Bloomberg Línea — A inteligência artificial deixou de atuar como um catalisar restrito a alguns setores e passou a influenciar a precificação estrutural do mercado americano. O debate já não gira apenas em torno de quem lidera a inovação, mas de quanto essas empresas poderão valer no horizonte de dez anos.
Nas últimas semanas, o foco dos investidores mudou dos dados macroeconômicos para o impacto potencial da disrupção tecnológica nos modelos de negócios.
O movimento não se reflete claramente nos grandes índices, mas sim na rotação interna do mercado.
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Jason Draho, diretor de alocação de ativos e CIO das Américas do UBS Financial Services, descreve a mudança de foco e insiste que “a verdadeira força que moveu o mercado foi a crescente preocupação de que a IA provocará uma disrupção em um número cada vez maior de setores, com seguros, corretores e logística de transporte se juntando ao software no centro das atenções”.
Essa mudança explica o aumento da volatilidade sob a superfície do S&P 500.
Scott Chronert, estrategista de renda variável americana do Citi, disse que “a inovação em IA e sua disrupção estão colocando em questão os múltiplos terminais em vários cantos do mercado, o que está levando os investidores a se concentrarem em riscos específicos, em vez de mudanças mais amplas de exposição”.
Os múltiplos terminais são premissas de avaliação que estimam a que múltiplo (por exemplo, Preço/Lucro ou EV/EBITDA) uma empresa será cotada no final do período projetado em um modelo financeiro.
O resultado do cenário atual é um mercado que oscila entre a expectativa de ganhos de produtividade e o receio de uma erosão estrutural das margens.
A discussão já não gira apenas em torno do crescimento dos lucros a curto prazo, mas sim do valor presente de fluxos de caixa ao longo do tempo.
O dilema dos terminais múltiplos
O ponto de partida do mercado condiciona a magnitude do ajuste. Chronert adverte que “num cenário de mercados totalmente valorizados, as mudanças nas premissas de rentabilidade ou crescimento a longo prazo têm implicações mais severas no valor presente”.
A dificuldade reside no fato de que a ameaça não se concentra no ciclo imediato.
O Citi sustenta que “o problema é uma preocupação de múltiplos terminais ou de saída a mais longo prazo, baseada em uma maior concorrência e no impacto resultante no crescimento ou na rentabilidade futuros, mais do que um problema fundamental a curto ou mesmo potencialmente a médio prazo”.
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Em termos práticos, isso significa que o mercado não está reagindo a uma deterioração visível nos lucros atuais, mas a um ajuste nas expectativas estruturais que sustentam as avaliações das ações.
O UBS concorda que a incerteza reside no horizonte final da avaliação.
Draho, diretor de alocação de ativos e CIO das Américas da UBS Financial Services, reconhece que “os movimentos tiveram um ar de vender primeiro e responder perguntas depois, já que os investidores lutam para avaliar quanto valerão essas empresas no longo prazo, ou seja, seus valores finais”.
A tensão aumenta porque o mercado penaliza tanto o risco de obsolescência quanto o aumento dos gastos de capital relacionados à IA.
Draho lembra que os investidores estão preocupados com os retornos insuficientes dos investimentos.
Essa dupla adaptação revela uma contradição. O mesmo processo que promete eficiência pode reduzir o poder de fixação de preços e aumentar a concorrência.
Chronert afirma que “a promessa de produtividade acaba se manifestando em pressões sobre os preços de venda, à medida que as economias de custo são repassadas”.
A consequência é uma fragmentação interna do mercado. O S&P 500 mantém-se numa faixa entre 6.800 e 7.000 pontos, enquanto a volatilidade implícita das ações individuais aumenta com maior intensidade do que a do índice.
A correlação entre títulos está próxima dos mínimos de duas décadas, o que confirma que o ajuste ocorre caso a caso e não como uma saída generalizada do risco.
O paradoxo entre economia e mercado
O debate na bolsa está interligado com implicações na economia. Draho afirma que “como tecnologia de uso geral, a IA equivale a um choque positivo na oferta agregada que deve levar a um maior crescimento da produtividade”.
As estimativas sobre o impacto potencial variam entre menos de 50 pontos base e mais de 3 pontos percentuais adicionais de crescimento anual.
Num contexto em que a Reserva Federal situa a produtividade tendencial em torno de 1,5% e o crescimento da força de trabalho pode cair abaixo de 50 pontos base durante o resto da década, o efeito acumulado adquire uma dimensão estrutural.
Draho afirma que “um aumento da produtividade impulsionado pela IA poderia elevar o crescimento tendencial acima de 3%” e acrescenta que “o PIB total dos Estados Unidos em uma década poderia ser mais de US$ 5 trilhões superior ao que seria sem o impulso da IA”.
Essa expansão potencial do produto contrasta com o risco de destruição do valor corporativo.
Draho resume o paradoxo ao observar que “enquanto os investidores estão preocupados com o fato de que o valor terminal de algumas empresas em 10 anos se aproxime de zero, essa mesma disrupção da IA provavelmente agregará bilhões de dólares à atividade econômica nesse mesmo momento”.
O efeito sobre a política monetária introduz outra camada de complexidade.
A produtividade adicional pode ser desinflacionária e abrir espaço para cortes nas taxas, mas um maior crescimento tendencial implicaria uma taxa neutra mais alta.
A função de reação do Federal Reserve torna-se assim um elemento central para o mercado de ações.
Nesse contexto, a questão fundamental não é se a IA aumentará o tamanho da economia, mas como esse aumento será distribuído entre capital e trabalho.
Draho conclui que “mesmo que a IA não acabe sendo particularmente disruptiva para os mercados de trabalho, o capital, ou seja, os investidores, ainda assim provavelmente obterá muitos dos benefícios”.
A redefinição dos valores terminais tornou-se o eixo da análise estratégica em Wall Street.
Enquanto os resultados corporativos mantêm um tom sólido e as revisões dos lucros não mostram deterioração generalizada, a avaliação de longo prazo é submetida a um teste que transcende o ciclo.
A inteligência artificial obriga a recalcular não apenas os fluxos de caixa, mas todo o quadro com o qual se desconta o futuro.
