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Com a IA fazendo o trabalho, o serviço vira produto

Nos últimos meses, eu escrevi sobre o processo de “unbundling” do trabalho gerado pela IA, e como a proposta de valor das empresas de software precisou mudar para vender tarefa ou serviço, ao invés de apenas o software.

O SaaS mapeou o workflow e dividiu em blocos, estágios e passo a passo. Onde o pedido entra, onde o pagamento liquida, onde o dado fica guardado. O que ele não descreve bem foram as nuances e o dia a dia do trabalho real que mantém o workflow funcionando. O analista que abre o e-mail de um cliente irritado, reconhece um caso que já viu três ou quatro vezes na carreira, e leva alguns minutos pensando se reembolsa ou contesta o cliente. Nenhum campo do CRM registra essa decisão. Ela é o produto. O back-office que abre o PDF da invoice, confere se os números batem e roteia para a pessoa certa dentro de uma rede de milhares de prestadores. Esse é um trabalho chave, caro, que fica em algum lugar entre o software e o humano, executado por firmas de serviço de BPOs ou pelos próprios funcionários do cliente.

No texto, também comento que os pontos de entrada das empresas de AI Software mais usuais que tenho visto são diretamente por meio da troca da empresa de serviço por uma Service-as-Software ou substituir as camadas de processamento humano das camadas de registro com IA.

Essa é a essência dos AI-Native Services.

Depois de alguns meses e algumas de conversas, estudos, evolução de modelos e algumas reflexões, tenho bastante convicção nesse caminho de oportunidade de usar a IA para geração de valor para a sociedade e envolvidos. Então, quero compartilhar de uma forma mais clara essa tese, reforçar os fatores que estão impulsionando a sua adoção, os desafios e, principalmente, alguns frameworks práticos para avaliar e discutir quais negócios B2B estão maduros para se tornarem um AI-Native Service. O intuito é trazer embasamento, engajamento e discussão para essa tese.

Ainda estamos numa fase inicial, com pouca amostra de causa e efeito, mas já começamos a ver em algumas startups um movimento de empresas posicionando para AI Native Services.

Por que aqui, e agora?

Com a IA, começa a ser possível programar o julgamento, tornando a entrega do trabalho mais complexo algo concreto. E, no caso da contratação de serviços, o orçamento ou a linha da despesa já está lá para pagar por aquele trabalho. Já existe o willingness to pay. Isso é bem relevante, pois para grande parte dos serviços oferecidos hoje, não é preciso aprovar uma nova linha de despesa.

O exemplo mais claro para mim é o do contador. Toda empresa precisa de um, é uma linha de serviço que praticamente já nasce junto com o CNPJ. E, conforme as empresas ganham maturidade e terceirizam algumas funções, sejam operacionais ou de especialistas, trazem outros serviços que se tornam básicos para operar, como BPOs, agências de marketing, facilities etc. Na prática, boa parte da força de trabalho de uma empresa já é ou pode estar fora da folha, por meio de uma prestadora terceirizada.

Então, não é preciso vender um projeto novo dentro do cliente, e por isso o atrito de adoção é muito menor. Se o serviço é melhor, mais barato e com retorno mais claro, a probabilidade de troca é alta. O desafio passa a ser outro: vencer o switching cost e a confiança.

A Sequoia trouxe que a proporção de que para cada dólar gasto em software existem seis gastos em serviços. A distância do potencial que consigo ver, por exemplo, é que o mercado de contadores no Brasil é de R$ 85 bilhões ao ano, contando com mais de 520 mil profissionais registrados e cerca de 100 mil empresas contábeis ativas no país, e o mercado de ERP é de R$ 12,6 bilhões. Portanto, o mercado de contadores é cerca de 7x maior. O dinheiro em serviço é maior justamente porque o trabalho exigia julgamento e, até então, software não conseguia fazer julgamento. Além disso, com software fazendo julgamentos melhores no geral e mais barato, a demanda tende a crescer pelo serviço.

Existem, obviamente, desafios do Brasil que podem ser oportunidades para quem sabe jogar localmente. Para serviços em cima da camada de IA, o custo de inferência é em dólar e a receita é em real. É por isso que acredito ainda mais em um modelo de cobrança o mais próximo possível da proxy de resultado do serviço, que permite cobrar pelo trabalho, conta conciliada ou problema resolvido, sem encargos trabalhistas ou provisões de litígio trabalhista das empresas, como de serviços de atendimento, cobrança e back-office. Permite maior escala, já que empresas tradicionais de serviços precisam contratar humanos linearmente à sua receita, e do outro lado, o alinhamento contábil do preço pago por resultado.

Outro ponto é regulatório. Quais serão as “algemas” (no vocabulário do framework 3H que vou comentar adiante) que os órgãos regulatórios vão exigir desses serviços? Como vai ser o papel do profissional daquela área, o quanto ele precisa arcar e atestar com os riscos regulatórios? Por exemplo, OAB, CFC, CRECI, etc… cada uma exigindo profissional certificado assinando o entregável. Isso pode limitar o potencial da automação, mas também pode ser um moat ou uma complexidade que traz oportunidades.

Esses dois últimos pontos, como câmbio e regulatório, talvez possam ser pontos mais amplos do Brasil que tornam a tese diferente do que a gente vai ler nas mídias de tecnologia e de IA. Por isso, em algumas áreas não vai ser possível apenas replicar o que é feito ou visto lá fora. Founder que pensarem e arquitetarem com expertise setorial local devem ter vantagens para construir negócios grandes no Brasil.

Então, como decidir

Três frameworks que li nos últimos meses, que quero trazer e comentar. Eles trazem, o que considero as três perguntas cruciais na hora de racionalizar se faz sentido construir um AI-native Service para tal categoria de serviço e tal mercado.

Existem desafios que ainda categorizam serviços como AI-enabled, onde existem questões operacionais de tecnologia ou regulação que colocam a necessidade de humano no loop ainda, mas amplificam muito a produtividade da prestação do serviço. Por outro lado, se o serviço depende apenas de processamento de informação, como processamento de sinistros, emissões de apólices, revisão de notas fiscais e extratos, o potencial de automação completa é muito maior.

O primeiro framework ajuda a responder isso.

Quanto desse trabalho a IA consegue abraçar?

O primeiro é o 3H, da Delta. Esse modelo sugere que nenhum serviço vai a 100% de automação, e buscar entender as restrições ajuda a identificar o potencial de automação da categoria de serviço para melhor arquitetura da unidade de valor e de crescimento.

Essas restrições são:

Depois disso, é possível entender e comparar algumas atividades, por exemplo:

Esses são alguns exercícios generalizados nas áreas. Entendo que é preciso analisar de forma específica para cada tipo de serviço dentro de cada área (área de M&A vs. contencioso), perfil de segmento e mercado da oferta (alto vs. baixo valor agregado) e questões locais ou de nichos (como regulação, culturais etc…).

Segundo o framework, é uma análise do potencial daquela oportunidade em relação ao mercado:

Esse mercado tem um potencial muito grande (de Venture Capital)?

Depois de entender o fit da IA com o mercado do serviço, é interessante usar o framework do Patrick Salyer, VC da Mayfield. Ele sugere um scorecard com 8 perguntas.

  1. Tamanho de mercado: O mercado é grande o suficiente para o objetivo da empreitada (exit de venture capital)?
  2. Fragmentação: existe espaço para um entrante ou o setor é dominado por poucos?
  3. Qualidade da receita: o modelo é recorrente ou na maioria das vezes são projetos pontuais?
  4. Impacto do produto da IA: O produto faz o serviço ficar materialmente melhor, ou apenas mais barato ou rápido?
  5. Data flywheel: Cada interação melhora o serviço para o próximo cliente?
  6. Switching cost: Depois de implantado, é difícil sair / tirar?
  7. Modelo de negócio: Existe mudança estrutural e irreversível de margem bruta?
  8. Competitividade: Oceano vermelho ou azul, novos entrantes financiados por VC ou é um mar azul ainda?

No geral, são critérios de análise base para venture, mas é framework claro que nos ajuda a questionar e discutir. Particularmente, acredito que os itens 4 e 5 são onde vejo founders com mais dificuldade para responder ou ter clareza. Os itens 7 e 8 são chave para chegar a escala e cruzar abismos.

O próximo framework se aprofunda nos itens 4 e 7.

