Capital de risco aposta em IA para duplicar margens nos serviços tradicionais

General Catalyst (GC) lidera uma nova vaga de investimento que procura aplicar inteligência artificial (IA) a empresas de serviços maduras, com o objetivo de transformar estruturas de custos e criar margens semelhantes às do software.

Estratégia de aquisição e automatização

Do total do seu mais recente fundo, GC reservou 1,5 mil milhões de dólares para uma ação que combina a incubação de startups «nativas de IA» com a compra de firmas consolidadas nos mesmos sectores. Marc Bhargava, responsável pela iniciativa, recorda que os serviços geram 16 biliões de dólares em receitas anuais à escala global, contra apenas 1 bilião do software, mas com margens inferiores. A meta passa por automatizar entre 30 % e 50 % das tarefas – podendo chegar a 70 % em funções de call center – para, depois, utilizar o fluxo de caixa reforçado em aquisições adicionais.

Até ao momento, GC já atua em sete indústrias e pretende alargar o modelo a cerca de 20. O objetivo mínimo é duplicar a margem EBITDA das empresas adquiridas.

Casos práticos já em curso

Entre os exemplos avançados surge a Titan MSP, que recebeu 74 milhões de dólares em duas rondas para desenvolver ferramentas de IA destinadas a fornecedores de serviços geridos. Após demonstrar a automatização de 38 % das tarefas típicas, a empresa comprou a RFA, um reconhecido operador de TI, e prepara um processo de «roll-up» dentro do sector.

Outro caso é a Eudia, focada em departamentos jurídicos internos de grandes corporações. A companhia oferece serviços legais com preço fixo e conta entre os clientes com Chevron, Southwest Airlines e Stripe. Recentemente adquiriu a Johnson Hanna para aumentar escala.

Imagem: techcrunch.com

Concorrência e métricas financeiras

O movimento não se limita à General Catalyst. A Mayfield destinou 100 milhões de dólares a investimentos em «AI teammates». Um dos beneficiários, a Gruve, comprou uma consultora de cibersegurança por 5 milhões e elevou a receita para 15 milhões em seis meses, alcançando 80 % de margem bruta. O investidor individual Elad Gil segue linha semelhante há três anos, defendendo que deter o ativo acelera a transformação com IA.

Riscos de produtividade e resposta dos investidores

Um estudo recente do Stanford Social Media Lab e BetterUp Labs com 1 150 trabalhadores aponta para o fenómeno «workslop»: 40 % dos inquiridos declaram ter mais trabalho ao corrigir conteúdos gerados por IA de fraca qualidade. O tempo adicional – cerca de duas horas por ocorrência – representa um custo oculto de 186 dólares por mês por colaborador, o que, em organizações com 10 000 funcionários, pode atingir 9 milhões anuais em perda de produtividade.

Bhargava rejeita a ideia de que estes obstáculos inviabilizam a tese de investimento. Segundo o responsável, a complexidade técnica reforça a necessidade de equipas especializadas que aliem peritos de IA a conhecedores dos sectores visados. GC afirma que as empresas já adquiridas são rentáveis e que, com a evolução contínua dos modelos de IA, mais indústrias ficarão ao alcance desta abordagem.