Quanto dinheiro a IA pode ganhar depende de quanto pode retirar do fundo salarial humano.

Quanto podem realmente ganhar as empresas de grandes modelos de IA? Um relatório recente da Guosen Securities dá uma resposta disruptiva: Não olhem para o mercado de software, olhem para os salários humanos.

As empresas não compram IA para seguir a moda, mas sim para poupar dinheiro. Substituir parte da mão-de-obra com IA, aumentar a eficiência e reduzir custos — essa é a verdadeira razão pela qual as empresas estão dispostas a pagar. Portanto, o verdadeiro teto das receitas de IA não é o tamanho do mercado de software, mas sim o tamanho do pool salarial que pode ser reavaliado pela IA. A Guosen Securities chama-lhe o "pool salarial reavaliável pela IA".

Um relatório recente da Guosen Securities fez as contas: Dos cerca de 10,83 biliões de dólares de salários anuais nos EUA, já 1,45 biliões estão expostos ao impacto da IA — ou seja, o conteúdo de trabalho destes postos, a IA consegue fazer, ou ajudar em grande parte.

Então, quanto é que as empresas de IA ganham a partir desse montante? Tomando a empresa líder Anthropic como exemplo, as suas receitas anualizadas são de cerca de 47 mil milhões de dólares, apenas 3,2% dos 1,45 biliões. Por outras palavras, o que foi retirado é uma fração minúscula.

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

O relatório da Guosen Securities aponta que a forma mais intuitiva de compreender o "teto de crescimento épico" das receitas de IA nesta ronda é calcular o tamanho do "pool salarial reavaliável pela IA".

O relatório combinou a exposição de diferentes profissões às tecnologias de IA com os dados de 830 ocupações do Inquérito de Emprego e Salários Profissionais de 2025 (OEWS 2025) do Bureau of Labor Statistics (BLS) dos EUA. A estimativa mostra que, dos cerca de 10,83 biliões de dólares de rendimentos salariais totais nos EUA, com base na exposição observada pela Anthropic, cerca de 1,45 biliões de dólares de custos salariais já estão dentro do alcance exposto às tecnologias de IA, representando 13,4%; se se adotar a métrica de exposição teórica da OpenAI/Eloundou, o potencial de impacto pode chegar a cerca de 5,68 biliões de dólares, mais de 52%.

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

O relatório enfatiza que os 1,45 biliões de dólares de custos salariais devem ser entendidos como "o teto ideal das receitas de ARR com a atual penetração e capacidades tecnológicas", e que este teto ainda enfrenta um desconto — as empresas podem precisar apenas de 10 mil dólares de despesas com IA para equivalentemente substituir 100 mil dólares de custos de mão-de-obra. Mesmo assim, o ARR atual das empresas de grandes modelos, na ordem das centenas de milhares de milhões de dólares, em relação à dimensão do pool salarial acima, a penetração ainda é extremamente baixa.

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

Ao contrário da automação passada que impactava principalmente a indústria transformadora e o trabalho manual repetitivo, esta ronda de IA atinge mais diretamente cargos de altos salários, intensivos em conhecimento e do setor de serviços.

Os dados do relatório mostram que a exposição teórica das profissões às tecnologias de IA apresenta uma assimetria significativa para a direita em relação à distribuição dos salários médios anuais — a exposição à IA para grupos de altos rendimentos é significativamente superior à dos grupos de rendimentos médios e baixos. Tomando profissões específicas como exemplo, os grupos com percentis de rendimento mais baixos (como funcionários de lavandaria, padeiros, montadores de pneus) têm exposição à IA geralmente baixa; enquanto grupos de altos rendimentos, como gestores de produtos financeiros (percentil de rendimento 96,6%, exposição 78,6%), gestores de RH (percentil de rendimento 95,3%, exposição 76%) e engenheiros aeroespaciais (percentil de rendimento 92,5%, exposição 89,3%) enfrentam maior risco de substituição.

Em termos de setores, os três setores com maior exposição teórica são, por ordem: Computação e Matemática (87,6%), Negócios e Finanças (78,2%) e Direito (78,0%). No entanto, a ordem de exposição observada não corresponde à teórica: os setores com maior exposição real são Computação e Matemática (35,3%), Apoio Administrativo e de Escritório (33,2%) e Profissões de Vendas (24,6%).

