Quanto a IA pode ganhar depende de quanto ela pode tirar do pool de salários humanos.

Quanto dinheiro as empresas de modelos de IA realmente podem ganhar? O relatório mais recente da Guosheng Securities oferece uma resposta revolucionária: Não olhe para o mercado de software, olhe para a folha de pagamento dos humanos.

As empresas não compram IA por modismo, é para economizar dinheiro. Usar IA para substituir parte da mão de obra, aumentar a eficiência e reduzir custos – essa é a verdadeira razão pela qual as empresas estão dispostas a pagar. Portanto, o verdadeiro teto da receita de IA não é o tamanho do mercado de software, mas sim o tamanho do pool salarial que pode ser reprecificado pela IA. A Guosheng Securities chama isso de "pool salarial que pode ser reprecificado pela IA".

O último relatório de pesquisa da Guosheng Securities calculou: Dos cerca de US$ 10,83 trilhões em salários anuais nos EUA, US$ 1,45 trilhão já está exposto ao impacto da IA – ou seja, o conteúdo desses cargos, a IA pode fazer, ou ajudar em grande parte.

Quanto as empresas de IA ganharam desse dinheiro? Tomando a empresa líder Anthropic como exemplo, a receita anualizada é de cerca de US$ 470 bilhões, o que representa apenas 3,2% dos US$ 1,45 trilhão. Em outras palavras, o que foi cortado nem chega perto de ser uma fração.

Pool salarial, não mercado de software, é a âncora de valuation do ARR

O relatório da Guosheng Securities aponta que a maneira mais intuitiva de entender o "limite épico de crescimento" da receita de IA nesta rodada é calcular o tamanho real do "pool salarial que pode ser reprecificado pela IA".

O relatório combinou a exposição de diferentes ocupações à tecnologia de IA com 830 cargos da Pesquisa de Emprego e Salários Ocupacionais (OEWS 2025) do Bureau of Labor Statistics (BLS) dos EUA para 2025. Os resultados mostram que, dos cerca de US$ 10,83 trilhões em renda salarial total nos EUA, de acordo com a medição de exposição real da Anthropic, cerca de US$ 1,45 trilhão em custos salariais já estão dentro do alcance de exposição à tecnologia de IA, representando 13,4%; se adotarmos a medição de exposição teórica da OpenAI/Eloundou, o impacto potencial pode chegar a cerca de US$ 5,68 trilhões, representando mais de 52%.

Em termos de número de empregados, dos cerca de 156 milhões de trabalhadores nos EUA, o número real de pessoas expostas é de cerca de 18,35 milhões, representando 11,8%; o número teórico de pessoas expostas é de cerca de 68,3 milhões, representando 43,9%.

O relatório enfatiza que US$ 1,45 trilhão em custos salariais deve ser entendido como "o limite ideal da receita de ARR sob a atual taxa de penetração e capacidade tecnológica", e esse limite ainda enfrenta descontos – as empresas podem precisar de apenas US$ 10.000 em gastos com IA para substituir equivalentemente US$ 100.000 em custos de mão de obra humana. Mesmo assim, a receita de ARR atual das empresas de modelos grandes, na casa das centenas de bilhões de dólares, ainda tem uma taxa de penetração extremamente baixa em relação ao pool salarial mencionado.

O impacto da IA mostra "tendência para altos salários", cargos intensivos em conhecimento são os primeiros afetados

Ao contrário da automação passada, que afetava principalmente a manufatura e o trabalho repetitivo manual, esta rodada de IA afeta mais diretamente cargos de alta remuneração, intensivos em conhecimento e do setor de serviços.

Os dados do relatório mostram que a exposição teórica de ocupações à tecnologia de IA tem uma clara inclinação à direita em relação à distribuição salarial média anual – a população de alta renda enfrenta exposição à IA significativamente maior do que a população de média e baixa renda. Tomando ocupações específicas como exemplo, os grupos no percentil de renda mais baixo (como trabalhadores de lavanderia, padeiros, montadores de pneus) geralmente têm baixa exposição à IA; enquanto entre os grupos de alta renda, gerentes de produtos financeiros (percentil de renda 96,6%, exposição 78,6%), gerentes de RH (percentil de renda 95,3%, exposição 76%) e engenheiros aeroespaciais (percentil de renda 92,5%, exposição 89,3%) enfrentam alto risco de substituição.

