Saiba como pode ser conduzido o valuation de empresas de inteligência artificial voltado para processos de fusões e aquisições.
A inteligência artificial (IA) consolidou-se como um dos grandes marcos da inovação global, redefinindo indústrias, transformando modelos de negócios e impulsionando estratégias corporativas. No contexto de fusões e aquisições (M&A), empresas de inteligência artificial emergem como alvos estratégicos, dado o seu potencial de gerar valor em longo prazo e catalisar mudanças disruptivas.
Contudo, a avaliação econômica (valuation) dessas empresas apresenta desafios particulares, especialmente na precificação de ativos intangíveis, como algoritmos proprietários, bancos de dados exclusivos, equipes de talentos especializados e reputação de marca.
Neste artigo, realizamos uma análise técnica e fundamentada dos métodos, dos desafios e das melhores práticas para avaliar empresas de inteligência artificial em transações de M&A, proporcionando uma perspectiva prática e orientada para tomadores de decisão em um mercado dinâmico e competitivo.
O papel da inteligência artificial no mercado de M&A
A ascensão da IA como alvo de fusões e aquisições
O mercado global de inteligência artificial está em franca expansão, projetado para alcançar US$ 1,81 trilhão até 2030, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 36,6%, segundo a Grand View Research[1]. Esse crescimento vertiginoso reflete o impacto transformador da IA em setores como saúde, finanças, varejo e manufatura, atraindo investidores institucionais, fundos de private equity e corporações que buscam adquirir empresas de IA para integrar tecnologias inovadoras, acessar novos mercados ou consolidar vantagens competitivas.
Dois exemplos emblemáticos que ilustram essa tendência foram a aquisição da DeepMind pelo Google em 2014, por US$ 500 milhões[2], que marcou um ponto de inflexão no mercado de IA, e a compra da Nuance Communications pela Microsoft em 2021, por US$ 19,7 bilhões[3], destacando o valor estratégico da IA conversacional aplicada à saúde.
As fusões e aquisições no setor de IA são impulsionadas por dois fatores principais: a necessidade de impulsionar o desenvolvimento tecnológico em um ambiente de inovação acelerada e a escassez global de profissionais qualificados em IA.
Empresas tradicionais – como bancos, varejistas e indústrias – adquirem startups de IA para incorporar soluções como análise preditiva, automação de processos e personalização de experiências do cliente, que podem melhorar tanto a eficiência operacional quanto a competitividade.
Por outro lado, gigantes tecnológicas – como Amazon, Meta e Google – utilizam M&A para reforçar capacidades em áreas especializadas, como processamento de linguagem natural (PLN), visão computacional, IA generativa e aprendizado por reforço. Esse movimento estratégico reflete a pressão para manter liderança em um mercado em que a inovação é contínua e a concorrência, feroz.
Particularidades das empresas de inteligência artificial
Ao contrário das empresas tradicionais, cujo valor frequentemente reside em ativos tangíveis – como instalações industriais, equipamentos ou estoques –, as empresas de IA concentram seu valor em ativos intangíveis, que são mais difíceis de quantificar. Esses ativos incluem:
- Propriedade intelectual: algoritmos proprietários, modelos de machine learning e patentes tecnológicas que formam o núcleo da inovação.
- Dados: bancos de dados exclusivos, muitas vezes proprietários, que alimentam os modelos de IA e conferem vantagem competitiva.
- Talento humano: equipes de engenheiros, cientistas de dados e pesquisadores altamente qualificados, cuja expertise é essencial para o desenvolvimento contínuo.
- Marca e reputação: reconhecimento no mercado, especialmente em nichos como IA ética, sustentável ou voltada para o impacto social.
A precificação desses ativos intangíveis exige métodos que vão além das abordagens tradicionais, como o fluxo de caixa descontado (DCF) ou os múltiplos de mercado. Muitas empresas de inteligência artificial, particularmente as startups, operam em estágios iniciais com receitas limitadas ou inexistentes, reinvestindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento (P&D).
Essa característica, combinada com a rápida evolução tecnológica e a incerteza regulatória, adiciona camadas de complexidade à avaliação. Por exemplo, a volatilidade do mercado de IA – impulsionada por avanços rápidos e mudanças nas expectativas dos investidores – pode levar a avaliações discrepantes, enquanto regulamentações emergentes, como a AI Act da União Europeia, introduzem riscos que precisam ser cuidadosamente quantificados.
