Por que as empresas estão reduzindo os gastos com IA? O que isso significa para as ações de IA

Notícias sobre empresas reduzindo os gastos com inteligência artificial podem soar como um sinal de baixa para todo o setor, mas o cenário real é mais complexo. Em 2026, muitas empresas não estão abandonando a IA. Em vez disso, estão tentando controlar os custos excedentes, comprovar o retorno sobre o investimento e realocar recursos de outros orçamentos para manter projetos estratégicos em andamento. Essa distinção é importante para os investidores, porque os cortes nos gastos com IA não afetam todas as partes do mercado da mesma forma. Fornecedores de infraestrutura, líderes em cloud e empresas de chips enfrentam um cenário diferente daquele de fornecedores de software e empresas da camada de aplicações, que ainda lutam para demonstrar uma monetização clara.

Resposta rápida

• A maioria das empresas não está cortando os orçamentos de IA de forma generalizada; está realocando os gastos depois que os custos ultrapassaram o planejado.
• A Futurum constatou que 46,9% das empresas relataram gastos com IA acima do orçamento no segundo semestre de 2026, enquanto apenas cerca de uma em cada seis desacelerou projetos.
• O baixo ROI e a governança fraca estão se tornando os principais freios a novos gastos com IA, sobretudo em software empresarial e ferramentas internas.
• Grandes empresas de plataforma continuam aumentando os investimentos em capital (capex) para infraestrutura de IA, o que sustenta a demanda por chips, cloud e data centers.
• As perspectivas para as ações de IA estão cada vez mais divididas entre os vencedores de infraestrutura e as empresas de aplicações ou software que ainda precisam comprovar retornos sustentáveis.

Por que os cortes nos gastos com IA muitas vezes não representam um verdadeiro recuo

A expressão “cortes nos gastos com IA” sugere um colapso generalizado da demanda, mas as pesquisas disponíveis apontam para outra direção. A pesquisa de 2026 da Futurum constatou que 46,9% das empresas ultrapassaram o orçamento de IA no segundo semestre do ano. Ainda assim, apenas cerca de 16% decidiram desacelerar projetos relacionados. Isso indica que muitas empresas ainda consideram a IA importante demais para ser colocada em pausa, mesmo quando os orçamentos ficam pressionados.

Na prática, as equipes de gestão costumam responder cortando primeiro consultores, serviços externos ou outras iniciativas de TI. Essa é uma distinção fundamental para as perspectivas das ações de IA. Se uma empresa reduz despesas operacionais mais amplas para manter os programas de IA financiados, o sinal não é “a IA acabou”. O sinal é que a IA continua sendo uma prioridade estratégica, mas a estrutura de custos precisa ser ajustada.

Isso ajuda a explicar por que algumas manchetes podem parecer negativas enquanto a demanda por infraestrutura subjacente permanece firme. A disciplina nos gastos não significa automaticamente destruição da demanda. Em muitos casos, significa que os compradores estão passando da experimentação para uma gestão mais disciplinada das aquisições.

O que está impulsionando a redução de alguns orçamentos corporativos de IA

O ROI ainda é difícil de comprovar

Um dos maiores problemas é que muitas empresas ainda não conseguem vincular claramente os gastos com IA ao crescimento da receita ou a ganhos de eficiência mensuráveis. O Portal26, citando as conclusões de 2026 da Deloitte sobre IA empresarial, observou que 53% das organizações continuam presas à fase de projetos-piloto ou experimentação, enquanto apenas 10% alcançaram resultados reais impulsionados pelo crescimento. Essa diferença é importante. Os conselhos podem apoiar a experimentação por algum tempo, mas geralmente querem ver evidências antes de aprovar orçamentos maiores.

Para empresas de capital aberto, isso se torna ainda mais importante porque os gastos com IA competem com metas de margem, recompras de ações, planos de contratação e outras prioridades de alocação de capital. Se os retornos continuarem pouco claros, os CFOs terão maior probabilidade de desacelerar implementações de menor prioridade ou exigir casos de uso mais específicos.

A governança não acompanhou a adoção

O custo é apenas parte do problema. A governança é outro fator. A First Line Software destacou dados de uma pesquisa da Retool que mostram que apenas 8% dos CTOs, CIOs e CISOs consideram forte a governança em torno das ferramentas internas de IA. Quando a governança é fraca, os líderes se preocupam com conformidade, segurança, confiabilidade e uso indevido de modelos. Isso dificulta a expansão da IA por toda a empresa, mesmo que os executivos continuem interessados na tecnologia.

Para os investidores, isso significa que os gastos podem continuar, mas talvez sejam redirecionados para camadas de controle, monitoramento e infraestrutura, em vez da rápida implementação de cada novo aplicativo de IA.

O uso de ferramentas pode crescer mais rápido do que os controles orçamentários

A Uber é um exemplo útil de otimização tática, e não de um recuo generalizado. De acordo com as notícias citadas e resumidas pela First Line Software, o uso do Claude Code pelos engenheiros aumentou acentuadamente entre o fim de 2025 e o início de 2026, e a empresa teria esgotado em poucos meses seu orçamento anual para ferramentas de IA. O problema não era a falta de interesse. O problema era que os custos por engenheiro aumentaram rapidamente, enquanto a liderança não conseguia medir claramente os ganhos de produtividade.

A Tesla também teria imposto um limite aos gastos dos funcionários com ferramentas de IA, estabelecendo um teto semanal por funcionário, salvo aprovação adicional. A Coinbase adotou outra estratégia: em vez de restringir as cotas de forma geral, concentrou-se no roteamento de modelos, no caching e em opções de modelos padrão mais baratos, afirmando ter reduzido os gastos com IA em quase 50%, enquanto o uso continuava crescendo. Esses exemplos mostram que a otimização está se tornando um tema importante.

