PME:

  • “Encontramos as condições ideais para lançar isso agora e fazê-lo, estando muito bem preparados para qualquer execução por parte do cliente em termos de LLM ou agentes de IA ou ‘vibe coding’ para serem integrados e executados dentro desta solução. O momento não poderia ser mais perfeito.”

TOTVS (Dennis Herszkowicz)

A TOTVS trouxe discussões sobre os temas de SaaSpocalypse e a direção para um modelo de negócio baseado em outcome (resultados ou uso), o que eles estão chamando de TaaS (Task as a Service), como evolução do modelo de subscrição do SaaS.

Sobre a morte do SaaS, o CEO da TOTVS foi direto falando da complexidade operacional como uma barreira relevante (com a qual eu tendo a concordar):

  • “Gostaria de abordar a discussão de que a ‘Gen AI vai matar o software’, que se intensificou nas últimas semanas. Isso me lembrou […] quando falamos sobre o ‘boato de morte’, o relato deliberado da morte de alguém que mais tarde se prova falso. Acreditamos que a frase bem-humorada de Mark Twain: ‘O relato da minha morte foi um exagero’, se aplica perfeitamente aqui.”
  • “Primeiro, nem todo software é igual. Um ERP é muito mais do que um aplicativo SaaS. Os perfis de clientes também diferem. Existem grandes empresas, PMEs e pequenos negócios.”
  • “Em geral, observamos o seguinte. Número 1: quanto mais crítico e/ou complexo o software, mais lento é o ritmo de adoção de qualquer nova tecnologia, incluindo IA. Número 2: a adoção dentro das PMEs também é mais lenta.”
  • “O software de gestão está entre os mais críticos e complexos, e a TOTVS está focada no segmento de PMEs brasileiras. Ainda mais importante, o nível de precisão exigido, os riscos envolvidos em caso de erros e inúmeros outros fatores, tornam a ideia de substituir sistemas de gestão por aplicativos criados pelos próprios usuários em clientes PMEs altamente questionável.”

Os ganhos de eficiência começam a ficar claros com aumento de receita com uma necessidade menor de headcount:

  • “A inteligência artificial já impacta nossas operações diárias, contribuindo diretamente para a linha de fundo (bottom line) através de ganhos de produtividade interna. A melhor métrica para medir isso é a receita líquida por FTE [funcionário equivalente em tempo integral]… onde registramos um crescimento de mais de 11% no ano fiscal de 2025 versus 2024”
  • Também, começam a ver uma aceleração de Receitas Recorrentes via TaaS: “A monetização primária vem do TaaS, Task as a Service… os chamados habilitadores de TaaS já estão gerando receitas recorrentes significativas com taxas de crescimento aceleradas. Essas receitas representaram mais de 17% do total em 2025, expandindo 35% versus 2024”
  • E sobre a redução de tempo de implementação. Ao responder sobre serviços, a gestão revelou que a IA já reduziu o atrito e o tempo (TCO) para novos clientes. “Costumávamos gastar 1.000 horas em um projeto padrão. Hoje, gastamos pouco mais de 500 horas, e claro, é uma das áreas em que mais temos trabalhado. Testamos, implementamos IA e, naturalmente, ela funciona na área de serviços”__

O CEO da TOTVS falou também sobre a expansão do TAM de Software em razão da IA e a redução dos custos, e, segundo ele, esse é um dos motivos do programa de recompra de ações:

  • “A IA reduzirá os custos de desenvolvimento de software e códigos… Para nós, quando esses custos diminuem, significa que o TCO [Custo Total de Propriedade] para o cliente também diminuirá, toda vez que o TCO cai para um cliente em tecnologia… a atividade será intensificada, ganhará participação e mercado endereçável. É nisso que acreditamos… Anunciamos o maior programa de recompra que já fizemos, provando que acreditamos nesta visão, de que a IA aumenta nosso mercado endereçável”

Globant (Martín Migoya, Diego Tartara, Juan Urthiague, Fernando Matzkin, Arturo Langa)

A Globant é uma empresa Argentina de serviços profissionais e soluções de tecnologia que ajuda grandes empresas globais a construir e transformar suas infraestruturas por meio de engenharia de software e transformação digital. Se os maiores ganhos de software estão em reduzir headcount de engenharia de software, eles estão bastante ameaçados. Mas foi o que mais mostrou coragem de falar sobre “destruir o próprio negócio“ e traz insights de compra de IA pelas grandes empresas.

