Nota aos leitores em Portugal e no Brasil: o material verificado que temos não contém dados específicos sobre empresas ou reguladores lusófonos. Não vamos inventar esse ângulo. Começamos pelo que a pergunta tem de mais universal para quem investe: o que acontece quando a adoção de IA corre mais depressa do que a qualidade dos dados de que ela depende.
A promessa: adoção total, dados incompletos
Segundo o artigo "Scaling AI agents with trustworthy data", da MIT Technology Review, dentro de dois anos 100% dos inquiridos planeiam usar IA agêntica, e 69% esperam usá-la de forma ampla.1 Na mesma peça, nas organizações classificadas como "data laggards" (as que estão atrasadas na gestão dos seus dados), o acesso da IA aos dados da empresa cai para 30% ou menos.1
Um aviso de transparência: a nossa medição de fiabilidade desta fonte é fraca. Das 11 afirmações dela que conseguimos verificar, nenhuma se sustentou (0%).1 Por isso tratamos estes números como o que o artigo afirma, e não como factos confirmados. A tese que nos chegou também menciona um estudo da Google Cloud, segundo o qual as empresas dão aos agentes acesso a apenas 45% dos dados e pouco mais de metade confia nas decisões deles. Esse número não consta do material verificado que temos, e por isso não o usamos.
Quem está a construir por cima desse buraco
A CB Insights tem publicado uma série de entrevistas com fundadores e executivos de IA empresarial. Só nos últimos dias de setembro de 2026 saíram as de Shepherd, Arlo, LARX, Veridox e Binary World.2 Nas entrevistas que analisámos em detalhe, o padrão é o mesmo: vender IA especializada num setor regulado e cobrar pelo trabalho que ela substitui.
Ben Thomas, diretor de receitas da Covecta, diz que a empresa serve bancos comerciais e corporativos, credores especializados, building societies, cooperativas de crédito e organizações de crédito privado, hoje nos EUA e no Reino Unido, com a ambição de ir para o mundo.3 Descreve o produto assim: "We deploy seasoned banker agents".3 E define o mercado sem rodeios: são "tens of thousands of financial institutions globally", e a Covecta não pretende disputar só o orçamento de software, mas também "their labor budget as well".3
Na saúde, Glenn Herzberg, da Penguin AI, faz a mesma manobra. A empresa define o mercado como gasto em trabalho administrativo, e não como orçamento de software de saúde. Nas palavras dele, a administração da saúde nos EUA custa cerca de um trilião de dólares por ano, cerca de um quarto de toda a despesa de saúde, e as estimativas publicadas colocam cerca de 570 mil milhões de dólares disso em trabalho "that has no effect on health outcomes".4 É uma estimativa citada por um executivo da própria empresa interessada, não uma auditoria independente.
David Villalon, CEO da Maisa AI, define o mercado como a automação de processos centrais em indústrias reguladas, isto é, tarefas de retaguarda, operações e finanças que hoje são manuais e precisam de ser auditáveis, reproduzíveis e resistentes a alucinações.5 Repare-se no que essa lista de exigências admite: em setores regulados, a confiança faz parte do produto, e não é um extra.
O dinheiro acompanha. A Latitude, plataforma de pagamentos fundada por um ex-membro da equipa de cripto da Stripe, levantou 35 milhões de dólares numa Série A a 10 de setembro de 2026, para converter stablecoins em moeda local.6 A Emily Man, sócia da Primary, descreveu à CB Insights como a sua firma conheceu os fundadores da Casap. Segundo ela, eles tinham vivido as disputas de pagamentos em grandes fintechs e viram o esforço interno que custava resolvê-las "even with a really strong engineering team".7
Os incumbentes já tratam a lacuna como um problema de governação
As grandes empresas não esperam pelas startups. A 22 de julho de 2026, a Manulife e a Microsoft anunciaram a renovação e expansão de uma parceria de cinco anos. A Manulife vai adotar a Frontier Suite e o Agent 365, e alargar o Microsoft 365 Copilot a mais de 30 000 funcionários.8 O executivo Shamus Weiland afirmou: "Our partnership with Microsoft is a critical enabler of Manulife's continued evolution into a truly AI-driven organization."8 O título do próprio comunicado fala em "governança" de IA empresarial, e não só em inovação.8
No mesmo sentido, a Box anunciou a 21 de julho de 2026 controlos para agentes de IA que trabalham sobre conteúdo empresarial: barreiras de proteção, supervisão de agentes de terceiros e deteção de injeção de instruções maliciosas.9 A Nomura Research Institute, citada por Tatsutoshi Murata, diz esperar que a Box forneça "the administrative features needed to safely leverage this new era of AI".9 Ambos os textos são comunicados de imprensa, com o viés que isso implica. A fonte, a NewsEOD, tem fiabilidade medida de 57%: das 4 952 afirmações verificadas, 57% se sustentaram.8,9 Servem como prova do que as empresas dizem estar a comprar, e não como prova de que funciona.
