Convidado 
Por: Alexandre Teixeira - CFO da Easy People
O conhecido padrinho da Inteligência Artificial (IA) e Prémio Nobel da Física 2024, Geoffrey Hinton, previu em 2016 que os radiologistas estariam extintos em 5 anos. Hinton afirmou que se deveria deixar de treinar radiologistas porque o “deep learning” iria ser muito melhor que os humanos na análise imagiológica em menos de 5 anos e, como tal, treinar radiologistas seria um desperdício. 10 anos depois, continua-se a formar radiologistas e, segundo os dados do Bureau Labor Statistics dos EUA o emprego na área continua a crescer e deverá continuar a crescer a uma taxa anual de 2,7% até 2034. Este é um padrão que se repete, sector após sector, para muitas profissões e áreas em que alguém “anuncia” que a IA vai matar uma profissão ou negócio.
O mercado financeiro tem sido especialmente mau nesta previsão. Nos últimos dois anos, qualquer empresa vista como “vulnerável à IA” foi impiedosamente castigada em bolsa. Depois, trimestre após trimestre, os resultados continuam a contradizer a narrativa. Vou dar aqui alguns exemplos de empresas que, supostamente, a Inteligência Artifical já deveria ter morto.
A WIX é uma delas e a lógica até parecia óbvia: se a IA gera código com um prompt, quem precisa de uma plataforma de criação de sites? Até eu consigo fazer um website rapidamente no Claude e publicá-lo online, não tendo qualquer experiência relevante em programação. As acções da Wix caíram 75% desde os máximos de 2025. No entanto, a empresa reportou, no segundo trimestre de 2026, o crescimento de receita mais rápido em 18 trimestres (15% year-to-year) e a gestão ficou tão convencida de que o mercado estava errado que recomprou 24% de todas as acções em circulação, num único trimestre. A IA “devia” matar este negócio, mas não o consegue fazer. Isto não é uma empresa moribunda a comprar tempo. É uma empresa que acredita no próprio valor.
A Airbnb sofreu o mesmo julgamento sumário. A tese era simples: agentes de IA passariam a reservar directamente na internet, sem passar pela plataforma. No último trimestre, a Airbnb registou 148 milhões de noites reservadas, mais 10% do que no ano anterior, e as três maiores agências de viagens online processaram em conjunto mais de 400 mil milhões de dólares em reservas, um crescimento de 14%. O efeito de rede, quem tem mais casas atrai mais viajantes, e vice-versa, continua a ser mais forte do que qualquer agente autónomo.
A Atlassian, dona do Jira, foi talvez a vítima mais espectacular da narrativa de que a IA vai matar todos os negócios e empregos. Empresas de software B2B com modelo de preço por utilizador, foram apontadas como as primeiras a cair à medida que a IA reduzisse a necessidade de comprar licenças e permitisse às organizações construir internamente o que antes compravam fora. Por um lado até faz sentido: se eu consigo programar no Claude e ChatGPT, porque não desenvolvo internamente o meu software em vez de o comprar? As acções da Atlassian caíram 87% desde os máximos de 2022 até Abril deste ano. E, ainda assim, a Atlassian adicionou mais de 800 milhões de dólares em obrigações de desempenho por cumprir no trimestre, o maior crescimento trimestral da sua história, quase o dobro de qualquer trimestre anterior. Não está a vender menos, não tem menos clientes, bem pelo contrário.
E depois há a Uber, o exemplo mais debatido. A pergunta era sempre a mesma: e a Waymo? A WAYMO ia “matar” a Uber com os seus carros áutonomos que não precisavam de condutor. A resposta é dada com números fáceis de entender: a Waymo faz cerca de 75 mil viagens por dia. A Uber faz 43 milhões. É só 573 vezes mais. Desde que a Waymo lançou operações comerciais em 2018 (mais do que tempo para matar o negócio da Uber), a Uber triplicou o número de viagens que intermedeia. No último trimestre, o crescimento do número de viagens da Uber foi de 18% face ao ano anterior. O CEO da Uber, Dara Khosrowshahi, resume a estratégia da empresa como querer tornar-se a plataforma de comercialização para veículos autónomos, em vez de ser substituído por eles.
Nada disto é novo. Já passámos e assistimos anteriormente por anúncios de novas tecnologias que iriam matar outra. Quando a fotografia digital chegou, decretou-se a morte da Kodak, o que até estava certo, mas por razões erradas. A Kodak não morreu porque as pessoas deixaram de tirar fotografias, morreu porque geriu mal a transição para um mundo onde ela própria tinha inventado a tecnologia que a substituiu. Quando o streaming chegou em força (NETFLIX, HBO, AppleTV, etc), decretou-se a morte dos cinemas, no entanto os cinemas continuam a existir, transformados, mas vivos. A indústria do cinema sofreu um forte abalo com o streaming mas o negócio continua a existir e, por incrivel que pareça, prevê-se um crescimento em 2026 à boleia de grandes blockbusters como o novo filme do Homem Aranha e Odisseia.
Quando o e-commerce apareceu e cresceu, especialmente o grande crescimento a que assistimos com a Amazon, decretou-se o fim de muitas lojas físicas e, especialmente, das grandes cadeias de distribuição como a Costco ou a Home Depot nos Estados Unidos. No entanto, estas empresas nunca reportaram uma facturação tão grande como agora.
Pode-se dizer que a história financeira, especialmente em Wall Street, está cheia de necrológios publicados demasiado cedo. O padrão repete-se fora do mercado accionista e isto é importante porque mostra que não é um fenómeno exclusivo de Wall Street.