  • Sobre a necessidade de reestruturar o modelo de empresas de Professional Services: “A indústria de serviços profissionais está sendo reestruturada neste exato momento. As empresas que possuem a orquestração, a expertise de domínio e o talento para supervisionar a IA em escala definirão o que virá a seguir. […] e estamos determinados a construir o que acreditamos ser a empresa definidora de serviços de tecnologia nativa em IA da próxima década.”
  • Sobre cobrar por resultados, ao invés de assentos SaaS: “Não estou em posição de impedir a canibalização. Então eu quero que essa transformação aconteça. E isso nos coloca do lado certo, o que significa que, à medida que a IA crescer, continuaremos crescendo”.
  • Mas ainda está difícil convencer a área de compras: “Esse tem sido um dos nossos maiores desafios. No entanto, à medida que a ideia ganha força na indústria… as equipes de compras estão ficando mais relaxadas… a área de compras adora… sempre que você pode atrelar qualquer ativo que está sendo produzido à quantidade de tokens, e entender essa correlação como o que você está pagando, é muito melhor do que dizer que consumimos x horas para fazer não sei o quê”.

Fintech / Serviços Financeiros

Nubank (David Vélez, Guilherme Lago, Guilherme Souto)

O Nubank, como esperado, comentou bastante sobre IA.

  • Falaram do Modelo Proprietário de análise de crédito “nuFormer” e dos Ganhos Práticos: “Em IA e expansão global, nosso modelo fundacional ‘nuFormer’ agora está em produção para tomada de decisão de crédito no Brasil e em testes em casos de uso adicionais. A IA já está melhorando a subscrição, a conversão e a qualidade do serviço — com o PIX com IA ultrapassando 10 milhões de usuários ativos mensais”
  • Sobre como veem a disrupção de IA, oportunidades e desafios para o Nubank:
    • “Qualquer modelo de negócio que dependa simplesmente de mover bytes do ponto A ao ponto B, onde você é efetivamente um corretor, tende a ser atingido mais rapidamente porque uma das coisas que a tecnologia faz é remover muito desse atrito… negócios em serviços financeiros que estão simplesmente movendo dinheiro de um ponto para outro terão um risco maior de disrupção potencial”
    • “Nós sempre acreditamos que o crédito, especificamente a receita de crédito, é na verdade o tipo de receita mais sustentável em serviços financeiros por causa da intensidade de capital, da natureza regulatória, do aspecto do balanço patrimonial e da propriedade dos dados, onde a IA desempenha um papel e, em última análise, permite que você tome uma decisão melhor”
    • “Quando você pensa no fato de que 95% dos lucros de serviços financeiros do mundo ainda estão concentrados em bancos incumbentes que ainda têm estruturas de custo significativamente maiores, significa que estamos muito bem posicionados para aproveitar a IA como um habilitador tecnológico para receita e custo e, em última análise, ser um dos vencedores nesta mudança tecnológica”
  • Sobre o plano de longo prazo da companhia de investir alto em IA, analistas perguntaram sobre a pressão nos custos, e o CFO foi bem claro em três palavras:
    • “talento, P&D e GPUs”

Stone (Mateus Scherer)

Apesar da Stone não ser mais considerada uma empresa primariamente de tecnologia, tem um take bom. A Stone tem passado por um período de pressão do mercado – eles anunciaram recentemente uma redução no quadro, argumentando a busca de eficiência, que também foi interpretada pelo uso de IA. Mas no call de resultados se mostraram bem diretos e pragmáticos sobre apostas em inovação e PoCs – que parece que é um pouco o clima de inovação corporativa que o mundo vem passando depois da pandemia.