Do ponto de vista setorial, os três setores com maior exposição teórica são, em ordem: Computação e Matemática (87,6%), Negócios e Finanças (78,2%) e Direito (78,0%). No entanto, a ordem de exposição real observada não coincide com os valores teóricos. Os setores com maior exposição real são Computação e Matemática (35,3%), Suporte Administrativo e de Escritório (33,2%) e Cargos de Vendas (24,6%).

Essa lacuna revela que a substituição de mão de obra pela IA não é determinada apenas pela capacidade do modelo, mas também por atributos de trabalho, responsabilidade e restrições de processos organizacionais. O setor jurídico envolve negociação de interesses, julgamento de estratégias de litígio e assunção de responsabilidade vitalícia; o setor de serviços financeiros depende de relacionamento com clientes e julgamento de informações não padronizadas. Em contraste, cargos de programação, por terem objetos de trabalho claros e cadeias de feedback curtas, têm substituição real mais rápida.

Setor de computação "trata todos igualmente", setor financeiro mostra divergência significativa

Entre os 20 cargos com maior exposição real, 8 pertencem à grande categoria de Computação e Matemática, envolvendo cerca de 1,59 milhão de trabalhadores, representando 30,2% do total do setor. O relatório aponta que para o setor de computação, não há relação necessária entre nível salarial e exposição à IA – diante do impacto da IA, todo o setor é "tratado igualmente", destacando a vulnerabilidade geral do setor sob a iteração tecnológica.

O setor financeiro, por outro lado, mostra um padrão de divergência distinto. Como alguns cargos exigem responsabilidade (como auditoria, contabilidade) e o grau de padronização da produção entre diferentes cargos varia, a exposição real geral do setor financeiro é baixa, mas com divergência interna significativa. Entre eles, os Analistas de Pesquisa de Mercado têm exposição real de 64,8%, e os Analistas Financeiros e de Investimento têm 57,2%, enfrentando maior risco de substituição; enquanto cargos que exigem manutenção de relacionamento com clientes e julgamento não padronizado têm exposição relativamente baixa.

Do ponto de vista do total de salários expostos, US$ 1,45 trilhão em salários expostos reais estão basicamente concentrados em cinco grandes setores: Suporte Administrativo e de Escritório (US$ 289,6 bilhões), Negócios e Finanças (US$ 247,4 bilhões), Cargos de Gestão (US$ 221,7 bilhões), Computação e Matemática (US$ 215,2 bilhões) e Cargos de Vendas (US$ 199,5 bilhões). O relatório acredita que isso fornece uma direção de referência para o desenvolvimento de negócios B2B de modelos grandes especializados: buscar certeza pode aprofundar setores como administração, computação e finanças, onde já há substituição evidente; buscar "avanço de 0 a 1 no negócio", setores como educação e diagnóstico médico ainda têm grande potencial.

Substituição não é igual a desemprego, mas a reestruturação salarial já está a caminho

O relatório distingue claramente os conceitos de "exposição" e "substituição": exposição significa que tarefas podem ser auxiliadas, automatizadas ou reorganizadas pela IA, mas isso não significa que esses salários desaparecerão proporcionalmente. O que realmente determina o impacto econômico da IA continua sendo a velocidade de adoção das empresas, os limites de capacidade do modelo, a reforma dos processos organizacionais e as restrições regulatórias.

No entanto, o relatório também aponta que o impacto macro da IA não se manifestará simplesmente como uma queda linear no número de empregos. O caminho mais provável é: alguns cargos de função única são substituídos, muitos cargos multifuncionais são reorganizados; parte dos custos salariais é comprimida, mais processos de trabalho são reprecificados. Especialmente, os Agentes de IA têm a característica de "quanto maior o salário, maior a taxa de substituição", o que torna o impacto potencial da IA no lado da receita e consumo mais profundo.

Para os investidores, a conclusão central do relatório é: o espaço de médio prazo no lado da receita de IA não deve ser entendido apenas a partir do tamanho do mercado de software, mas sim ancorado em um pool maior de custos de mão de obra. A taxa de penetração atual do ARR dos grandes modelos ainda está em níveis extremamente baixos, mas o outro lado dessa moeda é que a estrutura salarial humana está enfrentando uma reorganização sistêmica ainda não totalmente precificada.

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