Métodos de avaliação em M&A de empresas de IA
Métodos tradicionais e suas limitações
Os métodos clássicos de avaliação, como o fluxo de caixa descontado (DCF) e o método de múltiplos, enfrentam limitações significativas quando aplicados a empresas de inteligência artificial, especialmente aquelas em fases pré-operacionais ou com modelos de negócios inovadores que desafiam comparações diretas.
O fluxo de caixa descontado (DCF) projeta fluxos de caixa futuros e os desconta a uma taxa que reflete o risco do investimento. Todavia, muitas empresas de IA operam com prejuízos substanciais nos primeiros anos, reinvestindo em P&D para desenvolver tecnologias de ponta. A OpenAI, por exemplo, reportou perdas de centenas de milhões de dólares antes de alcançar uma escala comercial com o ChatGPT em 2023. A incerteza sobre quando essas empresas atingirão a lucratividade, combinada com a volatilidade do mercado de IA, torna as projeções de fluxo de caixa altamente especulativas. Além disso, a escolha da taxa de desconto é problemática, pois os riscos associados à IA — como a obsolescência tecnológica ou mudanças regulatórias — são difíceis de quantificar com precisão.
O método de múltiplos compara a empresa-alvo com empresas públicas ou transações recentes, utilizando indicadores como preço/lucro (P/E) ou preço/vendas (P/S). Contudo, a escassez de empresas comparáveis no setor de IA, especialmente em subsegmentos como IA generativa ou IA para saúde, limita sua aplicabilidade. Mesmo quando essas empresas existem, os múltiplos de companhias de tecnologia – como a Nvidia (P/E de cerca de 70x em 2024) – podem inflar as avaliações, criando distorções ou alimentando bolhas especulativas. Além disso, startups de IA frequentemente não possuem lucros consistentes, tornando métricas como P/E menos relevantes e forçando o uso de múltiplos baseados em vendas ou usuários, que são menos precisos.
Abordagens adaptadas para ativos intangíveis
Para superar as limitações dos métodos tradicionais, analistas desenvolveram abordagens específicas que capturam o valor dos intangíveis em empresas de IA, reconhecendo sua natureza estratégica e o potencial de crescimento futuro.
O método do custo de reposição estima o custo necessário para recriar os ativos intangíveis da empresa, como desenvolver um algoritmo equivalente ou reconstruir um banco de dados do zero. Por exemplo, recriar um modelo de linguagem como o GPT-4 pode custar entre US$ 100 milhões e US$ 500 milhões, considerando a infraestrutura computacional (GPUs de alta performance, como as da Nvidia), a energia consumida no treinamento e os salários de pesquisadores especializados.
No entanto, esse método subestima o valor estratégico de intangíveis, como a exclusividade de um banco de dados proprietário ou a liderança de mercado conquistada pela empresa. Além disso, ele não considera o tempo necessário para alcançar o mesmo nível de maturidade tecnológica, que pode ser um diferencial competitivo crítico.
A avaliação baseada em opções reais – ou, em inglês, Real Options Valuation (ROV) – reconhece o valor das oportunidades futuras inerentes às tecnologias de IA. Essa abordagem trata a empresa como um portfólio de opções estratégicas, isto é, como a possibilidade de adaptar um algoritmo para novos mercados ou aplicações. O ROV é particularmente útil para startups de IA, cuja tecnologia pode ter usos ainda não explorados.
Por exemplo, uma empresa de visão computacional inicialmente focada em sistemas de segurança pode pivotar para diagnósticos médicos, ampliando significativamente seu valor potencial. Assim, o ROV utiliza modelos matemáticos – como a equação de Black-Scholes ou árvores binomiais – para quantificar essas opções, mas exige suposições robustas sobre volatilidade e taxas de crescimento, o que pode introduzir incertezas.
Já a análise de valor econômico adicionado (EVA) foca no valor incremental que a aquisição trará ao comprador, como sinergias tecnológicas, redução de custos ou aumento de receita. Na aquisição da Nuance Communications pela Microsoft em 2021, o prêmio de US$ 19,7 bilhões foi justificado pelas sinergias esperadas na integração de IA conversacional em plataformas como o Microsoft Teams e soluções de saúde[4].