A IA está funcionando no serviço ou só parece que está?

Essa pergunta veio do material da Emergence Capital. Eles trazem o conceito de “a miragem de product-market fit” desse mercado, que é o crescimento de receita através do trabalho humano, e não da alavancagem da IA.

Emergence Capital

Ele traz alguns pontos de métricas para analisarmos:

  • Margem bruta: é preciso que ela expanda à medida que o volume de serviços aumente, pois a IA estará fazendo mais trabalho. É preciso ser honesto com o que está no COGS, principalmente os humanos no loop da prestadora, que precisam estar na linha de custo, com custos de inferência, API, cloud etc. Aqui, como comentei, o COGS está muito atrelado ao dólar, e é importante monitorar câmbio se os custos de inferência pela IA forem muito relevantes.
  • ARR/FTE: Essa é a métrica de eficiência mais clara. Em serviços de IA, ela faz parte da modelagem financeira do produto.
  • A entrega do serviço: Se precisa de mais pessoas, de forma linear, conforme novas entregas surgem, isso soa como uma empresa tradicional de serviços.
  • Personalização do serviço: É preciso buscar a produtização. Se cada cliente exige personalização da engenharia, não há produto ou escala.
  • North-star-metric de produtização: É preciso ter clareza de uma métrica que demonstra que a IA está escalando na entrega do produto. Aqui sugerem a ‘HURT’ (Human Review Time ou Tempo de Revisão Humana), ou seja, quantos minutos de trabalho humano são necessários por documento (ou tarefa) após o processamento pela IA, sem sacrificar a qualidade. À medida que o HURT se aproxima de zero, as margens se aproximam das margens de software. É importante pensar em uma definição de métricas para isso.

Serviço é a entrega de um fluxo de trabalho de ponta a ponta. Para enxugar a complexidade de workflow, limitar escopos, é preciso ter foco no Job-to-be-done e ICP. Esse é o conceito básico de PMF, onde buscamos encontrar automações e casos de uso para workflow que possam ser replicáveis.

Os desafios de quem constrói

Agora, vamos falar um pouco de alguns desafios mapeados para empresas que estão se aventurando na tese.

É preciso comandar o workflow ou os dados

Apenas automatizar o serviço, com o custo de inteligência se reduzindo, é um jogo de preço e estratégia de baixo custo, que não faz sentido para um novo entrante jogar. Então, não adianta apenas executar o serviço sem ter um workflow ou trafegar os dados de forma proprietária. Esse é de fato onde está o diferencial para Go-To-Market, e forma de criar as vantagens competitivas.

Envolve o que escrevi sobre Model Market fit, e o que acontece com o seu negócio se o modelo ficar melhor? É uma ameaça ou uma oportunidade?

Crescer, produtizar e entregar

A empresa de AI-Native Services precisa construir três frentes ao mesmo tempo: uma máquina de vendas para crescer, na produtização para escalar e expandir margem, e na operação de entrega para manter a qualidade do serviço. É difícil investir nos três ao mesmo tempo. Por isso, talvez, a verticalização seja a melhor forma de reduzir esse dilema, com um escopo menor de workflow para produtizar e um ICP mais claro para vender

A confiança do prestador

Em serviços profissionais, a confiança sempre foi um fator muito importante. Ninguém ainda contrata uma firma de serviços pelo software ou pelos engenheiros que tem dentro de casa.

Esse é um desafio de cold start para a tese de Empresas de AI Native Services. Ter pessoas com autoridade no setor ajuda. No início, é preciso ter emprestado a credibilidade, se os founders não tiverem, contratando pessoas respeitadas na indústria ou por meio de parcerias.

O outro lado mais ousado disso é exercer a confiança assumindo a responsabilidade pelo desfecho, e se é algo que a empresa ofertante quer ter no seu modelo de negócio. É um grande risco embutido, mas pode ser uma grande vantagem competitiva profunda para a empresa que sabe fazer.

O que já vejo no Brasil

Nesses últimos meses e semanas, mapeando os setores de serviço, analisando oportunidades e conversando com fundadores, tive algumas leituras iniciais sobre o mercado local para quem está se aventurando no Brasil:

1) Alguns setores já estão avançando bem com uma proposta similar à de serviços:

  • Jurídico: várias empresas já atuam, mas o caso da Enter, primeiro unicórnio de IA da América Latina, US$ 1,2 bi de valuation na Série B de R$ 500 mi liderada pela Founders Fund em maio de 2026, com ~300 mil processos por ano e R$ 50 mi de ARR reportado em 2025. Segundo seu website, a Enter mantém revisão humana no loop (lembra do framework 3H acima?).
  • Pagamentos de saúde / Billing hospitalar: Recentemente, observamos movimentações de rodadas de investimentos significativas nessa área em empresas como Arvo, RIVIO, Revena, Autorizaí etc. Sem dúvida, esse é um mercado sendo transformado no Brasil.
  • Contact Center: Cobrança e atendimento em instituições financeiras estão sendo transformados por IA com empresas como a Monest, Fintalk, que busca atuar na área de contact centers.

Além disso, é possível ver alguns cases surgindo em outras áreas, como a de agências de viagens, corretores de seguros etc.

2) A segunda leitura é que muitos ainda vendem só a ferramenta, e ainda não se adentrou ao serviço

  • A grande maioria dos setores já usa IA como interface de relacionamento com o cliente, mas a maioria das empresas ainda não conseguiu emplacar serviços, ainda. Setores como o de corretoras imobiliárias, por exemplo, existem diversas ferramentas para o corretor gerenciar suas interações com os clientes. Do mesmo jeito, HR Techs que vendem triagem e análise de candidatos e não a contratação, como agências de recrutamento.

No geral, vejo diversos setores com oportunidade para soluções de tecnologia proverem serviços. Mercado de serviço é muito maior que o de software, e orçamento já está aí, com uma capacidade grande de penetração de empresas de tecnologia com soluções de IA. Mas é preciso de uma arquitetura diferenciada, que visa a entrega de ponta a ponta, visando um resultado ou uma expectativa de entrega do trabalho, o que não é tão usual em software atualmente.

Dito isso, é uma tese que cada vez mais ganho convicção. Se você está construindo no espaço, vou adorar conhecer e explorar como posso ajudar, ou apenas pontuar algo ou debater, só me encontrar nas redes.

Com a IA fazendo o trabalho, o serviço vira produto was originally published in DealflowBR on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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SaaSpocalyspse / junho/26 – Apresentação do Venture Innovation Summit

Em fevereiro de 2026, o software perdeu US$ 1 tri em poucas semanas. A tese do momento virou “IA vai matar o SaaS”. E vimos Hedge funds shorteando, múltiplos no piso histórico.

Tive a honra de ser convidado pela Anjos do Brasil para falar desse “SaaSpocalypse” e discutirmos:
– Qual é a fundamentação dessa narrativa? Muita coisa está mudando, e algumas são exageradas. Eu trouxe uma análise usando o framework dos 5T’s (TAM, Tech, Team, Terms e Trenches).
– O que devemos levar em conta como investidores do Brasil? O jogo está diferente, mas ainda a complexidade operacional, regulação e distribuição proprietária local do Brasil são grandes oportunidades…
– O que podemos aprender com o SaaSpocalypse? Para uma melhor avaliação em empresas de software, sempre foi sobre crescimento, e, agora, como está posicionada para IA.

Abaixo está a minha apresentação completa.

SaaSpocalypse-Venture-Innovation-Summit-Guilherme_v2

Se quiser baixar o PDF, você pode fazer acessando o meu post no Linkedin.

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Monthly Recap de Março/26 | Conversas abertas / notas de campo

1) Perguntei a um GP, de um dos principais fundos Seed do Brasil, dado o cenário mundial de concentração dos VCs, “como vencer sendo um fundo do Brasil, investindo somente na região, ante fundos maiores e globais, com grandes marcas e grandes cheques?”.

A resposta trouxe uma visão interessante, que corrobora com o que tenho visto. Os dois pontos que ele colocou foram:

  1. A proximidade humana e cultural com o founder é uma vantagem que esses grandes fundos não conseguem replicar aqui. Na era de AI, o investimento muitas vezes é para formalizar o relacionamento, não porque o founder precisa do dinheiro, mas porque você tem convicção nele. Vai ser necessário investir na obsessão dele e em sua capacidade de entregar.
  2. Entendimento e profundidade cultural e de mercado é uma barreira real. Fundos early-stage de fora, sem um sênior latino no time localmente, têm um “missão bem crua”. Ele precisa sinalizar a aposta local e construir reputação e acesso, geralmente, se apoiando em outros gestores daqui.