  • “O padrão que vemos com mais frequência é o que começamos a chamar de ‘febre de POC’: dezenas de pilotos, cada um pequeno o suficiente para falhar invisivelmente, cada um pequeno demais para importar… Nós escolhemos um caminho diferente”. A crença da Stone é de que “o valor composto de muitas pequenas eficiências, implementadas de forma confiável, superará os projetos espetaculares que nunca saem do laboratório”

XP (Thiago Maffra, Victor Mansur, Andre Parize)

  • A XP, que sempre foi um entusiasta do modelo do assessor, tem um discurso de que a IA não vai disruptar essas pessoas, mas deverá dar superpoderes a elas.
  • “Não acreditamos ou não gostamos da ideia de ter um cliente de BRL 1 milhão ou BRL 10 milhões passando apenas por uma IA. Isso não ajuda. Isso não acontece porque este é um negócio de confiança. As pessoas gostam de falar com pessoas quando estão falando sobre suas vidas, seus sonhos.”.
  • “Temos diferentes agentes de IA aqui para ajudar o assessor a ter mais relacionamento com os clientes, para tirar a carga operacional do assessor… Estamos muito animados com os resultados que estamos obtendo da IA na empresa, mas, novamente, não se trata de substituir o ser humano ou o assessor humano. Trata-se de potencializar o assessor.”.

Ufa, é isso. Para tentar conectar com outras ideias e tirar algo disso tudo, eu tenho esses dois grandes pontos.

Trazendo para o mundo de Startups e VC early-stage

  • Essas empresas não são de IA, mas são umas das principais da América Latina. Para elas, os moats estão nos dados proprietários, complexidade regulatória e distribuição local que a IA sozinha não replica. Isso reforça que, para startups brasileiras, a IA é um acelerador, não necessariamente um substituto. Ela comprime o tempo de construção de produto, mas o que protege o negócio continua sendo a capacidade de navegar a complexidade local e construir distribuição. Achei interessante o termo de TCO(Total Cost of Ownership), que é todo custo de adoção (tempo, implantação, customização, infra, treinamento etc..) que uma empresa tem ao adotar tecnologia. Uma oportunidade nesse âmbito para founders está em usar IA para atacar o TCO e a implementação nas diversas camadas onde os incumbentes ainda são lentos.
  • Para quem investe em tech no Brasil, o takeaway é que estamos entrando em um período de compressão de margens antes da expansão. As empresas estão investindo pesado em IA com retorno ainda incerto no curto prazo, o que abre duas janelas: para startups que vendem eficiência comprovada (não PoCs), o timing é bom. E para investidores, vale acompanhar de perto quais dessas empresas abertas vão se tornar consolidadoras de pequenas soluções, comprando pequenas startups verticais de IA que podem ser embutidas e não conseguem construir internamente.

Perguntas para o novo momento de VC: megafunds, incertezas e exits

Tenho compartilhado aqui sobre as mudanças no cenário de Venture Capital global. Com a polarização do perfil de VCs — dos megafunds versus boutiques — a forma de fazer VC vem sendo questionada. Rodadas maiores, valuations mais altos, concentração dos grandes LPs em alguns poucos VCs e o consenso sobre a relevância da lei de potência têm trazido diversas perguntas e uma incerteza quanto ao futuro do Venture Capital.

Esse texto da Beezer Clarkson, da Sapphire Partners, traz um bom panorama e análise. No final ela traz questionamentos que achei relevantes para todo investidor explorar:

  • Os mega-fundos estão pagando mais para conquistar os melhores fundadores — ou apenas para garantir os maiores deals?
  • Os fundos boutique/focados em estágios específicos estão priorizando rodadas menores por disciplina — ou por conta de seleção adversa?
  • Exits na faixa de US$ 100B–US$ 1T se tornarão comuns daqui a uma década?