Sendo assim, a EVA exige uma análise detalhada das operações do comprador e da empresa-alvo, identificando áreas em que a combinação de recursos pode gerar valor além do somatório das partes. Por exemplo, a integração de um modelo de IA em uma plataforma de nuvem existente pode reduzir custos de desenvolvimento ou atrair novos clientes, criando fluxos de receita adicionais.
Avaliação do talento humano
O capital humano é um dos ativos mais críticos em empresas de inteligência artificial, dado o papel central de engenheiros, cientistas de dados e pesquisadores no desenvolvimento de tecnologias inovadoras. A escassez global de profissionais qualificados — com o Brasil enfrentando um déficit de 530 mil profissionais de tecnologia em 2025, segundo a Associação Brasileira de Startups[5] — eleva o valor de equipes especializadas. A avaliação do talento humano pode ser conduzida por meio de duas abordagens principais:
- Custo de substituição: estima os salários, os bônus e os benefícios necessários para atrair profissionais com habilidades equivalentes. Nos Estados Unidos, um cientista de dados sênior em IA pode receber entre US$ 200 mil e US$ 500 mil anuais, enquanto no Brasil, salários para cargos semelhantes variam de R$ 300 mil a R$ 600 mil por ano, dependendo da experiência. Essa abordagem também considera custos de recrutamento, treinamento e o tempo necessário para integrar novos profissionais, que pode atrasar projetos críticos.
- Contribuição ao valor: analisa o impacto dos pesquisadores no desenvolvimento de produtos, medido por indicadores como o número de patentes registradas, a receita projetada de novos algoritmos ou o impacto na reputação da empresa. Por exemplo, a equipe da DeepMind foi responsável pelo desenvolvimento do AlphaFold, que resolveu problemas complexos em biologia molecular, gerando valor estratégico para o Google.
A aquisição da DeepMind pelo Google em 2014 demonstra a importância do talento humano. O acordo incluiu cláusulas contratuais para reter pesquisadores-chave, com bônus vinculados à permanência por até cinco anos, demonstrando que a retenção de talentos é tão importante quanto a aquisição de tecnologia. Além disso, a cultura organizacional do comprador deve ser considerada, pois a integração de equipes altamente especializadas exige alinhamento de valores e incentivos para evitar a rotatividade.
Precificando o intangível: desafios e estratégias
Dados como ativo central
Os dados são a espinha dorsal das empresas de inteligência artificial, sendo utilizados como matéria-prima para treinar modelos de machine learning e gerar informações. No entanto, a avaliação de dados é complexa devido à ausência de padrões universais e à natureza dinâmica de seu valor. Por exemplo, dados proprietários – como os utilizados pela xAI para treinar modelos de linguagem – podem ser extremamente custosos, apesar da sua precificação depender de fatores específicos, como:
- Qualidade e exclusividade: dados limpos, estruturados e únicos têm maior valor. Por exemplo, dados de saúde anônimos, coletados por dispositivos vestíveis – como os smartwatches da Fitbit –, são mais relevantes do que dados genéricos de redes sociais, devido à sua relevância em aplicações médicas. Isso significa que a exclusividade é essencial, uma vez que um banco de dados não replicável pelos concorrentes agrega valor estratégico.
- Escalabilidade: a capacidade de usar os dados para treinar modelos em diferentes domínios ou aplicações amplia seu valor. Assim, um conjunto de dados inicialmente usado para a análise de sentimentos em redes sociais pode ser adaptado para prever o comportamento do consumidor no varejo, aumentando sua utilidade.
- Conformidade regulatória: regulamentos como o GDPR, na Europa, e a LGPD, no Brasil, impõem restrições ao uso de dados, impactando seu valor. Violações podem resultar em multas significativas — como os € 746 milhões aplicados à Amazon em 2021 por infrações ao GDPR[6] — ou em restrições operacionais que limitam a monetização dos dados. A due diligence deve avaliar a conformidade dos dados com essas regulamentações, incluindo a existência de consentimentos claros dos usuários.