O lado do hardware: o que os números verificados mostram
A Nvidia é a fornecedora de infraestrutura em que boa parte destes agentes assenta. As suas ferramentas de agentes e guardrails (NeMo Agent Toolkit, NeMo Guardrails) e clientes como o Mount Sinai Health System, a Yum! Brands e a State of Alaska Legislative Affairs Agency aparecem no nosso grafo de relações.10 Os dados abaixo vêm de documentos entregues à SEC (o regulador dos mercados dos EUA) e foram verificados.
O custo de receita da Nvidia (o que gasta para produzir e entregar o que vende) foi de 16,6 mil milhões de dólares no ano fiscal de 2024, 32,6 mil milhões no de 2025 e 62,5 mil milhões no de 2026.11 Ou seja, quase duplicou de um ano para o outro, duas vezes seguidas. No primeiro trimestre do ano fiscal de 2026 foi de 17,4 mil milhões, e no primeiro trimestre de 2027 subiu para 20,5 mil milhões, cerca de 18% acima.11 Como comparação, o custo de 2026 é cerca de 3,8 vezes o de 2024, tudo na mesma empresa.
O caixa da Nvidia foi de 7,3 mil milhões de dólares no ano fiscal de 2024, 8,6 mil milhões no de 2025 e 10,6 mil milhões no de 2026.12 No primeiro trimestre de 2026 chegou a 15,2 mil milhões e, no primeiro trimestre de 2027, estava em 13,2 mil milhões.12 Caixa não é lucro, e estes números por si só não dizem se a procura por agentes é sustentável.
O lucro por ação anual foi de 11,93 dólares no ano fiscal de 2024, 2,94 no de 2025 e 4,90 no de 2026.13 A queda de 2024 para 2025 parece brusca, mas o material que temos não indica se as séries foram ajustadas de forma comparável (por exemplo, por alterações no número de ações). Por isso não tiramos conclusões dessa sequência.
Uma pergunta de quem tem fundos indexados: "será que já tenho isto na carteira?" O material verificado não traz o peso da Nvidia em nenhum índice ou fundo, e não vamos inventá-lo. Vale a pena consultar a composição do seu fundo.
O que o material não sustenta
A tese original fala de vendas de ações por insiders na C3.ai e de um ritmo mais lento de lançamentos de chips, citando o Zhenwu V900 e o J900 da Alibaba T-Head. O nosso registo de eventos apenas indica que o V900 está previsto para o terceiro trimestre de 2027 e o J900 para o terceiro trimestre de 2028.14 Não tem dados sobre as vendas na C3.ai, e um calendário de lançamentos não prova, por si, que o mercado esteja a descontar um problema de confiança. Essa leitura é uma hipótese da tese, e não um facto verificado.
O que vigiar
- Medição, não declaração. As empresas dizem que vão adotar agentes, mas o artigo da MIT Technology Review que sustenta a lacuna de dados tem 0% de afirmações verificadas.1 Procure inquéritos com metodologia publicada.
- Setores regulados. Covecta, Penguin AI e Maisa apostam em bancos e saúde, onde auditoria e reprodutibilidade contam.3,4,5 Quando houver clientes e receitas divulgados, a tese fica testável. As entrevistas, por si só, não são prova.
- Governação como produto. Manulife e Box mostram que controlos e supervisão de agentes viraram um item de compra.8,9
- Custos da Nvidia. O custo de receita subiu de 17,4 para 20,5 mil milhões de dólares entre o primeiro trimestre de 2026 e o de 2027.11 O próximo balanço dirá se o ritmo se mantém.