Meus comentários:

O ponto 1 é algo que tem ficado na minha cabeça. O momento de oportunidades de IA tem criado muito ruído e confusão. Toda oportunidade tem um deck bem polido, um produto novo de IA e toda a narrativa de uma nova era em transformação. É confuso, mas no momento em que a oportunidade fica clara, já é tarde demais. O que os melhores founders mais buscam do investidor é a convicção. Então, como investidor, é preciso ter convicção mais cedo e investir quando a incerteza é alta. E para ter essa convicção cedo, o foco da análise precisa migrar do “O quê” o founder está construindo para o “Por quê” ele está construindo. O produto pode ser replicado, o deck gerado pela IA, mas a obsessão do founder pelo problema, a sua motivação real, não pode. Isso é cada vez mais o sinal que separa os deals que importam.

2) O clima de valuation no Brasil:

Tenho visto dois padrões para precificação de rodadas anjo/pre-seed, bem dispares no mercado.

https://carta.com/data/state-of-pre-seed-2025-full-report/

Usando como referência de métricas de valuations de rodadas de SAFE Pre-seed do relatório da Carta, alguns founders estão conseguindo levantar rodadas em montantes e valuation próximos ou acima das medianas globais. Do outro lado, vejo founders com dificuldade de fechar a rodada esperada, ou fechando com valuations próximos ou abaixo do lower quartile.

Alguns padrões:

Para as empresas acima da mediana, alguns fatores que tenho discutido e notado para essas oportunidades:

  • São founders e founding team com teses de IA e com a IA na cultura e na operação (desenvolvimento, velocidade e foco).
  • A velocidade e o momentum são chave aqui. Adoção de clientes, lançamento de produtos e features e crescimento de métricas que representam o PMF.
  • Os investidores desse tipo de rodada geralmente têm alta convicção, principalmente no time e na tese, e, a partir disso, um fator importante é ter clareza sobre a probabilidade desse time levantar uma rodada subsequente. Geralmente, esses founders, além de velocidade, têm bom network e acesso a bons recursos (VC, talentos e redes de conexão), seja porque já construíram a rede no passado como founders, ou como (co-)investidor de VCs.

Em resumo, velocidade para gerar momentum, bom networking com VC e uma boa tese criam um sistema de FOMO que retroalimenta a demanda e valor pela oportunidade.

Para as empresas abaixo da mediana, eu vejo que:

  • Geralmente são empresas boas, mas que estão em teses menos quentes, ou menos requisitadas pelos VCs.
  • Quando a tese não ressoa ‘quente’, gera a incerteza ao investidor em relação ao potencial de mercado e potencial de expansão de múltiplo. A conversa de fundraising fica travada ou entra em uma discussão de valuation.
  • A velocidade de crescimento não acompanha a expectativa que o mercado está vendo em IA. O caminho natural acaba sendo rodadas menores para gerar tração e provar a tese antes de buscar um round maior.

Meus comentários:

No fim, o preço é dado pelo mercado. A minha visão é que, nesses dois mundos, não há necessariamente uma empresa melhor que a outra, mas sim perfis de risco diferentes. O estágio anjo/pre-seed é o de maior upside e de maior incerteza. Como mencionei no ponto anterior acima, é preciso ter convicção para entrar cedo nos investimentos que se tornarão mais quentes.

O fato (ou a crença) de existir um “cap” (ou teto) de ganho para alguns tipos de oportunidades no Brasil faz com que cada oportunidade tenha seu preço.

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Oportunidades de VC no Brasil: Navegando em um Mercado Global Polarizado e no Ciclo da IA

Neste momento, várias temáticas estão remodelando o mercado de VC globalmente, e discutindo uma remodelação da classe de ativo: Agentes de IA no processo de investimento, a concentração dos investimentos em Mega fundos, o SaaSpocalipse, as Plataformas de LLM / ClaudeCode / OpenClaw, fatores macro e geopolíticos atuais etc… Além de sobrecarregado de tantas ideias, me questiono como um investidor de VC no Brasil navega isso com as oportunidades locais. E, o meu lado otimista vê o jogo do VC no Brasil com características próprias, com ainda grandes oportunidades para quem está aqui.

Acho importante começar estabelecendo que a principal característica que vejo do cenário global de VC é a da Lei de Potência extrema e polarização do capital, onde:

  • Megafund estão absorvendo a maior parte do capital de VC, investindo 33% do capital em 1% dos deals.
  • Do outro lado, as rodadas abaixo da mediana captam apenas 7% do total.
Recorte do slide 12 do SVB – State of the Market 1H26

O cenário ficou polarizado com, de um lado, os kingmakers colocando bilhões em empresas desde o início para garantir escala a qualquer custo. Do outro, o jogo tradicional do VC.

Dada essa análise, trazendo para a realidade daqui, então, provavelmente eu e você estamos no jogo dos outros 99% dos deals (com os 2/3 restantes do capital global). Nesse jogo dos 99%, a grande maioria está falando ainda de deals em Software e IA, que estão enfrentando e executando todo desembaralhar de workflows através de vibecoding e as plataformas LLM. Isso tem levantado questões como: onde estão os verdadeiros moats e vantagens competitivas que vão durar?

Dentro desse cenário, eu ainda acredito que no Brasil ainda há um jogo local para se jogar. Um lugar com grandes mercados e grandes oportunidades inexploradas aqui. Esse tweet(recortado) do Balaji escreve algumas coisas que ainda são importantes na Era de IA, e vejo o aspecto de visão dos fundadores locais, e os de negócios como aspectos geográficos, de comunidade(ou rede e ecossistemas), a escassez, a fisicalidade e a resiliência da região ainda criam arbitragens:

Tweet do Balaji no X

Se pensarmos em empresas que cresceram muito aqui na última década, apesar de terem bons times de tecnologia e produto, a capacidade de código nunca foi a principal vantagem, e sim alguns aspectos como:

  • Efeito de Rede (i.e. marketplaces: Mercado Livre, Wellhub, Cayena, Hotmart etc…)
  • Rede de Distribuição proprietária (Omie, Nuvemshop, Flash etc…)
  • Integração e Complexidade Operacional local (Loggi, Kavak, etc…)
  • Compliance e Regulação local (QITech, Dock, Kanastra etc…)
  • Sistemas com Vantagem de Dados Proprietários (Unico, Cloudwalk etc…)

Acredito que a dinâmica, conhecimento e presença local serão ainda relevantes, principalmente da minha perspectiva como VC em early-stage.

E a IA?

IA é a tecnologia. Ela se tornou a arma. E a categoria de Agentes de IA é o campo de batalha onde se disputa quem vai entregar mais valor, mais experiência e maior personalização para o cliente final, na atual expectativa e demanda dos clientes por essa tecnologia. E esse campo de batalha ainda tem muito espaço.

Às vezes a gente esquece que vivemos em uma ‘bolha de tech’, e por isso parece que a adoção de IA já está saturada. De fato, é overwhelming ver milhares de notícias de novos modelos, novos agentes, rodadas bilionárias, conteúdo sobre – e gerado por – IA – mas não é bem assim. A economia real ainda está distante.

Por exemplo, a metade do consumo de agentes de IA hoje é só em uma categoria (de acordo com Claude Code e API da Anthropic). A própria Anthropic descreve o momento como “early days of agent adoption”. Desenvolvedores de software foram os primeiros a construir e usar ferramentas agentic em escala. Todos os outros setores estão apenas começando a testar.

Measuring Agent Autonomy – Anthropic

E é justamente aí que entra a oportunidade para a região. O Brasil, e a América Latina de forma mais ampla, têm uma competência comprovada em criar plataformas e infraestrutura que atendem setores específicos e aplicações verticais, sejam B2B ou B2C. Soluções SMBs, marketplaces verticais, fintechs, agrotechs, healthtechs etc… A presença local é uma vantagem real. Conhecer a regulação, os processos operacionais, as idiossincrasias do mercado. Acho que não vai ser fácil replicar isso de fora. É onde acredito que há mais espaço e onde continuaremos a ver novas empresas surgindo.

