Como a IA generativa está remodelando o capital de risco

O mundo do capital de risco testemunhou inúmeras disrupções tecnológicas ao longo das décadas, mas poucas chegaram com a velocidade e o alcance da IA generativa. Nos três anos desde o lançamento do ChatGPT, a IA generativa alterou fundamentalmente a forma como as start-ups são concebidas, apresentadas, construídas e financiadas. De acordo com um relatório da Stanford, o investimento privado global em IA atingiu um recorde de US$ 252,3 bilhões em 2024, com o financiamento da IA generativa disparando para US$ 33,9 bilhões — mais de oito vezes superior aos níveis de 2022. As empresas de capital de risco estão bem posicionadas para auxiliar os fundadores a compreender este novo mundo. Nossas recentes entrevistas com sete proeminentes investidores de capital de risco revelam um cenário em evolução tanto para start-ups quanto para empresas de capital de risco, que poderá eventualmente remodelar o setor. (Selecionamos essas empresas para entrevista com base em seu financiamento de start-ups de IA generativa e na variação em tamanho e foco do setor.) Esses investidores de capital de risco nos informaram que a IA agora está envolvida — como capacidade ou recurso central — em praticamente todos os investimentos em tecnologia que eles consideram. Mas ela também está mudando a forma como as empresas de capital de risco realizam seu trabalho. Atualmente, ela está moldando as apresentações das start-ups e os níveis de financiamento necessários; além disso, está começando a alterar a própria estrutura das empresas. Aqui está o que está mudando, bem como o que está diferenciando as start-ups neste mercado aquecido atualmente. Mais apresentações, algumas delas melhores Os investidores de capital de risco que entrevistamos relatam ter observado impactos diretos da IA generativa tanto no número quanto na qualidade das propostas que recebem. Os empreendedores agora utilizam a IA para criar descrições de produtos e mercados, planos de marketing, materiais de branding e até mesmo demonstrações de software. Isso representa uma faca de dois gumes em termos da qualidade das propostas de investimento. Vivjan Myrto, da Hyperplane Ventures, relatou que, dada a capacidade de todos utilizarem as ferramentas para acelerar a criação de apresentações, “o ruído está em um nível sem precedentes”. Dan Von Kohorn, da Broom Ventures, vê alguns benefícios, no entanto: “A qualidade geral se polarizou”, explicou ele, “com um aumento dramático nas apresentações de baixa qualidade e também um aumento considerável na qualidade das melhores apresentações”. Elizabeth Bailey, da Foreground Capital, uma empresa especializada em investimentos na área da saúde feminina, também vê essa oportunidade: “No passado, víamos empresas com uma compreensão limitada do mercado, e agora essas empresas têm novos superpoderes de análise para definir e especificar suas oportunidades.” Os empreendedores devem aproveitar essas ferramentas, mas estar cientes de que, como as empresas de capital de risco terão acesso às mesmas ferramentas de IA generativa que os fundadores, pesquisas superficiais sobre questões comerciais, tecnologia e mercado para a oferta de uma start-up não impressionarão um investidor de capital de risco experiente. Em vez disso, os fundadores e suas equipes devem complementar os resultados da IA generativa com aprendizados fundamentados em entrevistas com clientes, experiências pessoais relevantes e conexões de rede com consultores especializados. Eficiência: menos funcionários, negócios menores Os fundadores precisam ser capazes de explicar como operam de forma mais eficiente graças à IA generativa. As start-ups podem ser lançadas com uma equipe técnica drasticamente reduzida e funções técnicas redimensionadas, o que normalmente leva a níveis mais baixos de financiamento necessário para iniciar e expandir os negócios. Por exemplo, Lily Lyman, sócia-gerente da Underscore, compartilhou que está observando muitas empresas que necessitam apenas de um terço do número de engenheiros que precisariam anteriormente; elas não precisam