No Brasil, a dinâmica não é tão óbvia, mas a discussão não deixa de ser relevante. Temos alguns fundos regionais de tamanho superior a US$ 100 milhões e outros fundos globais atuando aqui. Desses, noto que a maioria segue as medianas dos benchmarks globais em suas rodadas de investimento, conforme dados compartilhados pela Carta. Para esse jogo, no cenário brasileiro de VC, a terceira pergunta da autora — sobre a faixa de exit — é importante e pode ser adaptada para: teremos mais transações de saída de (pelo menos) R$ 10 bilhões no vintage atual no Brasil daqui a dez anos?

Da minha rede, consigo enxergar que os fundos menores, que precisam ser mais disciplinados em relação ao ponto de entrada e participação, vêm performando bem ou entregando acima da expectativa. Conseguem atuar em uma faixa de risco menor e com exigência de retorno mais baixa, tendo maior visibilidade de saídas nesse patamar. A matemática faz sentido para a dimensão do fundo e para o cenário local de exits.

Vale lembrar, no entanto, que a estratégia de portfólio ainda é modelada na lei de potência, onde existe muita aleatoriedade. Portanto, há muito potencial na incerteza para esse mercado. O momento de mudança de paradigmas com a IA traz bastante incerteza — o que, neste caso, é positivo.

Além disso, o paradoxo do nosso trabalho é que, de um lado, somos treinados para observar padrões, mas, de outro, os melhores retornos geralmente vêm dessa imprevisibilidade. Um caso corriqueiro em nossa indústria é deixar passar uma oportunidade de investimento em uma empresa que não ressoou com seu potencial, e, em seguida, ela pivotar e se tornar um dos home runs da indústria. Isso é normal, já que “empresas que pivotam e passam por “near death experience” tiveram retornos superiores“. O que quero dizer é que é difícil falar só de padrões (embora é o que temos de indicadores para falar e nos guiar).

Aproveitando o ensejo…

Um Follow ups sobre meu último post do Vintage 2014-2016 de VC no Brasil

Algumas pessoas vieram falar comigo depois do post sobre os vintages de 2014–2016. Como meu texto trouxe alguns dados dessa safra sem uma opinião formada, pode ter parecido que o mercado de VC não é muito produtivo em retornos. Mas não acho que essa seja a realidade.

O volume de retorno em valor de mercado no exit das maiores 10 saídas desse vintage analisado representam dezenas de vezes o montante investido em Venture Capital nesses anos. De forma empírica, sei de diversos fundos que tiveram ótimos retornos nessa safra de 2014–2016. Além das empresas que tiveram exit, foi uma safra de ouro, com grande parte dos unicórnios (Omie, Creditas, Neon, QuintoAndar, Olist, Asaas etc.) tendo recebido funding em early-stage nesse período. Os investidores que puderam seguir ou realizaram secundárias provavelmente embolsaram um bom retorno de capital.

Além disso, as saídas tendem a ser maiores ao longo dos anos. Acredito, portanto, que, à medida que o tempo passar, teremos exits mais relevantes e, com isso, mais fundos. Isso deve dispersar ainda mais a distribuição de retornos: alguns conseguirão capturar mais valor, enquanto um número maior não conseguirá bater os benchmarks.

Indo nessa linha, outra informação relevante para análise Lei de potência e Vintages de VC é que existe a Lei de Potência entre os Anos de Vintages do mercado de VC, também. Por exemplo, nesse report de análise da Stepstone, mostra que, das 23 safras anuais de 1.000 fundos analisados, 95% do retorno veio de apenas das 6-10 safras anuais(vintages). 80% do retorno veio de apenas 5 a 7 safras, cerca de 30% das safras anuais.

Portanto, acima do nível de portfólio, é importante entender que o VC também tem ciclos de melhores safras, com seus maiores retornos concentrados em poucos anos. Para lidar com a incerteza, como comentei anteriormente, o investidor alocador em VC (LP) precisa adotar uma estratégia de investimento ao longo de longos períodos.