A adoção de IA começa a tracionar por aqui, mas o uso em escala, principalmente no mercado empresarial brasileiro, está longe. Como nas revoluções tecnológicass, para chegarmos a uma maturidade, o direcionamento do budget precisa vir depois da comprovação da produtividade. O budget hoje, na grande maioria, é em atividades experimentais, lideradas por Diretores, e não CEO e Conselho. Não há linhas de investimento sustentadas, exceto a de novas experimentações ou pilotos.

Algumas dessas empresas mencionadas acima são os Gorillas da região, que construíram seus castelos e fortalezas e ainda têm um bom exército, e de fato estão bem posicionados. Mas os novos entrantes e novas soluções estão sendo criadas a partir de empresas nativas e otimizadas por IA, remodelando a unidade de trabalho com sistemas de ação.

Dito tudo isso, eu acho que no Brasil ainda há uma oportunidade de atacar os gargalos locais e criar os seus data models, construção de estratégias com benefício e efeito de rede dentro de verticais, que são grandes, mas ainda pouco exploradas, penetrando com soluções que começam a transformar os workflows e a ganhar eficiência e produtividade.

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O Futuro do SaaS e o Dilema Entre Gerações

Recentemente, compartilhei no LinkedIn sobre um certo otimismo meu em relação à liquidez no mercado de VC para esse ano que começou e para o Brasil, com os arquivamentos de pedidos da Agibank e PicPay.

Mas uma questão que não sai da minha cabeça é: dado o hype e a atenção massiva em IA, o que acontecerá com a safra de empresas SaaS da “geração anterior”?

Tenho pensado e lido sobre isso nas últimas semanas. Vou compartilhar aqui algumas reflexões sobre o momento atual do SaaS, o que alguns números dizem, o sentimento do mercado, e onde eu ainda vejo criação de valor com SaaS e o que fazer.

O momento do SaaS

O modelo SaaS, como investimento de alto crescimento, está sendo questionado no mercado. Múltiplos de valuation começam a refletir isso.

Do lado do futuro da criação de valor do modelo, o Chamath trouxe a tese de Meltdown de SaaS, um pouco catastrófica, mas que fala sobre o momento e a onda que o mercado está surfando. As empresas de IA estão reescrevendo os modelos, as teses, os benchmarks de margem e crescimento, deixando menos competitivo o modelo tradicional de software. O indíces de mercado Nasdaq 100 vs. MS SaaS Index mostram isso.

De um lado da maturidade do modelo, vemos também questionamentos. Grandes empresas e consolidadoras de software, como a Constellation — que eram teses queridas de aquisição de SaaS — agora são questionadas: “várias empresas pequenas nota 5 não se tornam uma empresa nota 10 quando juntas. São na verdade uma empresa nota 5 grande”.

O que os números dizem

Um dado do recente relatório da Avenir (“The Future of SaaS – A Fork in the Road”) mostra que a mediana de crescimento de empresas SaaS vem caindo bastante. Hoje está em 15% ao ano.

O curioso é que essa redução do crescimento começa antes do ChatGPT. Existem empresas que conseguiram se remodelar e reposicionar seus produtos, como Atlassian ou Zapier, que me vêm à mente. Mas, na mediana, parece que as empresas SaaS ficaram atrasadas (ou céticas?) com a transformação da IA e demoraram para se mover.

Outro dado importante: Alex Clayton, analista de empresas SaaS da Meritech, mostra que cerca de 70% das maiores empresas SaaS públicas americanas estão sendo negociadas abaixo de 5x receita. Isso significa que a mediana de múltiplo que um investidor late-stage vai ter no momento de uma saída é de menos de 5x.

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Por outro lado, estamos vendo empresas de IA crescerem o ARR de $0-$100 milhões tão rápido como nunca. Mesmo empresas com bases maiores, como a Anthropic, que foi de $1bn a $10bn de ARR, estão crescendo 10x em um ano.

Isso cria um sentimento e movimento de investidores no mercado.

Sobre o sentimento do mercado

Essa atenção e hype da IA está movendo o fluxo de investimentos e, segundo alguns investidores, esse é o principal fator da redução dos valuations das ações de SaaS pública. Segundo ele, é um balanceamento de portfólio que vende software e compra IA. A confiança e atratividade reduziram. É momentâneo? Eu não apostaria. É um sentimento atual, mas que diz mais coisa.

Além dos números das empresas públicas e do sentimento, no geral, vemos que o SaaS sofre um efeito quase de disrupção. Soluções SaaS de gestão de empresas, por exemplo, estão sendo desagregadas em soluções de IA que executam as tarefas diretamente, o que chamei de unbundling dos fluxos de trabalho.

E agora?

Sem querer ser catastrófico como Chamath, mas, realmente, “a IA está engolindo software”.

Vejo a IA atacando principalmente por dois lados:

  1. Reduzir a força de trabalho, e com isso menos usuários pagantes por empresa para o modelo SaaS.
  2. Novos modelos de negócio, baseados em System of Action, onde a entrega é a tarefa e o resultado. Com nova interface e maior produtividade, além do hype que traz atenção, isso já está gerando resultado.

Como SaaS, não adianta apenas adicionar uma feature de IA. É preciso escolher.

Ou, se a empresa tem uma posição de mercado e alguma barreira para se proteger, você abraça a ideia de que seu negócio agora é uma empresa tradicional, de uma geração passada, e passa a focar em lucro e maturidade.

Ou, se não tiver vantagens competitivas ou barreiras, é preciso se transformar se quiser entrar no novo tabuleiro.

É difícil. Já vimos isso em outras ondas de transformação. É preciso mudança cultural e de mindset dos líderes dentro das empresas. Quem quiser jogar o jogo precisa transformar radicalmente, correr riscos. Como alguns dizem: “é preciso matar o seu próprio negócio”.

Se ficar no meio dos dois, o fato de não acompanhar a expectativa dos clientes fará provavelmente o seu PMF enfraquecer.

Quem está nesse modo de guerra e quer ser uma empresa AI-native, vejo três frentes de trabalho a implementar o quanto antes:

1) Usar IA para processos internos (desenvolvimento, marketing, vendas, financeiro, RH). Aqui é o ponto de partida, onde, no mínimo, é possível ser mais produtivo e eficiente, e começar a explorar. As oportunidades são enormes.

2) Desenvolver novos produtos. Mas não vibe coding. O foco deve ser no valor, no problema, no cliente, e não na tecnologia ou mágica. Ser capaz de construir um produto e de entender a melhor forma de resolver um problema são coisas diferentes. É preciso ter uma perspectiva única (taste), que vale a pena o cliente investir os recursos dele.

3) Pensar e estar pronto para o futuro. Aqui é mais difícil cravar algo. Cada founder deve saber melhor do que ninguém o seu jogo, e para onde vai o seu mercado. Algumas teses para produtos de IA (longe de ser exaustivo):

  • Context graphs, e como deixar colaborativo e portátil os contextos
  • Desenvolver para agent-friendly ou agent-experience — APIs robustas, documentação clara
  • Construir no ambiente físico com hardware e robótica, onde a interface é única e fora do digital

Aterrissando para o Brasil, o que acho que não muda tão cedo

Algumas ideias, fora dessa discussão, que ainda vejo oportunidades para empresas de software locais.

Soluções verticalizadas e tropicalizadas para o Brasil:

Um software vertical tem profundidade e domínio específico em um mercado ou setor, gerenciando fluxos de trabalho importantes como compliance, cobrança, gestão de clientes, segurança, logística.

O Brasil tem peculiaridades nessas áreas. Acredito que o diferencial de conhecimento — seja de dores, processos ou regulamentações — é um ativo real.

Vejo grande oportunidade em soluções que atuam verticalmente dentro de mercados que fazem o Brasil ser o Brasil. De um lado, atendem regulamentações, certificações, processos locais. De outro, criam efeitos de rede e expertise de dados. Isso ainda deve ser um moat para tecnologia ou soluções de fora.

Distribuição e marca:

Tem muito ruído. Cada semana surge um lançamento de modelo ou ferramenta nova.

Dito isso, tenho visto muitos founders desenvolvendo para a nova tecnologia ou nos modelos. Quanto mais o valor avança para aplicações, mais distribuição e marca serão importantes. Acredito que em algum momento, quando a tecnologia se estabilizar e a atenção for mais nas aplicações, distribuição vai ser chave.

O SaaS não acabou. Mas o jogo claramente mudou, e é preciso se transformar se ainda não começou.