mais de profissionais de marketing em tempo integral; e menos vendedores podem realizar mais tarefas. Bill Geary, um experiente investidor de capital de risco da Flare Capital, uma grande empresa focada em tecnologia da saúde, observou mudanças semelhantes na composição das equipes, já que tarefas essenciais de desenvolvimento que antes exigiam várias pessoas agora podem ser realizadas por um único indivíduo talentoso. Essa eficiência não se refere apenas ao número de funcionários, mas também à velocidade. As desculpas tradicionais para o progresso lento não são mais aceitáveis quando os empreendimentos podem iterar conceitos em dias, em vez de meses. Como resultado, os investidores de capital de risco estão particularmente atentos ao ritmo de execução. Quando os fundadores conseguem criar um protótipo em uma plataforma de programação em um dia e mostrá-lo imediatamente a um cliente-alvo, os investidores esperam um alto nível de funcionalidade digital antes de verem uma apresentação. Essa perspectiva de eficiência transformada elevou as expectativas dos VCs em relação aos líderes de tecnologia das empresas. Eles querem que eles pensem como CTOs — não apenas desenvolvendo uma solução, mas focando desde o início em questões como integração com a pilha de tecnologia do cliente, dimensionamento da solução e incorporação de recursos de IA agênica. Praticamente todos os investidores de capital de risco que entrevistamos mencionaram que as start-ups em estágio inicial são capazes de realizar mais com menos capital devido à IA generativa. A combinação da eficiência proporcionada pela IA e da redução dos requisitos de capital levou a um aumento do financiamento na fase inicial e a uma menor ênfase nas fases posteriores. As start-ups podem frequentemente combinar o financiamento inicial com o bootstrapping, angariando uma ronda de financiamento inicial relativamente grande (5 a 10 milhões de dólares em vez de 1 a 5 milhões de dólares) e contando com esse capital para atingir cerca de 50 milhões de dólares em receitas, sem necessidade de obter mais investimentos. Essa tendência de eficiência é corroborada por dados do setor que mostram exemplos notáveis de crescimento enxuto. Exemplos notáveis incluem empresas como a Cursor, que alcançou US$ 100 milhões em receita em seu primeiro ano, e a Gamma, que alcançou US$ 50 milhões em receita tendo levantado menos de US$ 25 milhões. Um número crescente de start-ups é capaz de iniciar seus negócios sem nenhum capital de risco, pelo menos nos estágios iniciais do negócio. A versão definitiva dessa tendência de eficiência é a “unicórnio individual” (uma start-up avaliada em US$ 1 bilhão ou mais), totalmente viabilizada pela IA. Von Kohorn, da Broom, previu que esse fenômeno ocorrerá em breve: “Serei ousado e direi que será em 2026”. A maioria dos outros investidores de capital de risco que entrevistamos não acreditava que um único fundador pudesse gerar uma avaliação de US$ 1 bilhão. No entanto, já existem unicórnios com “equipes pequenas”, como Anysphere e X, que alcançaram receitas superiores a US$ 100 milhões com menos de 50 pessoas (veja o gráfico “Crescimento mais rápido, menos funcionários”). Consulte mais gráficos da HBR em Dados e visuais. Essa realidade altera drasticamente as expectativas dos fundadores que apresentam suas ideias aos investidores de capital de risco. Considerando que os investidores esperam que os fundadores realizem mais trabalho com menos capital devido à IA generativa, os fundadores e suas equipes devem moderar suas solicitações de financiamento de acordo com isso. E, em sua primeira reunião com um investidor de capital de risco, eles devem estar preparados para apresentar não um conceito, mas sim um negócio bem definido e em andamento, com software funcional, materiais de marketing, clientes e, talvez, até mesmo um fluxo de caixa positivo. O que não está mudando: o elemento humano Apesar da ampla adoção da IA generativa, muitos investidores de capital de risco nos informaram que aspectos humanos essenciais do investimento permanecem insubstituíveis, como construir relacionamentos, estabelecer