Uma abordagem prática para precificar dados é o método de transações comparáveis, que analisa preços pagos por bancos de dados em aquisições similares. A compra da Fitbit pelo Google em 2021, por US$ 2,1 bilhões[7], incluiu um prêmio substancial pelos dados de saúde de milhões de usuários, que foram integrados a serviços de IA como o Google Fit. Contudo, esse método requer ajustes para refletir diferenças na qualidade, no volume e no contexto dos dados, o que exige expertise técnica e conhecimento de mercado.
Algoritmos e propriedade intelectual
Algoritmos de IA, especialmente modelos proprietários, são ativos centrais, mas sua precificação é desafiadora devido à complexidade técnica e à rápida obsolescência tecnológica. Um modelo de IA pode ser revolucionário hoje, mas perder relevância em meses se superado por avanços concorrentes. Entre as principais estratégias para avaliar algoritmos, podemos citar as seguintes:
- Avaliação de patentes: o número e a qualidade das patentes registradas servem como indicador de valor. Em 2023, a IBM liderava o ranking global com mais de 1.500 patentes de IA[8], o que reforça sua posição em negociações de M&A. Patentes robustas protegem a exclusividade da tecnologia e podem gerar receita por meio de licenciamento ou litígios.
- Benchmarking de desempenho: comparação do desempenho do algoritmo — em métricas como acurácia, eficiência computacional ou latência — com soluções de mercado. Por exemplo, um modelo de processamento de linguagem natural (PLN) que supera o BERT em tarefas como tradução automática ou resumo de textos pode justificar um prêmio significativo. Esse processo exige testes rigorosos em datasets padronizados, conduzidos por especialistas em IA.
- Projeção de licenciamento: realização de estimativas de receitas potenciais se o algoritmo for licenciado a terceiros. Empresas como a Anthropic e a Cohere geram receita significativa licenciando modelos de IA para outras organizações, o que pode ser um proxy para seu valor. Essa abordagem, porém, depende de suposições sobre a demanda de mercado e a capacidade de escalar o licenciamento.
Nesse sentido, a due diligence deve verificar vulnerabilidades na propriedade intelectual, como algoritmos baseados em frameworks de código aberto (ex.: TensorFlow ou PyTorch), que podem limitar a exclusividade. Além disso, disputas legais ou dependências de terceiros, como APIs externas, devem ser identificadas para evitar surpresas pós-aquisição.
Melhores práticas para a precificação em M&A de IA
Integração de métodos híbridos
A avaliação de empresas de IA requer uma abordagem híbrida que combine métodos tradicionais e adaptados para capturar tanto a realidade financeira quanto o potencial estratégico dos intangíveis. Um modelo híbrido pode apresentar:
- Fluxo de caixa descontado (DCF): projetar fluxos de caixa de longo prazo – ajustados por cenários otimistas, realistas e pessimistas – para refletir a incerteza inerente ao setor de IA.
- Avaliação baseada em opções reais (ROV): quantificar o valor de opções estratégicas, como a expansão para novos mercados ou a adaptação de tecnologias para novos casos de uso.
- Análise de transações comparáveis: precificar intangíveis, como dados e patentes, com base em aquisições recentes no setor de IA, ajustadas por diferenças de escala e contexto.
Essa abordagem híbrida equilibra a incerteza do mercado de IA com seu potencial de crescimento, fornecendo uma avaliação mais robusta e defensável. Por exemplo, a combinação de DCF e ROV pode capturar tanto os fluxos de caixa previsíveis de uma empresa madura quanto o valor especulativo de uma startup com tecnologia promissora.
Envolvimento de especialistas
A complexidade da avaliação de empresas de IA exige o envolvimento de especialistas em múltiplas disciplinas. Cientistas de dados e engenheiros de machine learning devem validar a qualidade dos algoritmos, conduzindo testes de desempenho em datasets externos para confirmar sua generalização e robustez. Consultores de tecnologia, por sua vez, podem avaliar a escalabilidade dos dados e identificar riscos técnicos, como dependências de infraestrutura obsoleta ou vulnerabilidades de segurança.
Consultores jurídicos especializados em propriedade intelectual e regulamentação de dados são igualmente essenciais, garantindo que a empresa-alvo esteja em conformidade com determinadas normas, como o GDPR e a LGPD, e que não haja disputas de patentes ou riscos de litígios. Além disso, especialistas em finanças e estratégia de M&A podem integrar as análises técnicas em um modelo de avaliação coeso, alinhando os dados com os objetivos estratégicos do comprador.