Isso reflete em valuations, que vai refletir na atratividade de investimentos para esse perfil de empresa. O investimento de risco está desaparecendo para empresas.

Nesses momentos em que mercados são questionados, as empresas se voltam para um equilíbrio do Rule of 40 que contemple boa rentabilidade. Então ou você abraça que não é um negócio de risco e busca retorno claro com equilíbrio de crescimento e margem, ou você se transforma radicalmente para jogar no novo tabuleiro.

O que não funciona é ficar no meio do caminho.

E seja qual for o caminho, o Brasil ainda tem espaço para software vertical bem executado. E pensar na distribuição pode ser uma forma de se diferenciar nos próximos anos.

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O Unbundling do Mercado de IA

Tenho refletido sobre o movimento de unbundling e rebundling que está acontecendo nos últimos anos. Eu expliquei esse conceito nesse post de 2020. Basicamente, os mercados de soluções de software seguem ondas de unbundling e (re)bundling (desagregação e agregação), e nessas inflexões, com o desembaralho do mercado, costuma ser o momento de enxergar e apostar em disrupção.

“empresas começaram a desagregar a sua cadeia de valor, com desmembramento de ativos de produção, ou de distribuição do seu negócios. Dessa forma, ganham maior eficiência e competitividade em custos. Isso aconteceu historicamente com o outsourcing (terceirização) de diversas funções como, por exemplo, produção industrial, distribuição, atendimento e call centers, gerando oportunidade de novos negócios.

Com a internet e tecnologias digitais, surgiu uma segunda onda de desagregação. Nela, algumas empresas estagnadas, com soluções não tão eficientes, começaram a ver seus negócios serem desmembrados e atacados, em partes, por empresas menores e especializadas em solucionar problema específicos.”

No texto, eu comento do Craiglist e do mercado financeiro/fintech do Brasil que sofreram claros unbundling na última década. Era claro enxergar isso acontecendo na era dos SaaS e dos marketplaces. A ideia era pegar uma cadeia de valor ineficiente e criar novas soluções, ou até micro soluções focadas e especializadas, para gerar mais valor e gerenciar pontos de transação específicos(unbundling) para dominá-los e consolidá-los (rebundling). Mas, nessa era não muito distante, era sobre a gestão das tarefas e dos dados, muito supervisionado e executado por humanos.

Eu tenho pensado em Inteligência Artificial, é que, com o ataque ao trabalho em si, a execução das tarefas ou à mão de obra, a natureza desse unbundling é um pouco diferente.

O Unbundling do Workflow

No paradigma anterior do SaaS, o software vendia a gestão de fluxo de trabalho. Salesforce não vende “vendas”, vende uma ferramenta para gerenciar as vendas. E assim vai para diversas outras soluções de software.

A IA, com a automação e sua capacidade de cognição, é capaz de atuar nas tarefas ou no trabalho. Então, nesse ponto de “unbundling,” ela vem para fatiar o serviço ou trabalho em tarefas, não meramente a gestão dele. E o trabalho mais repetitivo e ineficiente tende a ser o ponto de partida.

E, como mencionei no último artigo da nota acima de Context Graph, a batalha é para dominar essas tarefas, com o melhor domínio e maior velocidade, se integrando ao fluxo de trabalho e ecossistema.

Para quem está construindo, eu vejo algumas diretrizes:

  • Importante começar atacando uma tarefa repetitiva e ineficiente. Pensar qual fluxo de trabalho manual e custoso eu posso fatiar e penetrar.
  • O foco não é necessariamente um nicho de mercado, mas um workflow. Por isso, hoje em dia, o conhecimento dos processos de uma indústria ou vertical é tão ou mais relevante que um conhecimento técnico.
  • Não tem problema em ser um AI Wrapper, pois as interfaces mais generalistas falham em workflows com maior especificidade. Mas, sendo um AI Wrapper, é importante estudar e ter em mente os roadmaps das grandes plataformas e LLM, e evitar estar no caminho delas. Além disso, é importante tratar IA como o ofício, com princípio de arquitetura e engenharia, e não como apenas uma mágica.
  • E, por fim, o mais relevante para quem quer construir algo grande é visualizar o end-game como uma plataforma completa – como o gráfico acima mostra, Platform Lock-in. Se não, provavelmente a sua solução se tornará uma feature de alguma outra plataforma. Pense como pode avançar no workflow e expandir, por exemplo, do uso do indivíduo para uso de toda a equipe, para uso de toda a área, para uso de toda a empresa e para uso de todo o mercado.
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Quando a Rota Muda e Deixa de Fazer Sentido para VCs

Estive em um evento com empreendedores falando da tradicional rota de Venture Capital que todo investidor institucional busca, e a dinâmica da Lei de Potência.

Depois das minhas falas, surgiu uma pergunta muito boa de uma empreendedora: O que acontece se o founder, por qualquer questão, seja mercadológica ou estrutural, precisa tomar a decisão de mudar da rota de VC de uma empresa de U$1bn+ de valor de mercado, para uma empresa de ~R$ 200mn?

Foi uma ótima pergunta porque essa é uma discussão da pauta entre founders vs. VC, e uma saída de mais de R$ 200 milhões tende a ser acima da média para o Brasil – porém abaixo do Power Law que o VC busca. Mas, às vezes, não é tão simples, e, de fato, saídas de empresa de tamanho middle-market são onde os interesses e incentivos em VC se desalinham e é preciso saber lidar ou dirigir o barco.

Então, minha resposta foi a seguinte:

Levantar capital é uma das decisões irreversíveis em uma Startup. O investidor, ao fazer o investimento na sua startup, tem a convicção, e a expectativa, de que aquela oportunidade possa atravessar os desafios e trazer o retorno assimétrico que ele espera, tendo o alinhamento do founder de buscar esse (alto) potencial e jornada de VC. Para o investidor, não há problema em ter 80% do seu portfólio em write-offs e empresas que falharam, pois isso faz parte da matemática do VC. Mas, no investimento, deve estar certo, e alinhado com founders, que aquela oportunidade tem o potencial que espera. 

É aqui que mora a grande assimetria: o fundo possui uma estratégia de diversificação, apostar em 15 ou mais empresas, e tolerar o fracasso individual desde que existam os ‘home-runs‘ que ultrapassem amplamente as perdas. Já a fundadora não tem diversificação; sua aposta de vida, naquele momento, é neste único ativo. Muitas vezes, para ela, uma saída de R$ 200 milhões, com menor risco, seria transformacional, enquanto para o VC esse retorno não será o fund returner que buscam.

Não é incomum que a startup não consiga chegar ao próximo estágio e assegurar capital e crescimento, por qualquer motivo, ou então enfrente desafios e falta de energia de cofounders pois entendem que a oportunidade não tem o potencial esperado, entre outros fatores. Importante lembrar que a mudança de rota é comum em uma startup, e a exceção é o investidor VC encontrar um outlier. Mas a questão é que buscar uma saída menor, que multiplicará no máximo por um par de vezes o capital do fundo, é algo que não sustenta o modelo do fundo VC tradicional. É preciso compreender isso e realinhar as expectativas e o sentido.

Porém, neste processo, a decisão de cancelar a escalada até o topo do everest deve ser tomada de forma honesta ao contexto do desafio e com transparência para os investidores para evitar qualquer reação que traga conflito ou desarmonia. É algo complexo de lidar, mas também não é algo totalmente binário ou novo para o investidor experiente, que, mais do que ninguém, conhece modelos mentais e caminhos para ajudar a salvar o valor que existe.

(Ao final do texto, eu sugiro algumas formas para apoiar o alinhamento de riscos ao longo da jornada.)

Do contrário, o desalinhamento virará mais uma tensão a se gerenciar em todo o ciclo da empresa, um lugar onde não recomendo estar.

O Desalinhamento na Rota de VC

Eu li recentemente esse artigo que disserta de forma bem completa sobre o (des)alinhamento de VC e founders, principalmente na dinâmica de fundos muito grandes e investidores menores.

