IA muda o que investidores avaliam em startups
O avanço da inteligência artificial generativa está mudando não apenas a forma como startups desenvolvem produtos e operam, mas também os critérios utilizados por investidores para decidir onde aportar recursos.A transformação ocorre em um momento de forte interesse do mercado pela tecnologia. Segundo a KPMG, a inteligência artificial manteve-se como principal força dos investimentos globais de venture capital no segundo trimestre de 2026, impulsionando rodadas de investimento em áreas como infraestrutura, robótica, legaltech e aplicações voltadas para diferentes setores da economia.
Ao mesmo tempo, ferramentas de geração de código, automação de atendimento, análise de dados, produção de conteúdo e operação permitem que startups de diferentes segmentos funcionem com estruturas significativamente menores do que há alguns anos.
Para Rafael Peixoto Abal, sócio da b/luz e responsável pela unidade de Santa Catarina, essa mudança altera parte dos critérios tradicionalmente observados durante uma rodada de investimento.
“Durante muito tempo, a capacidade de formar e manter um time robusto de tecnologia era um indicativo importante sobre a capacidade de execução de uma startup. A IA começa a mudar essa lógica. Hoje, uma equipe muito pequena pode construir, testar e colocar um produto no mercado em uma velocidade que antes exigiria muito mais pessoas”, afirma Abal.
Segundo o executivo, equipes menores não significam necessariamente operações mais eficientes ou com menos riscos. Em empresas que dependem fortemente de ferramentas de terceiros, passa a ser importante entender onde está o diferencial competitivo do negócio e quais ativos realmente pertencem à startup.
A propriedade intelectual é um dos principais pontos de atenção. Quando parte do código, do conteúdo ou das funcionalidades é criada com apoio de ferramentas de inteligência artificial, investidores precisam compreender quais tecnologias foram utilizadas, sob quais condições e até que ponto a empresa detém os direitos necessários para explorar comercialmente esses recursos.
Outro fator analisado é a dependência tecnológica. Muitas startups constroem seus serviços sobre modelos, APIs ou infraestruturas fornecidas por outras empresas. Alterações de preços, disponibilidade ou termos de uso desses fornecedores podem impactar diretamente a operação e os custos do negócio.
“Ter uma estrutura mais enxuta não reduz necessariamente a due diligence. Em alguns casos, muda o objeto da investigação. O investidor precisa entender quanto daquela tecnologia realmente pertence à startup, de quais fornecedores ela depende e o que aconteceria com o negócio se uma dessas relações fosse alterada”, explica o sócio.
A concentração de conhecimento em poucas pessoas também passa a integrar as avaliações. Em equipes reduzidas, um único fundador pode concentrar informações estratégicas sobre tecnologia, produto, clientes e operação, o que pode representar um risco à medida que a empresa cresce e recebe novos investimentos.
Além disso, questões relacionadas à governança de dados e à confidencialidade ganham relevância. O uso de ferramentas generativas exige políticas claras sobre quais informações podem ser compartilhadas com sistemas externos, especialmente quando envolvem dados de clientes, código proprietário ou estratégias comerciais.
Para Abal, o número de funcionários tende a perder espaço como indicador isolado da capacidade de execução de uma startup.
“Uma startup pode ter cinco pessoas e um produto extremamente sofisticado. A pergunta passa a ser menos quantas pessoas estão trabalhando e mais onde está o ativo que gera valor, como ele é protegido e quais riscos existem para que esse valor continue pertencendo à empresa conforme ela cresce”, diz Rafael Abal. Leia a revista