Padrões e sinais em VC

Ótimas análises da Blume Ventures, gestora de VC na Índia, no seu report Omega Files. A seção que traz Signals and Patterns é especialmente interessante, destacando padrões dos investimentos que tiveram os maiores retornos (MOIC) em seus fundos.

Alguns insights relevantes da apresentação:

  • Empresas que atacaram mercados com baixa competição tiveram os melhores retornos, seguidas por aquelas que competiram contra grandes players consolidados. Já mercados altamente fragmentados geraram os menores retornos.⁣
  • Empresas que pivotaram e passaram por uma “near death experience” tiveram retornos superiores.
  • Para alcançar retornos maiores, é preciso mirar um TAM maior do que o nicho inicial.
  • Mas antes, as empresas de maior sucesso começaram atacando um nicho antes de expandirem para um TAM maior
  • Por fim, talvez o mais difícil de acertar: o “timing”. First Mover Advantage vs. On-Time Arrival. Chegar um pouco depois, mas na hora certa, pode multiplicar o retorno

O relatório completo traz muitos outros dados interessantes para quem gosta de estudar padrões (como eu). Vale a leitura.

Notas sobre uma análise do volume de funding nos setores do Brasil nos últimos cinco anos

Analisando volume de funding nos diversos setores do Brasil entre 2019 e 2024, fiz uma divisão entre rodadas menores que US$ 10 milhões e maiores que US$ 10 milhões. Essa separação traz insights relevantes sobre o ranking de cada perfil de investimento no país e a progressão dos diferentes setores para o late-stage.

  • Principais insights:
    • Fintech domina o investimento no Brasil, com cerca de 40% do total do funding, tanto no early stage quanto no late stage, com ampla vantagem sobre os demais setores.
    • Healthtech é o segundo setor com maior volume de funding em rodadas menores que US$ 10 milhões, mas cai para a oitava posição em rodadas maiores.
    • Agritech e Edtech têm forte apelo devido ao potencial do Brasil e às oportunidades evidentes, mas ainda não consolidaram uma tese que justifique uma maior concentração de capital.
    • Proptech, Energia e Logtech são os setores que mais ganham relevância quando se trata de concentração de capital em rodadas maiores ou late-stage. Diria que são setores característicos do Brasil, com problemas estruturais significativos e forte correlação com o PIB.
    • Deep tech e IA já têm um papel relevante em rodadas maiores.
      • Se considerarmos apenas 2024, Deep Tech já aparece entre os quatro setores mais relevantes em rodadas menores que US$ 10 milhões.
  • Notas finais:
    • Isso não é uma recomendação de investimento, mas uma análise para refletirmos sobre oportunidades em cada setor. Vale lembrar que ser contrarian (e estar certo) é onde estão os maiores ganhos.
    • Por fim, um ponto importante: o ideal seria analisar esses dados por coortes anuais ou bienais, para entender a evolução da maturação do funding de um estágio para outro e como os setores progridem ao longo desses ciclos.

Nota / Alguns princípios da Gestora Dynamo

Ouvi esse belo episódio de lançamento do Podcast da Atlantico com o Luiz Orenstein (fundador da Dynamo), que considero um dos grandes pensadores do mercado de investimentos em empresas no Brasil. Além das imperdíveis cartas da Dynamo que escrevia no passado, ele raramente aparece em podcasts ou entrevistas. Vale conferir uma participação dele em outro programa que compartilhei na edição DFBR#49.

Neste último episódio, ele fala muito sobre conhecimento no dia a dia e a cultura da Dynamo, sobre modelos mentais e seu processo de decisão, entre outras coisas.

O que acho muito rico é como ele traz sobre o processo de decisão na Dynamo, que se baseia na ideia de falseabilidade. O foco, como ele comenta, está em identificar e testar as premissas de uma tese de investimento apresentada pelo time, onde os outros membros têm que testá-la e tentar falsificá-la, aquela tese que está sendo defendida. Tem muita coisa que podemos aprender e explorar dessas gestoras de empresas abertas no nosso dia a dia como investidores e em Venture Capital.