Alguns pontos que o autor menciona e que vale trazer e comentar aqui:

  • É importante entender que trazer um grande fundo, que investe no early-stage e um grande cheque, apesar do dinheiro e da boa reputação e marca do fundo que é capaz de reduzir o risco, também aumenta o risco por outro lado para o negócio, por dois motivos: 1) o ponto mais claro é que o cheque maior, e o valuation maior, trará uma barra maior, como  pelo liquidation preference, e de desafio de graduação a ser comprovada pela robustez do negócio, para fazer jus a tal valuation. Talvez um pouco contraintuitivo, o outro ponto 2) é que esses fundos maiores, com reservas para follow-ons, buscam reinvestir nas melhores em rodadas subsequentes de seu portfólio, porém só vão investir em novas rodadas se a empresa for a top 20%-30% das empresas do portfólio. Caso a investida não esteja nesse hall, o fundo poderá enviar uma má sinalização para o mercado ao não investir. Esse é o grande risco.
  • Do lado de fundo menores, esses têm menos skin in the game e conseguem ajudar menos (com rodadas follow-on, principalmente) na trilha de VC.
  • Mas, o mais relevante para o fundador, e pior que desalinhamento, é dar o controle para o investidor desalinhado. Como o autor menciona, deixar a decisão de exit na mão de investidores ou minoritários é complicado e doloroso.

Olhando o tamanho do fundo, dentro da lei de potência e fundreturners, é possível entender a estratégia do investidor. Eu escrevi um pouco sobre esse assunto (em “Desalinhamento na trilha de VC”) há alguns anos:

  • “Esse desafio fica bem claro quando a gente faz a conta. Para o investimento retornar um fundo de tamanho de $100 milhões, pensando que no exit o fundo deterá cerca de 5%, a empresa vendida deverá ser avaliada em mais de U$ 2 bilhões. Em um período de 10 anos, essa empresa precisará de um faturamento de ao menos $200mn por ano.
    Isso se intensifica ainda mais em uma geografia de Brasil em que a mediana de exits nos últimos anos foi de cerca de U$137 milhões e transações de mais de $1 bilhão são poucas. Vale mencionar que uma tendência positiva é que o tamanho médio de exits no Brasil tem crescido.”

Diferentes tamanhos e perfis de investidores que estão no captable têm expectativas e interesses distintos. Em uma jornada de VC de uma startup, com múltiplas rodadas de captação, ela terá no conselho ou quadro de investidores da empresa diferentes preferências, direitos e expectativas relacionadas ao exit, por exemplo. 

Mitigando o desalinhamento

O que pode ajudar a mitigar o desalinhamento entre founder e VC e entre VCs dentro da jornada da empresa:

  • Entender os timings e expectativas de saídas, e planejar a jornada de funding pensando nisso. Por exemplo, pensar em saídas early-exit pode ser a melhor forma de capturar valor para os investidores, dadas as circunstâncias, e oferecer secundárias de investidores em rodadas subsequentes.
  • Para founders tendenciosos a ter uma exit para garantir sua liquidez, é possível pensar em secundárias para os founders e equipe como forma de reduzir esse risco e alinhar as expectativas de geração de valor. Não precisa esperar até um exit para ter alguma liquidez, se a empresa estiver numa boa trajetória, principalmente em rodadas B em diante, é comum ver secundárias de founders.

Uma boa gestão do board de investidores, bons advogados e advisors, e bons investidores tendem a facilitar.

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Persistência, contração e ciclos: Alguns dados sobre a atividade de investidores de Venture Capital…

Persistência, contração e ciclos: Alguns dados sobre a atividade de investidores de Venture Capital no Brasil

Me lembro na época da pandemia, ao ver o mercado de Venture Capital muito ativo, com muitos players participando, e muitas pessoas do mercado diziam que esses novos investidores provavelmente não estariam presentes nos anos seguintes. Alguns usavam o termo “turistas” para se referir a eles. Nesse sentido, e buscando entender um pouco o estado de atividade do Venture Capital no Brasil, eu fiz algumas análises da “contabilidade” dos investidores de VC ativos no país ao longo dos últimos anos, tentando compreender como isso mudou.

Eu dividi a análise em dois blocos: 1) investidores em rodadas de até US$10 milhões e 2) investidores em rodadas maiores que US$10 milhões. Usei o valor do investimento, e não o estágio das rodadas, por uma questão de melhor segregação, já que a classificação por estágios pode ser confusa devido a extensões, bridges etc., que nem sempre são rotuladas apropriadamente para a análise. Além disso, a proporção de investidores brasileiros e internacionais. (Vou deixar as legendas¹ no final).

Vamos lá:

1) Investidores em rodada até U$10mn no Brasil (total de 973 no período)

Gráfico A

Temos um cenário de contração no número de investidores de rodadas menores atuando no Brasil atualmente. Isso representa quase 60% menos investidores do que nos anos da pandemia, sendo 162 até agora em 2025 (como referência, Índia teve 1.07⁸² e o México, 76 investidores até US$ 10 milhões até agora em 2025). Faz sentido, pois o volume de funding no Brasil entre 2020 e 2021 apresentou, nesse período, níveis quase 3x maiores que nos últimos anos.

Os dados refletem, sem muita novidade, que temos menos investidores atuando na região. Mas, quando damos um duplo clique, a análise revela um comportamento de lei de Pareto:

Gráfico B

O que mais surpreende é a pouca persistência e consistência dos investidores. Alguns detalhes:

  • De 2019 a 2025, foram registrados nesta análise 973 nomes de investidores diferentes, sendo que 604 atuaram pontualmente em apenas um ano. Apenas 46 investidores (5% do total) atuaram em 4 anos esporadicamente dos 7 anos analisados (Gráfico B). Considerando os últimos 4 anos consecutivos, de 2022 a 2025, foram 31 investidores que atuaram em todos anos desse período.
  • O churn de investidores ano a ano também é interessante (Gráfico A). Por exemplo, dos 206 investidores que fizeram aportes em rodadas de até US$ 10 milhões no Brasil em 2024, 162 não continuaram investindo em 2025, e apenas 44 fundos que investiram no ano passado e seguiram investindo neste ano. Esses investidores que persistiram são um mix dos nomes usuais da indústria com novos fundos que entraram no país nos últimos anos. (Gráfico A)

Outro ponto interessante a se observar é a proporção de VCs brasileiros em relação a VCs estrangeiros:

  • Os dados mostram que houve um aumento na participação de estrangeiros desde a pré-pandemia (quando 67% dos VCs eram brasileiros) para quase metade sendo composta por VCs globais, em 2025. Mas há outro dado importante: dos 31 que investiram nos últimos 4 anos (de 2022 a 2025), todos os anos, apenas 3 são estrangeiros.
  • Um investidor de fora geralmente não tem uma tese específica ou um plano fixo de investimento no Brasil ao longo dos anos. Por serem globais, normalmente buscam janelas de arbitragem setoriais e geográficas. Mas, dado o ciclo econômico global e, talvez, a aleatoriedade do Venture Capital, esses investidores acabam investindo esporadicamente no Brasil e ainda representam uma parcela significativa do investimento local. Os investidores estrangeiros são importantes para trazer liquidez e volume de funding para região e representam atividade relevante ano a ano, mas são muito menos persistentes, o que dificulta na hora de mapeá-los e construir relacionamento.

Esses dados e reflexões podem nos levar a um buraco profundo de abstração e de conexões de ideias sobre como funciona o venture capital, seus grandes desafios, como levantar novos fundos, e limitações, como suas teses. Por exemplo, construir o diferencial em expertise local e ter maior cobertura de oportunidades da região, ou investir em empresas globais. As oportunidades que esperam investidores estrangeiro, geralmente por terem fundos maiores, tornam necessárias teses voltadas de setores muito grandes ou a estratégias winner-takes-all vs. takes-most no Brasil, para obter um retorno assimétrico para o fundo. Eu discuto mais sobre o que isso implica para fundadores ao final.

Agora, vamos analisar o cenário de atividade em rodadas superiores a $10mn.

2) Investidores em rodada maiores que U$10mn no Brasil (total de 357 no período)

Gráfico C

Gráfico D

O cenário de investimento para rodadas maiores no Brasil, ou mesmo o late-stage, sempre foi conhecido como muito desafiador. Em 2025, até setembro, 59 investidores (Gráfico C) estiveram em atividade nesse perfil de investimento (como referência, Índia teve 363 e México 43 investidores em rodadas maiores que US$10 milhões). Olhando para esse espaço, o movimento de volume de atividade é similar ao do early-stage, mas, em termos absolutos de persistência ou de base geográfica, são bem menores, o que também é esperado em razão do funil de graduação entre estágios do VC.