Por que os gastos com infraestrutura de IA ainda parecem fortes

Se as empresas estivessem realmente abandonando a IA, os investimentos em capital (capex) dos hyperscalers provavelmente estariam diminuindo. O contrário aconteceu. A Digital Applied informou que a projeção de despesas de capital da Alphabet para 2026 aumentou para $195B a $205B, a Microsoft projetou aproximadamente $175B para o ano-calendário de 2026, e a Meta elevou sua faixa para $130B a $145B. Juntas, essas projeções totalizam aproximadamente $500B a $525B, e esse valor ainda não inclui uma projeção anual completa da Amazon.

Essa é uma das razões pelas quais as perspectivas para as ações de IA continuam construtivas em algumas partes do mercado. O dinheiro continua fluindo para chips, capacidade de cloud, redes, energia e data centers. A ByteDance também teria aumentado em 25% seu plano de gastos com infraestrutura de IA, para 200B yuans, reforçando a ideia de que os investimentos em computação em grande escala continuam sendo uma prioridade.

Portanto, a leitura mais precisa do mercado não é “a demanda por IA está diminuindo”. É “a demanda por IA está se concentrando”. O capital está se agrupando em torno das empresas que fornecem a base: semicondutores, plataformas de computação, ecossistemas de cloud e acesso a modelos essenciais.

O que isso significa para diferentes tipos de ações de IA

As ações de IA não devem ser todas tratadas da mesma forma. O mercado está se dividindo em pelo menos dois grandes grupos.

É por isso que manchetes sobre empresas reduzindo os gastos com inteligência artificial podem ser enganosas quando aplicadas a todo o setor. Uma empresa de software que vende copilotos de IA para outras empresas pode enfrentar um intenso escrutínio orçamentário. Já um fornecedor de GPUs, servidores, equipamentos de rede ou serviços de cloud ainda pode se beneficiar do capex elevado.

A mesma lógica se aplica às notícias relacionadas à mão de obra. A Metaintro argumentou que, em alguns casos, as empresas estão cortando equipes ou funções não essenciais para financiar a estratégia de IA, em vez de substituir diretamente toda essa mão de obra por IA. Essa é outra razão para os investidores lerem atentamente os comunicados de resultados. O aumento do capex em IA combinado com uma reestruturação pode indicar priorização, não recuo.

O que acompanhar em seguida nas perspectivas para as ações de IA

A próxima fase provavelmente dependerá de três perguntas. Primeiro: as empresas passarão dos projetos-piloto para implementações em escala com retornos mensuráveis? Segundo: a governança vai melhorar o suficiente para permitir uma adoção mais ampla? Terceiro: os fornecedores de software vão demonstrar que os recursos de IA podem aumentar a receita sem comprometer as margens?

Se as respostas melhorarem, mais partes da cadeia de valor da IA poderão se beneficiar. Caso contrário, o mercado poderá continuar restrito, com o desempenho mais forte concentrado em infraestrutura e plataformas dominantes. Os investidores também devem acompanhar se a otimização de custos se tornará uma prática padrão. Quando as empresas limitam o uso de ferramentas, migram para modelos mais baratos ou melhoram o caching, isso pode pressionar o crescimento da receita de alguns fornecedores, mesmo que a adoção geral de IA continue aumentando.

Em resumo, os cortes nos gastos com IA são importantes, mas o contexto é ainda mais importante. Os orçamentos estratégicos de IA parecem mais resilientes do que muitos itens tradicionais de TI. O ponto de pressão tem menos a ver com a disposição para gastar e mais com para onde vai o dinheiro, com a eficiência de seu uso e com quem consegue transformar a demanda em lucros duradouros.

Conclusão

O cenário atual não é de uma saída generalizada das empresas da IA, mas de uma mudança da experimentação sem limites para um controle mais rigoroso de orçamento, governança e ROI. Isso mantém as perspectivas para as ações de IA mais fortes para líderes de infraestrutura do que para empresas da camada de aplicações que ainda tentam comprovar seu valor comercial.

Perguntas frequentes

1. As empresas estão realmente cortando os gastos com IA de forma generalizada?
Não. As pesquisas disponíveis de 2026 sugerem que muitas empresas estão realocando orçamentos após gastos acima do previsto, em vez de abandonar os projetos de IA de forma generalizada.

2. Por que algumas empresas estão limitando o uso de ferramentas de IA pelos funcionários?
Os custos das ferramentas podem subir rapidamente, especialmente quando a adoção se espalha mais rápido do que os controles orçamentários. Algumas empresas estão impondo limites ou etapas de aprovação porque ainda é difícil medir o ROI.

3. Quais ações de IA parecem mais protegidas contra cortes nos gastos?
Empresas voltadas à infraestrutura e ligadas a chips, cloud, redes e data centers parecem mais sustentadas pelas tendências atuais de capex do que alguns fornecedores de aplicações de IA empresarial.

4. Por que o ROI é tão importante agora para a IA empresarial?
Muitas organizações ainda estão na fase de projetos-piloto, por isso os conselhos e CFOs querem evidências mais claras de que os gastos com IA podem melhorar a receita, a produtividade ou a eficiência de custos antes de aprovar implementações maiores.

5. Demissões significam automaticamente que a demanda por IA está enfraquecendo?
Não necessariamente. Em alguns casos, as empresas parecem estar reduzindo a mão de obra ou os gastos não essenciais enquanto continuam aumentando os investimentos em infraestrutura de IA.