Um estudo recente (2025) conduzido por Curtis Langlotz, antigo presidente da Sociedade Norte-Americana de Radiologia, concluiu que a IA deve reduzir em cerca de 33% o tempo necessário para certas tarefas radiológicas nos próximos cinco anos, mas isso não elimina empregos, porque a procura por exames de imagem cresce todos os anos a um ritmo que absorve o ganho de produtividade. A tecnologia muda o tipo de trabalho, não necessariamente o número de postos de trabalho. No entanto, apenas 11% dos médicos inquiridos numa sondagem da Associação Médica Americana em 2026 afirmaram ter recebido formação significativa sobre como trabalhar com ferramentas de IA, o que sugere que a verdadeira fricção não está na tecnologia em si, mas na velocidade a que as organizações conseguem absorvê-la.
Há ainda um segundo efeito, menos falado, mas que qualquer CFO deveria ter no radar: a IA não está apenas a poupar dinheiro a quem a usa bem, está também a transferir dinheiro de quem investe pouco para quem investe muito. A IBM, por exemplo, viu a sua divisão de Infraestrutura cair 7% num trimestre recente, não porque os clientes deixaram de investir em tecnologia, mas porque estão a concentrar quase todo o orçamento em IA, deixando pouco para o resto. Chama-se a isto o “efeito janela partida” do investimento tecnológico: cada dólar que entra em servidores com GPU é um dólar que sai de outro lado do orçamento de TI. Isto pode ter uma implicação directa para quem trabalha no sector tecnológico em Angola: a pressão para “ter alguma coisa de IA” pode canabilizar investimentos de infra-estrutura ou de cibersegurança, que são mais básicos, mas que por vezes são muito mais críticos e urgentes.
“Não é a espécie mais forte que sobrevive, nem a mais inteligente, mas sim a mais capaz de se adaptar à mudança”. Esta é uma frase que é muitas vezes incorrectamente atribuida a Charles Darwin, mas que na realidade é de um estudo de gestão. Acredito que é uma frase que expressa bem o que está e vai acontecer com a implementação e massificação da inteligência artificial. Os casos que apresentei não vêm contradizer a percepção de que a IA não é uma ameaça real, porque na verdade o é. A IA vai continuar a redesenhar sectores de negócio e profissões nos próximos anos, incluindo alguns que hoje parecem intocáveis. No entanto, numa perspectiva financeira, entendo que o que estes casos provam é outra coisa completamente diferente: os mercados tendem a precificar a disrupção antes dela acontecer e cometem erros nessas previsões. Confunde-se risco tecnológico com risco de negócio. Entende-se risco tecnológico como certeza tecnológica, duas coisas que quase parecem parecidas, mas que separam uma correcção saudável de uma perda permanente de capital.
Para quem gere as finanças de uma empresa, acredito que há 3 lições práticas, e não académicas, que se pode tirar destes exemplos.
A primeira é simples: cuidado ao usar “exposição à IA” como critério único de avaliação de risco, seja de uma participação, de um fornecedor ou de um concorrente. A exposição teórica de uma tarefa à automatização é diferente do impacto real no modelo de negócio, que depende de efeitos de rede, custos de mudança, densidade de dados proprietários e, muitas vezes, de algo tão pouco sexy como a confiança acumulada ao longo de anos. A Airbnb não sobrevive porque tem melhor tecnologia do que um agente de IA. Sobrevive porque tem milhões de anfitriões e milhões de hóspedes já dentro da plataforma, e isso não se replica com um modelo de linguagem ou qualquer tecnologia de IA, por mais avançada que seja.
A segunda: balancear o risco e pessimismo do impacto da IA num negócio, com o optimismo e capacidade do mesmo. Empresas que apenas colam “IA” ao nome têm sido sistematicamente sobrevalorizadas, e o mesmo mercado que hoje pune injustamente uma Wix ou uma Atlassian, amanhã recompensa injustamente outra empresa só porque anunciou um copiloto. A assimetria entre o entusiasmo e os resultados reais é, historicamente, o combustível de todas as bolhas, e também da ressaca que se segue.
A terceira, e talvez a mais relevante para quem está do lado da gestão e não do investimento: a disciplina de orçamento importa mais do que a narrativa. Antes de aprovar mais uma linha de investimento em IA, vale a pena perguntar o que está a ser sacrificado noutro lado do orçamento para lá chegar. Fará sentido uma aposta numa nova tecnologia de IA para a minha instituição bancária em deterimento de uma nova ferramenta de cibersegurança? Devo apostar mais em chatbox em vez de pessoas para a minha linha de apoio? É importante perceber se a troca e aposta em IA faz sentido para o negócio, se acrescenta valor ou se é apenas para contar uma história bonita ao mercado, clientes, investidores ou conselho de administração.
Há ainda muito “nevoeiro” no que concerne ao investimento em IA. No entanto, nevoeiro não é escuridão total, é visibilidade reduzida. Com nevoeiro, com visibilidade reduzida, quem conduz não acelera às cegas nem trava com pânico, mas sim reduz a velocidade e olha com mais atenção para a estrada. É isso que define quem sobrevive, quem se se adapta. Não é sorte, mas sim a disciplina de olhar para os números com regularidade, de adaptar o seu negócio e de tomar decisões com disciplina.
[1] https://www.medrxiv.org/content/10.64898/2025.12.20.25342714v1
[i] https://www.bls.gov/ooh/healthcare/radiologic-technologists.htm