  • Foi registrado um total de 357 investidores no período, sendo que dois terços, ou 239, atuaram pontualmente em apenas um ano desde 2019. Por outro lado, apenas 2 atuaram todos os anos, e 6 atuaram em 6 dos 7 anos da análise.
  • Em rodadas superiores a US$ 10 milhões, a proporção de investidores nacionais é bem menor. Já está claro, entre grupos de fundadores mais experientes, que para se buscar rodadas maiores, pós-série B, é preciso trazer de fora, dado o perfil conhecido de funding local.
  • A persistência é baixa, e meus comentários sobre teses de investidores internacionais, janelas de arbitragem e a necessidade de outcomes muito grandes, como mencionei no early-stage, podem ser amplificadas para estágios mais maduros e rodadas maiores.

Últimos comentários e alguns centavos:

Era esperado que teríamos uma “volta ao normal” pós-pandemia. Os níveis atuais e a tendência dos últimos anos deverão ser o patamar mais realista no Brasil para tempos normais.

Para fundadores:

  • O cenário é desafiador para founders locais. Fundraising não foi feito para ser fácil. No early-stage, existe um grupo de 30 a 40 investidores de fundos institucionais que investem quase todos os anos no Brasil, que são nomes usuais e podemos dizer que são persistentes e ativos. Eles realizam, em média, de dois até mais de uma dezena de investimentos anualmente. Esses investidores têm a geografia definida como tese e, por isso, são mais persistentes no Brasil. Por outro lado, são poucos investidores em um aquário restrito, que têm acesso a todas oportunidades, tornando o processo bastante competitivo. Mas é importante dizer que existe capital para uma boa tese, narrativa e execução, apesar de ser altamente competitivo para os founders. A sugestão que eu dou para quem está começando a empreender hoje é navegar bem entre esses investidores e entender como se aproximar, se apresentar e se relacionar com eles.
  • Também é preciso ter uma mentalidade de relacionamento global se quiser buscar funding, considerando o espaço limitado dos VCs brasileiros e as rodadas menores, sempre cultivando relações com investidores abertos a explorar a sua tese e pescar interesse de novos investidores de fora.
  • A temática global tem sido de menos fundos atuantes, menos leads de investidores e maior concentração no consenso de IA. Não acredito nessa temática tão relevante no Brasil, mas existem alguns sinais macro nisso que importantes sobre o que está influenciando os investidores no mundo.

A gente não voltou e nem deve voltar, em tempos normais, para momentos de pandemia em que havia mais oferta de capital do que de oportunidades. Apesar de estes gráficos mostrarem uma tendência negativa, consigo enxergar uma boa atividade no Brasil. Por exemplo, de forma empírica, hoje parece melhor do que alguns períodos nebulosos de 2023, ou bem melhores que pré-pandemia. Acredito que isso ocorre em razão de uma maior educação do mercado, com mais atividade de LPs, anjos e investidores menores.

Para investidores, historicamente, esses momentos são bons para investir. Sabendo das limitações e desafios de fazer se VC no Brasil, como alguns pontos descritos neste texto, minha crença é que o momento atual ainda oferece bastante espaço para atuar e oportunidades, seja no early, encontrando espaços em branco, ou até nas boas oportunidades late-stage no país, principalmente para investidores que constroem expertise e consistência.

1 — Legenda:

  • Novo Entrante (Primeiros investimentos): quantos investidores fizeram o primeiro 1 naquele ano.
  • Persistiram Investindo no Ano Seguinte: ativos no ano t-1 e também ativos em t (retenção).
  • Chrun: Pararam de investir em relação ao ano anterior. Ativos em t-1 e inativos em t (churn/queda).
  • Reativados(não investiram no ano passado): inativos em t-1, mas já tinham sido ativos em algum ano anterior, e voltaram a ficar ativos em t.
  • % de VC Brasileiros: proporção de investidores com HQ no Brasil.
  • YTD 2025 representa até 30 de setembro.
  • * Não conta investidores individuais ou anjos.

Vale o caveat que são dados Crunchbase e eu não daria por fatos serem 100% corretos ou verdade, mas acredito que os dados ainda trazem boa sinalização e utilidade para uma visão geral do mercado.

2 — A Índia vem tendo um ano muito positivo em termos de VC, IPOs e exits.

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Persistência, contração e ciclos: Alguns dados sobre a atividade de investidores de Venture Capital… was originally published in DealflowBR on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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Analisando a persistência da atividade de investidores de Venture Capital no Brasil

Me lembro na época da pandemia, ao ver o mercado de Venture Capital muito ativo, com muitos players participando, e muitas pessoas do mercado diziam que esses novos investidores provavelmente não estariam presentes nos anos seguintes. Alguns usavam o termo “turistas” para se referir a eles. Nesse sentido, e buscando entender um pouco o estado de atividade do Venture Capital no Brasil, eu fiz algumas análises da “contabilidade” dos investidores de VC ativos no país ao longo dos últimos anos, tentando compreender como isso mudou.

Eu dividi a análise em dois blocos: 1) investidores em rodadas de até US$10 milhões e 2) investidores em rodadas maiores que US$10 milhões. Usei o valor do investimento, e não o estágio das rodadas, por uma questão de melhor segregação, já que a classificação por estágios pode ser confusa devido a extensões, bridges etc., que nem sempre são rotuladas apropriadamente para a análise. Além disso, a proporção de investidores brasileiros e internacionais. (Vou deixar as legendas¹ no final).

Vamos lá:

1) Investidores em rodada até U$10mn no Brasil (total de 973 no período)

Gráfico A

Temos um cenário de contração no número de investidores de rodadas menores atuando no Brasil atualmente. Isso representa quase 60% menos investidores do que nos anos da pandemia, sendo 162 até agora em 2025 (como referência, Índia teve 1.078² e o México, 76 investidores até US$ 10 milhões até agora em 2025). Faz sentido, pois o volume de funding no Brasil entre 2020 e 2021 apresentou, nesse período, níveis quase 3x maiores que nos últimos anos.

Os dados refletem, sem muita novidade, que temos menos investidores atuando na região. Mas, quando damos um duplo clique, a análise revela um comportamento de lei de Pareto:

Gráfico B

O que mais surpreende é a pouca persistência e consistência dos investidores. Alguns detalhes:

  • De 2019 a 2025, foram registrados nesta análise 973 nomes de investidores diferentes, sendo que 604 atuaram pontualmente em apenas um ano. Apenas 46 investidores (5% do total) atuaram em 4 anos esporadicamente dos 7 anos analisados (Gráfico B). Considerando os últimos 4 anos consecutivos, de 2022 a 2025, foram 31 investidores que atuaram em todos anos desse período.
  • O churn de investidores ano a ano também é interessante (Gráfico A). Por exemplo, dos 206 investidores que fizeram aportes em rodadas de até US$ 10 milhões no Brasil em 2024, 162 não continuaram investindo em 2025, e apenas 44 fundos que investiram no ano passado e seguiram investindo neste ano. Esses investidores que persistiram são um mix dos nomes usuais da indústria com novos fundos que entraram no país nos últimos anos. (Gráfico A)

Outro ponto interessante a se observar é a proporção de VCs brasileiros em relação a VCs estrangeiros:

  • Os dados mostram que houve um aumento na participação de estrangeiros desde a pré-pandemia (quando 67% dos VCs eram brasileiros) para quase metade sendo composta por VCs globais, em 2025. Mas há outro dado importante: dos 31 que investiram nos últimos 4 anos (de 2022 a 2025), todos os anos, apenas 3 são estrangeiros.
  • Um investidor de fora geralmente não tem uma tese específica ou um plano fixo de investimento no Brasil ao longo dos anos. Por serem globais, normalmente buscam janelas de arbitragem setoriais e geográficas. Mas, dado o ciclo econômico global e, talvez, a aleatoriedade do Venture Capital, esses investidores acabam investindo esporadicamente no Brasil e ainda representam uma parcela significativa do investimento local. Os investidores estrangeiros são importantes para trazer liquidez e volume de funding para região e representam atividade relevante ano a ano, mas são muito menos persistentes, o que dificulta na hora de mapeá-los e construir relacionamento.

