A conta da IA ainda não fecha fora do núcleo tecnológico
A inteligência artificial ainda não se converteu em lucro para a maioria das companhias abertas dos Estados Unidos. Nota do economista-chefe da Apollo Global Management, Torsten Slok, isola o que ele batizou de S&P 493 — o S&P 500 sem as 7 gigantes de tecnologia — e não encontrou melhora mensurável nos dois indicadores que melhor resumem a rentabilidade de uma empresa.
O diagnóstico central: margens de lucro e receita por trabalhador seguem estagnadas nas companhias de fora do setor tecnológico, sem sinal de que a adoção de ferramentas de IA esteja elevando a produtividade. O material foi divulgado em 25 de outubro de 2026.
O recorte que separa discurso de resultado
O S&P 493 é uma construção analítica: são as 500 empresas do principal índice americano menos Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla. O corte importa porque essas sete companhias concentram tanto a narrativa quanto o orçamento de capital destinado a data centers, chips e modelos de linguagem.
Receita por trabalhador é uma métrica de produtividade: divide o faturamento total pelo número de empregados. Quando ela trava, a empresa não está extraindo mais valor de cada profissional — ou seja, a tecnologia não alterou a relação entre custo de pessoal e geração de caixa.
| Recorte | Composição | Indicador observado | Leitura |
|---|---|---|---|
| S&P 493 | S&P 500 menos 7 gigantes de tecnologia | Margem de lucro | Estagnada |
| S&P 493 | S&P 500 menos 7 gigantes de tecnologia | Receita por trabalhador | Estagnada |
| Big techs excluídas | Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia, Tesla | Fora do escopo da nota | Não avaliadas no corte |
Inteligência barata não vira receita sozinha
Slok não interpreta o desempenho como simples defasagem de adoção. No documento, sustenta que será difícil para o empresariado americano converter inteligência cada vez mais barata em crescimento de receita e em margens melhores. O insumo ficou acessível; o gargalo está em outro lugar.
A comparação usada pelo economista é a de uma calculadora de alta capacidade: ela resolve contas, mas decisão de negócio é, em boa medida, julgamento. Elementos como responsabilização (a quem cabe responder pelo erro), confiança, cultura organizacional, regras não escritas, escolhas éticas e senso de justiça não são capturados por um modelo. São justamente esses pontos que moldam o risco reputacional e, no fim da cadeia, a receita e a margem.
O ceticismo não está isolado
A conclusão da Apollo não aparece sozinha. Levantamentos recentes também não localizaram ganhos expressivos de produtividade atribuíveis à IA. O padrão que emerge é o de investimento crescente com retorno ainda não capturado nas demonstrações financeiras.
Há uma ressalva metodológica relevante: a nota mede margem e receita por trabalhador, não o grau de implantação de IA. Empresas em fase de testes podem levar trimestres até refletir ganhos operacionais — o que, por si só, já é um argumento contra prazos curtos para avaliar a tese.
O que isso significa para a carteira
Para quem investe a partir do Brasil, o recado é que a tese de IA negociada em Nova York — e replicada aqui por BDRs e fundos de índice — depende de conversão em caixa, não de anúncios de adoção. Duas frentes merecem acompanhamento: a evolução da receita por funcionário nas companhias que relatam gastos relevantes com IA e a capacidade de os conselhos justificarem esse capex diante dos acionistas.
Produtividade, além disso, é um dos canais pelos quais a tecnologia afeta a inflação e, por consequência, a trajetória de juros. Se o ganho não se materializa, a hipótese de uma economia com custos menores no médio prazo perde força — ponto que interessa diretamente a quem acompanha Selic, curva de juros e Ibovespa.