Sobre o tema de invalidação de hipóteses para decidir um investimento, é uma diferença importante em VC e os investidores empresas abertas. Como o Orenstein menciona no podcast, no caso dele, investidores de bolsa estão mais preocupados em preservar o capital, focando na eliminação de erros de comissão (Tipo I, o falso positivo — fazer uma aposta errada). Já no VC, por causa da Lei de Potência, nosso foco está mais em evitar os erros de omissão (Tipo II, o falso negativo — não fazer uma aposta certa). Nesse sentido, como VC, acredito que devemos ser 80% otimistas e 20% pessimistas, focando mais nas oportunidades de upside do que nos riscos de perda.

Agora, não sei exatamente como propor um teste científico de falseabilidade em VC early stage, dado que os retornos e as informações são distribuídos de forma anormal. No entanto, acredito que, como VCs, devemos focar em verificar se estamos deixando passar uma oportunidade com grande assimetria no seu potencial e se estamos apoiando a convicção e a análise fundamentalista do investidor líder, que tem a maior profundidade de informação.

A Atlantico começou bem com seu o primeiro episódio.

Nota / A Ciência do Acerto – Baseball vs. Investimentos

Adoro do cruzamento de lições dos esportes com investimentos. Li recentemente essa compilação de lições de investimentos tiradas do livro “The Science of Hitting” e achei incrivelmente perfeitas as analogias do baseball com investimento, e em VC, principalmente. Alguns dos meus highlights – (traduzidos livremente por mim):

  • “4 | Você melhora com a prática real de rebatidas; é assim que se aperfeiçoa.
  • 6 | Não vá e bata todas as bolas que vêm em sua direção. Espere por boas bolas para acertar, não bata em bolas ruins; nem os melhores conseguem acertar bem bolas ruins.
  • 7 | Existem vários tipos de arremessos virão em sua direção – bolas rápidas, curvas, com efeito, sliders, spitballs.
  • ➡️ Na vida real, existem muitos tipos de empresas para você investir, que continuarão surgindo. Achamos que 99% das empresas não valem o investimento, e apenas uma lista pequena de empresas se encaixa no que buscamos.
  • 8 | Um rebatedor começa a perceber onde estão suas zonas favoritas para bater, esperando por arremessos específicos no ponto ideal e na sua zona de strike.
  • ➡️ Com o tempo (anos), quando você começa a perceber qual é o seu ponto ideal e sua zona preferida de strike, suas chances de sucesso começam a aumentar ao longo do tempo.
  • 10 | Haverá decisões ruins, e você não pode fazer nada a respeito. O melhor é esquecer e se concentrar no próximo arremesso.
  • ➡️ Você terá movimentos errados, perdas, e errará. Nem sempre você acertará. Na maioria das vezes, o mercado tende a acertar mais do que você imagina no longo prazo.
  • 11 | Comece a reconhecer padrões com um framework para adivinhar melhor, em vez de adivinhar cegamente. Desenvolva a disciplina para esperar as boas bolas para acertar.
  • “Obviamente, você não simplesmente “adivinha” uma bola curva ou “adivinha” uma bola rápida. Você trabalha com uma referência, aprende o que esperar em certas situações e faz sua aposta a partir daí.”
  • 13 | Faça o arremessador lançar para que você obtenha informações, e eventualmente ele lhe dará o arremesso que deseja.
  • 15 | Ted Williams começou como arremessador, para entender como rebater.
  • ➡️ Ações são participações em negócios. Gerenciar um negócio ajuda a entender investimentos em empresas. Se você não gerencia, pode aprender sobre negócios e praticar com dinheiro real.
  • 16 | Arremessadores não estudam rebatedores. Tudo o que eles querem é lançar a bola. O pior é um arremessador que não sabe onde está lançando.…”

Esses são meus highlights. O post tem outras lições que vale checar.