Acabei de investigar algo que tem me incomodado ultimamente -- a história da avaliação de IA não faz muito sentido quando olhamos para os números reais de uso.

Então, aqui está o que chamou minha atenção: Sim, 41% dos trabalhadores americanos experimentaram ferramentas de IA, mas apenas 13% as usam diariamente. Isso é uma lacuna enorme. As pessoas estão tentando essas coisas, claro, mas ainda não as estão integrando de fato nos seus fluxos de trabalho. O americano médio passa menos de 6% do seu dia de trabalho com IA. Compare isso com a forma como o mercado está precificando essas empresas, e você começa a perceber a desconexão.

Agora, há definitivamente um caso otimista aqui. Meta, Microsoft, Alphabet e Amazon planejam gastar coletivamente mais de 500 bilhões em infraestrutura de IA este ano. Empresas não comprometem esse tipo de capital sem acreditar que há uma oportunidade real à frente. Além disso, ao contrário da era das dot-com, essas não são startups não lucrativas -- são máquinas geradoras de caixa. E a tecnologia em si está realmente melhorando. Estamos chegando perto de sistemas de IA agentic que podem lidar com fluxos de trabalho complexos de forma autônoma. Se isso se concretizar, o potencial econômico é realmente enorme.

Mas aqui é onde fica desconfortável. As avaliações de ações ligadas à IA estão em múltiplos extremos -- estamos falando de índices P/E ajustados ciclicamente que só atingiram picos mais altos durante o auge das dot-com e a crise do Covid. Há também essa circularidade estranha: a maior parte da receita de IA atualmente vem de empresas vendendo para outras empresas. A adoção real por usuários finais e fluxos de receita externos? Ainda é bastante fraco. Essa é a base sobre a qual tudo precisa se sustentar, e ela ainda não está lá.

O que realmente me preocupa, no entanto, é o fator dívida, que honestamente não é discutido o suficiente. Empresas como a CoreWeave estão se alavancando massivamente para construir infraestrutura de data center, apostando que a demanda por IA vai inflacionar rápido o suficiente para cobrir essas obrigações. Esse roteiro nunca termina bem quando o ambiente de crédito muda. Já vimos esse filme antes -- 1929, 2000, 2008. Quando as taxas estavam baratas e o capital fluía livremente, tudo parecia bem. Mas no momento em que o crédito fica mais apertado ou as taxas permanecem elevadas, os players excessivamente alavancados quebram primeiro.

E aqui está o ponto: uma pesquisa do Banco da Inglaterra revelou que 9 em cada 10 gerentes seniores disseram que suas iniciativas de IA não produziram melhorias mensuráveis na produtividade. Isso é um choque de realidade impressionante frente aos trilhões em valor de mercado supostamente justificados por esses projetos.

Não estou dizendo para entrar em pânico e vender tudo -- isso nunca é a jogada. Mas acho que estamos mais próximos de uma correção significativa do que de um começo de ciclo. A jogada mais inteligente agora é usar isso como um teste de estresse para o portfólio. Analise com atenção o que você possui. São essas empresas que realmente podem sobreviver a uma grande queda? Elas sairão mais fortes do outro lado? Essa é a questão que estou me fazendo.