Esses dados e reflexões podem nos levar a um buraco profundo de abstração e de conexões de ideias sobre como funciona o venture capital, seus grandes desafios, como levantar novos fundos, e limitações, como suas teses. Por exemplo, construir o diferencial em expertise local e ter maior cobertura de oportunidades da região, ou investir em empresas globais. As oportunidades que esperam investidores estrangeiro, geralmente por terem fundos maiores, tornam necessárias teses voltadas de setores muito grandes ou a estratégias winner-takes-all vs. takes-most no Brasil, para obter um retorno assimétrico para o fundo. Eu discuto mais sobre o que isso implica para fundadores ao final.

Agora, vamos analisar o cenário de atividade em rodadas superiores a $10mn.

2) Investidores em rodada maiores que U$10mn no Brasil (total de 357 no período)

Gráfico C

Gráfico D

O cenário de investimento para rodadas maiores no Brasil, ou mesmo o late-stage, sempre foi conhecido como muito desafiador. Em 2025, até setembro, 59 investidores (Gráfico C) estiveram em atividade nesse perfil de investimento (como referência, Índia teve 363 e México 43 investidores em rodadas maiores que US$10 milhões). Olhando para esse espaço, o movimento de volume de atividade é similar ao do early-stage, mas, em termos absolutos de persistência ou de base geográfica, são bem menores, o que também é esperado em razão do funil de graduação entre estágios do VC.

  • Foi registrado um total de 357 investidores no período, sendo que dois terços, ou 239, atuaram pontualmente em apenas um ano desde 2019. Por outro lado, apenas 2 atuaram todos os anos, e 6 atuaram em 6 dos 7 anos da análise.
  • Em rodadas superiores a US$ 10 milhões, a proporção de investidores nacionais é bem menor. Já está claro, entre grupos de fundadores mais experientes, que para se buscar rodadas maiores, pós-série B, é preciso trazer de fora, dado o perfil conhecido de funding local.
  • A persistência é baixa, e meus comentários sobre teses de investidores internacionais, janelas de arbitragem e a necessidade de outcomes muito grandes, como mencionei no early-stage, podem ser amplificadas para estágios mais maduros e rodadas maiores.

Últimos comentários e alguns centavos:

Era esperado que teríamos uma “volta ao normal” pós-pandemia. Os níveis atuais e a tendência dos últimos anos deverão ser o patamar mais realista no Brasil para tempos normais.

Para fundadores:

  • O cenário é desafiador para founders locais. Fundraising não foi feito para ser fácil. No early-stage, existe um grupo de 30 a 40 investidores de fundos institucionais que investem quase todos os anos no Brasil, que são nomes usuais e podemos dizer que são persistentes e ativos. Eles realizam, em média, de dois até mais de uma dezena de investimentos anualmente. Esses investidores têm a geografia definida como tese e, por isso, são mais persistentes no Brasil. Por outro lado, são poucos investidores em um aquário restrito, que têm acesso a todas oportunidades, tornando o processo bastante competitivo. Mas é importante dizer que existe capital para uma boa tese, narrativa e execução, apesar de ser altamente competitivo para os founders. A sugestão que eu dou para quem está começando a empreender hoje é navegar bem entre esses investidores e entender como se aproximar, se apresentar e se relacionar com eles.
  • Também é preciso ter uma mentalidade de relacionamento global se quiser buscar funding, considerando o espaço limitado dos VCs brasileiros e as rodadas menores, sempre cultivando relações com investidores abertos a explorar a sua tese e pescar interesse de novos investidores de fora.
  • A temática global tem sido de menos fundos atuantes, menos leads de investidores e maior concentração no consenso de IA. Não acredito nessa temática tão relevante no Brasil, mas existem alguns sinais macro nisso que importantes sobre o que está influenciando os investidores no mundo.

A gente não voltou e nem deve voltar, em tempos normais, para momentos de pandemia em que havia mais oferta de capital do que de oportunidades. Apesar de estes gráficos mostrarem uma tendência negativa, consigo enxergar uma boa atividade no Brasil. Por exemplo, de forma empírica, hoje parece melhor do que alguns períodos nebulosos de 2023, ou bem melhores que pré-pandemia. Acredito que isso ocorre em razão de uma maior educação do mercado, com mais atividade de LPs, anjos e investidores menores.

Para investidores, historicamente, esses momentos são bons para investir. Sabendo das limitações e desafios de fazer se VC no Brasil, como alguns pontos descritos neste texto, minha crença é que o momento atual ainda oferece bastante espaço para atuar e oportunidades, seja no early, encontrando espaços em branco, ou até nas boas oportunidades late-stage no país, principalmente para investidores que constroem expertise e consistência.

1 – Legenda:

  • Novo Entrante (Primeiros investimentos): quantos investidores fizeram o primeiro 1 naquele ano.
  • Persistiram Investindo no Ano Seguinte: ativos no ano t-1 e também ativos em t (retenção).
  • Chrun: Pararam de investir em relação ao ano anterior. Ativos em t-1 e inativos em t (churn/queda).
  • Reativados(não investiram no ano passado): inativos em t-1, mas já tinham sido ativos em algum ano anterior, e voltaram a ficar ativos em t.
  • % de VC Brasileiros: proporção de investidores com HQ no Brasil.
  • YTD 2025 representa até 30 de setembro.
  • * Não conta investidores individuais ou anjos.

Vale o caveat que são dados Crunchbase e eu não daria por fatos serem 100% corretos ou verdade, mas acredito que os dados ainda trazem boa sinalização e utilidade para uma visão geral do mercado.

2 – A Índia vem tendo um ano muito positivo em termos de VC, IPOs e exits.

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FOMO e benchmarks de valuations

Esse gráfico da Carta ajuda a orientar como olhar para os próprios gráficos da Carta. Ele mostra que 2/3 dos investimentos com top 10% de valuation nos EUA estão sendo feitos em San Francisco e NY. Se olharmos para o meio do gráfico, próximo da mediana de valuation (50th pct), essas duas regiões representam apenas 20%. Como referência, Bay Area e NY contam por cerca de 40% dos deals nos EUA. O Peter Walker, Head de Insights e autor da análise, compartilhou alguns pontos de vista sobre essa leitura, na visão dele.

Mas isso me trouxe outra reflexão sobre valuation, na ótica de um investidor da região, para quando e como olhar para esses reports da Carta:

  • Vendo que os deals que representam os 10% maiores valuations nos EUA estão, em sua grande maioria, nessas duas cidades. Junto a isso, entendo que o valuation de uma empresa, dado pelo mercado, deve refletir seu potencial de saída. Isso é importante ter em mente quando olhamos para esses dados. Nesta semana, no evento da EVCF, gostei muito da fala do Shu Nyatta (founder da Bicycle Capital) quando, perguntado sobre valuation, disse algo mais ou menos assim: existem empresas em que o valuation, em early-stage ou growth-stage, importa — e outras em que não. Por exemplo, Google nos anos 2000, Facebook no começo da década de 2010 e, para muitos, OpenAI nos últimos anos, não importava. Nubank e Meli, na nossa região, são exemplos em que não importava tanto. Essas empresas estão em categorias e mercados gigantes, com efeito de rede muito grande.
  • Isso para dizer que o potencial de retorno está muito baseado no TAM — como bem colocado na Investment Letter da Spectra em 2024. Empresas de SF, principalmente, nascem no berço das principais e mais bem-sucedidas empresas de tecnologia, jogam um jogo global, com capital dos principais fundos e talentos. Então, talvez o valuation de muitas delas não importe.
  • Agora, em empresas com uma oferta ou categoria com segmento específico, que limita o potencial, o valuation importa. Para essas em que importa, o patamar deve estar mais próximo das medianas, ou até abaixo, para fazer sentido para o investidor ou para a oportunidade de investimento. E está tudo bem. Ainda é possível criarmos grandes empresas, mas é preciso reconhecer limites e vieses.

É sempre bom ter essas referências, como as da Carta, mas precisamos questionar a dinâmica e olhar os dados com profundidade. Primeiro, se estamos buscando a Lei de Potência, o playbook ou benchmark de valuation não vejo funcionar, pois, como coloquei, “não importa” tanto. O Brasil é capaz de criar Nubank, Meli e outras que estão tomando forma, mas tem um volume menor de oportunidades e uma dinâmica de mercado local, própria. No corpo da curva de distribuição de retornos, se fizéssemos o recorte global dessa análise da Carta para Brasil ou LatAm, as medianas de deals do Brasil ainda deveriam ser bem diferentes desses números.