Resposta direta: não. O volume de fusões e aquisições de tecnologia no Brasil caiu 33% no primeiro semestre de 2026 — de 131 transações no mesmo período de 2025 para 87, segundo o relatório M&A Deals 2026, da consultoria Questum. Não é falta de dinheiro nem de apetite. É régua mais alta: quem compra hoje paga por dado proprietário aplicado ao fluxo do negócio e por receita recorrente comprovada, não paga mais só porque uma empresa diz que “tem IA”.
Esse critério não é exclusividade de comitê de M&A ou de fundo de investimento. É o mesmo teste que qualquer empresa de médio porte deveria aplicar antes de aprovar orçamento para inteligência artificial internamente: a pergunta não é se existe um recurso de IA rodando em algum sistema, é se esse recurso está gerando dado próprio, aplicado a um processo real, com resultado mensurável. Sem isso, o comprador de uma fusão e o gestor que aprova a fatura de uma ferramenta nova estão pagando pela mesma coisa — uma funcionalidade, não uma capacidade.
Principais aprendizados
- Compradores de tecnologia no Brasil fecharam menos transações em 2026 (87 contra 131 no 1º semestre de 2025, queda de 33%), mas priorizaram ativos mais seletivos: dado proprietário e IA aplicada ao negócio, não uma funcionalidade isolada de IA.
- O critério que separa uma empresa “atraente” de uma “descartável” num M&A é o mesmo que separa, dentro de uma operação, uma iniciativa de IA que gera valor de uma que só consome licença.
- Ter IA “instalada” não é o mesmo que ter IA aplicada: o teste real é se o dado gerado por aquele uso é confiável, reaproveitável e acompanhado por alguém com responsabilidade de negócio sobre o resultado.
- Empresa de médio porte não compete em volume de capital com quem lidera os aportes do setor — compete em maturidade de dado e em critério de priorização de onde aplicar IA primeiro.
- Um piloto de IA que não produz dado proprietário reaproveitável tende a ficar registrado como custo de licença, não como ativo — o mesmo padrão que reduz o valor de uma empresa num M&A reduz o retorno esperado de um investimento interno em IA.
Por que um comprador de tecnologia paga menos por “ter IA” e mais por dado proprietário?
Porque uma funcionalidade de IA comprada de prateleira não é defensável — qualquer concorrente assina a mesma licença amanhã. O que um comprador de M&A está avaliando é se aquela empresa acumulou, ao longo do tempo, um ativo de dado que um concorrente não consegue replicar só copiando a ferramenta: histórico de decisões, padrão de erro corrigido, contexto de cliente que treinou o modelo a acertar mais. Isso é receita recorrente com defensabilidade — o oposto de uma empresa que “tem um chatbot” mas nenhum dado proprietário por trás dele.
O mesmo raciocínio vale para dentro de casa. Um relatório recente mostrou que 84% das empresas brasileiras usam IA “aos pedaços” — ferramentas isoladas, sem processo nem dono — e só 3% já veem receita nova a partir disso. A régua do M&A e a régua do resultado interno são a mesma régua: uso disperso de ferramenta não constrói ativo, aplicação sustentada a um processo específico constrói.
Como saber se a IA que já roda na minha empresa está gerando esse tipo de ativo?
O teste é simples de aplicar, mesmo sem comitê de M&A: pergunte quem é o dono de negócio daquele uso de IA, que dado ele produz e se esse dado já mudou alguma decisão. Se a resposta for “ninguém sabe” ou “não sei”, é sinal de funcionalidade solta, não de capacidade construída.
Em um projeto recente de capacitação interna conduzido pela HAIA, uma operação de saúde de médio porte tinha uma equipe de 8 pessoas dedicada à validação cadastral de documentos — um processo manual, repetitivo, com ciclo de 5 a 6 dias por caso. O time de negócio, sem depender de uma equipe de desenvolvimento, construiu e ajustou uma automação de IA para esse gargalo específico, com acompanhamento e mentoria durante a implementação. O ciclo caiu para até 24 horas, e a operação passou a rodar com 3 pessoas em vez de 8 — as demais realocadas para atividades de maior valor. O ativo que sobrou não foi “a ferramenta”: foi o critério de onde aplicar, o dado de erro corrigido ao longo do processo e o time capacitado a manter e evoluir a solução sem depender de terceiros. Vale o disclaimer de sempre: resultados variam conforme o contexto, a maturidade e os processos de cada organização — não são promessa de resultado equivalente em outro ambiente.
É esse tipo de aprendizado transferível — dono nomeado, dado específico do processo, decisão que mudou por causa dele — que separa uma iniciativa de IA que vira ativo de uma que vira só mais uma licença na lista de custos, tema que já detalhamos por aqui quando o assunto é ferramenta parada.
Por onde uma empresa de médio porte deveria começar a construir esse tipo de ativo?
Comece pelo gargalo, não pela ferramenta. Antes de qualquer construção, mapeie os processos mais repetitivos da operação e priorize por três critérios simples: frequência (quantas vezes esse processo se repete), tempo (quanto ele consome por execução) e retrabalho (quanto erro ele gera hoje). O processo que pontua alto nos três é onde um piloto de IA tem mais chance de gerar dado proprietário rápido, porque há volume suficiente para o time aprender com o próprio uso.
Antes de construir, mapeie também o perímetro de governança: quais ferramentas de IA já estão autorizadas pela TI, quais regras de proteção de dado se aplicam, quem assina pela conformidade com a LGPD. Isso não é burocracia que atrasa — é o que garante que o dado proprietário gerado no piloto possa ser reaproveitado depois, sem risco de precisar ser descartado por não ter sido tratado corretamente desde o início. Aplicações internas com times de negócio, ferramentas já aprovadas e mentoria de implementação — sem depender de contratar uma equipe técnica nova — costumam ser o caminho mais rápido para chegar a esse primeiro ativo real.
Perguntas frequentes
Comprar uma ferramenta pronta de IA generativa já conta como o “dado proprietário” que os compradores de M&A valorizam?
Não, por padrão não. A licença de uma ferramenta de prateleira é replicável por qualquer concorrente que pague a mesma assinatura. O que gera ativo é o uso continuado dessa ferramenta aplicado a um processo específico da empresa, produzindo um histórico de dado, decisão e correção que só aquela operação acumulou — isso não vem embutido na licença, vem do critério de aplicação.
Minha empresa não pretende fazer M&A nem levantar investimento. Por que esse critério de mercado importa pra mim?
Importa porque o mesmo teste que um comprador aplica numa aquisição é o teste que deveria orientar a aprovação de qualquer orçamento interno de IA. Se uma iniciativa de IA não vai gerar dado proprietário reaproveitável nem mudar uma decisão de negócio, ela tende a virar custo fixo de licença — não um ativo que aumenta o valor da operação ao longo do tempo, com ou sem transação envolvida.
Quanto tempo leva para transformar um piloto de IA num ativo de dado proprietário?
Não existe prazo padrão — depende do volume do processo escolhido e da disciplina de acompanhamento. Em processos de alta frequência, as primeiras automações já entram em operação real durante o próprio programa de implementação, com validação de resultado ao final. O fator que mais acelera é escolher, desde o início, um processo com volume suficiente para gerar aprendizado rápido.
Preciso contratar uma equipe de dados grande para começar?
Não necessariamente. Times de negócio sem formação técnica conseguem construir as primeiras automações usando ferramentas de IA já aprovadas pela própria TI da empresa, com mentoria durante a implementação. O ponto crítico não é o tamanho da equipe técnica, é ter um dono de negócio nomeado para o processo e um critério claro de priorização antes de começar a construir.