Estudo de caso: lições práticas
Aquisição da DeepMind pelo Google
A compra da DeepMind em 2014, por US$ 500 milhões[9], é um marco em M&A de IA. O Google adquiriu uma empresa com poucos produtos comerciais, mas com um portfólio de algoritmos de aprendizado por reforço e uma equipe de pesquisadores de elite.
O valor da aquisição foi justificado pelo potencial de aplicar a tecnologia da DeepMind em áreas como saúde — com o desenvolvimento do AlphaFold, que resolveu problemas complexos em biologia molecular — e busca, em que algoritmos de IA melhoraram a relevância dos resultados.
A retenção de talentos foi crucial, com cláusulas de bônus vinculadas à permanência de pesquisadores, destacando a importância do capital humano.
A lição central é que o valor de uma empresa de IA muitas vezes reside em sua capacidade de gerar inovações futuras, que devem ser protegidas por meio de incentivos e planejamento estratégico.
Avaliação exige integração de métodos
A avaliação de empresas de inteligência artificial em fusões e aquisições é um processo complexo que exige a integração de métodos tradicionais – como o fluxo de caixa descontado – com abordagens adaptadas – como a avaliação baseada em opções reais e a análise de transações comparáveis.
Os ativos intangíveis — dados, algoritmos, talento humano e reputação de marca — formam o cerne do valor dessas empresas, mas sua precificação enfrenta desafios como incerteza tecnológica, riscos éticos e regulatórios, assim como a falta de comparáveis de mercado. A utilização de inteligência artificial na due diligence, o envolvimento de especialistas em IA, a regulamentação e o foco em uma integração pós-aquisição bem planejada são práticas indispensáveis para maximizar o valor das transações.
Em um mercado em que a inteligência artificial redefine indústrias e cria oportunidades sem precedentes, a capacidade de precificar o intangível é um diferencial estratégico. Empresas que dominarem essa competência estarão mais bem posicionadas para transformar aquisições em motores de inovação, crescimento e liderança, capturando o valor pleno da revolução da IA.
Com isso, a combinação de rigor analítico, visão estratégica e adaptabilidade será essencial para lidar com as complexidades desse cenário dinâmico, garantindo que as transações de M&A entreguem resultados sustentáveis em um futuro orientado pela inteligência artificial.
O processo de avaliação, no contexto de fusões e aquisições, de empresas de inteligência artificial (IA) exige um conjunto diversificado de competências para sua execução. Portanto, selecionar o método mais adequado, considerando o perfil da empresa, suas necessidades específicas, o momento atual do mercado de IA e a natureza de seus ativos intangíveis — como algoritmos, dados proprietários e talento humano —, é fundamental para determinar o valor do negócio com precisão ou o mais próximo possível da realidade.
Interessado em conhecer o valor da sua empresa para uma transação de M&A? A BLB dispõe de uma equipe especializada em valuation, pronta para realizar uma avaliação detalhada e estratégica do seu negócio.
Autoria de Henrique Nobile e revisão técnica de Pedro Junqueira
Consultoria em Finanças e M&A
BLB Auditores e Consultores
[1] https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market
[2] https://techcrunch.com/2014/01/26/google-deepmind/
[3] https://tiinside.com.br/12/04/2021/microsoft-adquire-nuance-por-us-197-bilhoes-de-olho-no-mercado-de-saude/
[4] https://tiinside.com.br/12/04/2021/microsoft-adquire-nuance-por-us-197-bilhoes-de-olho-no-mercado-de-saude/
[5] https://g1.globo.com/trabalho-e-carreira/noticia/2023/05/31/brasil-tera-deficit-de-530-mil-profissionais-de-tecnologia-ate-2025-mostra-estudo-do-google.ghtml
[6] https://www.cisoadvisor.com.br/amazon-leva-multa-de-e-746-milhoes-por-violacao-da-gdpr/
[7] https://forbes.com.br/negocios/2019/11/google-fecha-compra-da-fitbit-por-us-21-bilhoes/
[8] https://www.infomoney.com.br/carreira/entrega-de-projeto-de-ia-generativa-e-bem-mais-rapida-do-que-ia-tradicional-diz-ibm/
