Estudo da Apollo aponta estagnação na receita por empregado e ausência de ganhos de produtividade por IA fora das Big Techs

Expectativa e retorno dos investimentos em inteligência artificial

Um relatório publicado pela consultoria Apollo aponta que o aumento maciço nos investimentos corporativos em inteligência artificial ainda não se traduziu em ganhos expressivos de receita por funcionário ou de margem operacional para a maioria das empresas do S&P 500. O tema desperta a atenção do mercado ao confrontar as altas expectativas sobre a inovação digital com dados empíricos de desempenho, avaliando se os aportes financeiros nessas ferramentas geram eficiência imediata para empresas convencionais.

Comparativo no S&P 500: Sete Magníficas versus 493 empresas

A análise realizada pelo economista Torsten Slok para a consultoria Apollo avalia a receita por empregado no S&P 500, comparando o desempenho das chamadas “Sete Magníficas” com o das demais 493 companhias que integram o índice norte-americano.

Os dados indicam que a diferença de margem e de desempenho entre as gigantes de tecnologia e o restante do mercado permanece ampla. Não há sinais de aceleração generalizada promovida pela inteligência artificial nas outras 493 empresas; prevalecem a estabilidade na receita por funcionário e a ausência de retornos financeiros claramente demonstrados fora do grupo líder em tecnologia.

Cenário econômico e debate metodológico

Essa avaliação ocorre em um cenário de cautela nos mercados financeiros globais, impactados pelos altos custos de financiamento e por incertezas quanto ao prazo necessário para obter retorno sobre os investimentos corporativos em IA.

Paralelamente, o levantamento estimula um debate metodológico entre economistas quanto aos critérios de medição da produtividade:

• Visão da consultoria Apollo: Aponta que a estabilidade da receita por empregado evidencia a ausência de retornos claros e diretos fora do grupo das Big Techs.
• Ressalva de economistas: Ponderam que a receita por funcionário é um indicador amplo, que não isola de forma direta os ganhos de produtividade por hora trabalhada em projetos específicos de inteligência artificial.

Diretrizes para a gestão de tecnologia e finanças

Diante da necessidade de avaliar retornos sobre inovação sem se fundamentar em hipóteses não confirmadas, recomenda-se que executivos e lideranças financeiras observem diretrizes práticas de acompanhamento:

• Acompanhamento de métricas específicas: Medir o impacto da tecnologia diretamente sobre a produtividade por hora trabalhada nas equipes afetadas, em vez de depender apenas de indicadores agregados da empresa.
• Avaliação do custo de capital: Considerar o impacto dos custos elevados de financiamento ao projetar um prazo razoável para a maturação dos aportes em inovação.
• Rigor na distinção de resultados: Separar projeções e expectativas de ganhos de eficiência dos resultados efetivamente confirmados nas margens operacionais.