Esta lacuna revela que a substituição de mão-de-obra pela IA não é determinada apenas pela capacidade dos modelos, mas também por restrições relativas às características do trabalho, responsabilidade e processos organizacionais. O setor jurídico envolve coordenação de interesses, julgamento de estratégias de litígio e assunção de responsabilidade vitalícia; os serviços financeiros dependem de relações com clientes e julgamento de informações não padronizadas; em contraste, as funções de programação, por terem objetos de trabalho claros e cadeias de feedback curtas, avançam mais rapidamente na substituição real.

Setor informático "indiferenciado", setor financeiro significativamente diferenciado

Entre as 20 profissões com maior exposição real, 8 pertencem à categoria de Computação e Matemática, envolvendo cerca de 1,59 milhões de empregados, representando 30,2% do total desse setor. O relatório salienta que para o setor informático, não há necessariamente uma relação entre o nível salarial e a exposição à IA — perante o impacto da IA, o setor está quase "indiferenciado", o que realça a vulnerabilidade global do setor perante a evolução tecnológica.

O setor financeiro apresenta um padrão de diferenciação completamente diferente. Devido a alguns cargos necessitarem de assumir responsabilidades (como auditoria, contabilidade) e à heterogeneidade do grau de padronização dos resultados de trabalho entre diferentes funções, a exposição real do setor financeiro é baixa, mas com diferenciação interna clara. Entre estes, os Analistas de Pesquisa de Mercado têm uma exposição real de 64,8%, os Analistas Financeiros e de Investimento de 57,2%, enfrentando maior risco de substituição; outros cargos que exigem manutenção de relações com clientes e julgamento não padronizado têm exposição relativamente baixa.

Em termos de montante total de salários expostos, os 1,45 biliões de dólares de salários reais expostos concentram-se basicamente em cinco grandes setores: Apoio Administrativo e de Escritório (289,6 mil milhões), Negócios e Finanças (247,4 mil milhões), Cargos de Gestão (221,7 mil milhões), Computação e Matemática (215,2 mil milhões) e Profissões de Vendas (199,5 mil milhões). O relatório considera que isto fornece uma referência para o desenvolvimento de negócios B2B de modelos grandes especializados: para buscar certezas, pode-se aprofundar em setores como administrativo, informático e financeiro, onde já há substituição evidente; para buscar "descobertas de negócios de 0 a 1", 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 as tarefas podem ser assistidas, automatizadas ou reorganizadas pela IA, mas não implica que estes salários desapareçam proporcionalmente. O que realmente determina o impacto económico da IA continua a ser a velocidade de adoção pelas empresas, os limites de capacidade dos modelos, a renovação dos processos organizacionais e as restrições regulatórias.

No entanto, o relatório também aponta que o impacto macroeconómico da IA não se manifestará simplesmente como um declínio linear no número de empregos. O cenário mais provável é: parte dos cargos de responsabilidade única serem substituídos, muitos cargos de múltiplas responsabilidades serem reorganizados; parte dos custos salariais serem comprimidos, e mais processos de trabalho serem reavaliados. Especialmente os Agentes de IA têm a propriedade de "quanto maior o salário, maior a taxa de substituição", o que torna o potencial impacto da IA no lado do consumo de rendimentos ainda mais profundo.

Para os investidores, a conclusão central do relatório é: o espaço de médio prazo para o lado das receitas de IA não deve ser entendido apenas a partir do tamanho do mercado de software, mas sim procurar uma âncora de estimativa a partir do pool de custos de mão-de-obra, maior. Atualmente, a penetração do ARR das empresas de grandes modelos ainda está num nível extremamente baixo, mas o outro lado desta moeda é que a estrutura salarial humana está a enfrentar uma reestruturação sistémica ainda não totalmente precificada.

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        O mercado tem riscos, o investimento requer prudência. Este artigo não constitui aconselhamento de investimento pessoal, nem considera os objetivos de investimento, situação financeira ou necessidades específicas de cada utilizador. Os utilizadores devem considerar se quaisquer opiniões, pontos de vista ou conclusões neste artigo se adequam à sua situação específica. Investir com base neste artigo é por conta e risco próprios.