confiança e avaliar o caráter e a visão dos fundadores e suas equipes. Essas avaliações interpessoais ainda estão no centro do investimento de risco e, por enquanto, excedem as capacidades da IA. Von Kohorn, da Broom Ventures, afirmou que pelo menos um terço de sua diligência prévia se concentra em tentar avaliar a psicologia dos fundadores: eles têm disposição para aprender e agir rapidamente? Eles são capazes de liderar uma equipe maior e expandir esse empreendimento para algo grandioso? Eles consideram que essas perguntas são difíceis de responder adequadamente pela IA, pois ela não conhece os detalhes do histórico dos fundadores nem sabe se deve confiar em suas declarações. Da mesma forma, Geary, da Flare Capital, vê o trabalho da empresa como “mineração de pessoas”, caracterizando uma abordagem que prioriza o ser humano e contrasta com os investimentos em grande escala baseados em dados. A empresa frequentemente busca indivíduos promissores antes mesmo de eles formalizarem uma start-up, enfatizando relacionamentos e uma rede profunda, em vez de confiar apenas em apresentações recebidas que a IA poderia analisar. Se há algo a destacar, é que o componente humano parece estar se tornando ainda mais importante na era da IA. Lyman, da Underscore, afirmou que, embora sempre tenham sido investidores muito orientados para as pessoas, agora isso é ainda mais importante porque os mercados e a tecnologia estão mudando muito rapidamente. Como as empresas de capital de risco dedicam considerável atenção à dimensão humana dos fundadores e equipes, é importante que os fundadores e suas equipes enfatizem os atributos da liderança empreendedora em suas apresentações. É difícil demonstrar essas características em uma única reunião, portanto, os fundadores devem procurar construir um relacionamento com os parceiros do fundo de risco bem antes da apresentação crucial. Novos critérios de diferenciação À medida que os recursos básicos de IA se tornam comoditizados, os investidores de capital de risco estão enfatizando fatores que diferenciam as start-up de IA generativa vencedoras do crescente número de novos empreendimentos. As empresas que atraem capital estão focadas em vários diferenciais importantes: Acesso a dados proprietários. Os fundos de capital de risco estão dando mais importância ao acesso a dados exclusivos e à defensabilidade da propriedade intelectual. As empresas têm mais chances de receber financiamento se desenvolverem conjuntos de dados proprietários difíceis de imitar. Von Kohorn, da Broom, disse que sua empresa está investindo nos fornecedores dos dados — aqueles que possuem os sensores. A empresa espera que o processamento intermediário de dados se torne cada vez mais comum com o tempo. Arquitetura nativa de IA. Rudina Seseri, da Glasswing Ventures, que se concentra em start-ups de IA e segurança cibernética, distinguiu entre empresas que são “nativas de IA” — construídas com IA desde o início — e aquelas que simplesmente adicionam recursos de IA ou “wrappers” de modelos de linguagem grandes. As empresas nativas de IA também tendem a aproveitar “conjuntos” de várias técnicas de IA, indicando uma abordagem mais sofisticada e robusta para a resolução de problemas. Seseri acredita que esse tipo de integração profunda da IA é crucial para construir uma vantagem sustentável. Agilidade de aprendizagem. Vários investidores de capital de risco identificaram a “taxa de aprendizagem” como o atributo mais crítico do fundador, dado o ritmo acelerado das mudanças na IA e nas tecnologias relacionadas. Um deles comentou que o que se sabe hoje não será verdade daqui a seis meses, portanto, os líderes de start-ups precisam ser aprendizes “obsessivos”. Ao apresentar suas ideias, eles devem estar preparados para discutir como irão expandir as capacidades da empresa para o próximo nível e aprender e se adaptar rapidamente à medida que a IA generativa continua a evoluir. Adequação do fundador ao mercado. Esse atributo, um foco comum entre as empresas de capital de risco, torna-se ainda mais crítico na era da IA. Myrto, da Hyperplane, explicou: “Apreciamos fundadores que são absolutamente dedicados ao problema que estão tentando resolver. Eles vêm diretamente do mundo em que buscam inovar — possuem profundo conhecimento sobre as soluções existentes e quais são as novas oportunidades”. Vários comentaram que a empatia profunda pelos clientes e a compreensão do mercado-alvo são fundamentais. Embora os modelos de IA generativa possam gerar descrições do mercado-alvo, a experiência real com os clientes no espaço de mercado-alvo é o que realmente diferencia um fundador de outro. Profunda capacidade de execução. Considerando que a IA generativa agora auxilia na criação e pesquisa de ideias, a capacidade comprovada de executar essas ideias torna-se um diferencial primordial para as start-ups. A experiência anterior no desenvolvimento e expansão bem-sucedidos de produtos digitais foi mencionada por vários dos investidores de capital de risco que entrevistamos. O futuro do capital de risco Alguns dos investidores de capital de risco que entrevistamos prevêem que o próprio setor de capital de risco pode estar passando por mudanças estruturais significativas impulsionadas pela IA generativa. A IA parece estar acelerando as tendências existentes em direção a uma escala massiva ou a uma especialização profunda. Lyman, da Underscore, explicou: “No final das contas, você pode ter megafundos multibilionários e multifásicos... E então haverá participantes menores, especializados em nichos. Acredito que será cada vez mais difícil para as empresas se manterem no meio.” Nesse cenário, os grandes fundos poderiam aproveitar a IA para obter ampla cobertura de mercado e análise extensiva de dados, enquanto os fundos especializados poderiam aprofundar sua expertise no domínio usando ferramentas de IA para pesquisa e análise hiperfocadas. Von Kohorn, da Broom, previu mudanças radicais na forma como a alocação de capital funciona. Ele especulou sobre um futuro em que “existirão ‘VC AIs’ e grandes e populares VC AIs entrarão em cena. Todas as start-ups poderão conversar com essas VC AIs... o que permitiria uma alocação de capital teoricamente muito mais eficiente”. Embora isso possa parecer ficção científica, esse visionário do VC acredita que o futuro chegará rapidamente. No entanto, nem todos os investidores de capital de risco compartilham essa visão de domínio da IA. Myrta, da Hyperplane Ventures, acredita que os investimentos em estágio inicial continuarão tendo um caráter mais “boutique”, devido à natureza inerentemente humana da avaliação do potencial empreendedor. E Senofer Mendoza, da Mendoza Ventures, introduziu uma dimensão ética crucial para o futuro da IA no capital de risco, alertando que, se a IA for treinada com base em dados históricos, corre-se o risco de perpetuar os preconceitos existentes nas decisões de financiamento. Se os modelos forem treinados apenas com base em atributos visíveis externamente, o risco seria que “ela diria: encontre um fundador tradicional que estudou em Stanford, depois entrou na Y Combinator, tem esses cinco amigos e invista nele”. Isso ressalta a necessidade de um conjunto diversificado de empreendedores considerados pela IA para garantir resultados equitativos e inovadores. De forma mais ampla, mesmo que a ideia de um VC de IA pareça cada vez mais realista, há muitos desafios para que o conceito se torne realidade. Sem relações humanas, por exemplo, pode ser difícil para um VC de IA levantar os fundos para investir. Embora os fundadores de hoje não encontrem um VC de IA, reconhecer que esse futuro pode estar próximo pode prepará-los para uma combinação de triagem altamente personalizada e cada vez mais automatizada. A relação do setor de capital de risco com a IA generativa ainda está em rápida evolução, mas uma coisa é certa: as empresas e os fundadores que compreenderem como equilibrar a capacidade tecnológica com as dimensões humanas críticas da inovação e da liderança empreendedora definirão a próxima geração de sucesso em investimentos.

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Resumo.

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