Ferramentas de inteligência artificial permitem desenvolver produtos com equipes menores, mas propriedade intelectual, dependência tecnológica e concentração de conhecimento ganham peso na avaliação dos fundos
Uma startup com cinco pessoas pode hoje desenvolver um produto que, poucos anos atrás, exigiria uma equipe inteira de tecnologia. O avanço da inteligência artificial generativa começa a alterar não apenas a forma como novas empresas são construídas, mas também os critérios utilizados por investidores para decidir onde colocar capital.
A mudança ocorre em um momento de forte interesse do venture capital pela tecnologia. No segundo trimestre de 2026, a inteligência artificial continuou como principal força dos investimentos globais de venture capital, impulsionando grandes rodadas e atraindo recursos para áreas como infraestrutura, robótica, legaltech e aplicações específicas por indústria, segundo a KPMG.
Mas a transformação vai além das startups que vendem soluções de IA. Ferramentas de geração de código, automação de atendimento, análise de dados, produção de conteúdo e operação permitem que empresas de diferentes segmentos funcionem com estruturas significativamente mais enxutas.
Para Rafael Peixoto Abal, sócio do b/luz e responsável pela unidade de Santa Catarina, a mudança tende a alterar algumas das perguntas feitas durante uma rodada de investimento.
“Durante muito tempo, a capacidade de formar e manter um time robusto de tecnologia era um indicativo importante sobre a capacidade de execução de uma startup. A IA começa a mudar essa lógica. Hoje, uma equipe muito pequena pode construir, testar e colocar um produto no mercado em uma velocidade que antes exigiria muito mais pessoas”, afirma.
Isso não significa, porém, que uma estrutura menor represente automaticamente um negócio mais eficiente ou menos arriscado. Em startups fortemente apoiadas em ferramentas de terceiros, entender onde efetivamente está o ativo que diferencia a companhia passa a ser parte importante da análise.
Um dos pontos é a propriedade intelectual. Se grande parte do código, do conteúdo ou das funcionalidades foi criada com auxílio de ferramentas de IA, investidores precisam compreender quais tecnologias foram utilizadas, sob quais termos e até que ponto a empresa detém os direitos necessários para explorar e desenvolver aquele produto.
Outro fator é a dependência externa. Startups podem construir partes essenciais de seus serviços sobre modelos, APIs ou infraestrutura fornecidos por outras companhias. Mudanças de preço, termos de uso, disponibilidade ou estratégia desses fornecedores podem afetar diretamente custos e até a continuidade do negócio.
“Ter uma estrutura mais enxuta não reduz necessariamente a due diligence. Em alguns casos, muda o objeto da investigação. O investidor precisa entender quanto daquela tecnologia realmente pertence à startup, de quais fornecedores ela depende e o que aconteceria com o negócio se uma dessas relações fosse alterada”, explica Abal.
A concentração de conhecimento também entra nessa equação. Em equipes de poucas pessoas, um único fundador pode acumular informações críticas sobre produto, tecnologia, clientes e operação. Embora isso seja comum nos estágios iniciais, torna-se um ponto relevante conforme a companhia recebe capital e precisa demonstrar capacidade de crescer.
Questões sobre dados e confidencialidade também ganham espaço. O uso cotidiano de ferramentas generativas por equipes de desenvolvimento exige políticas claras sobre quais informações podem ser inseridas em sistemas externos, especialmente quando estão envolvidos dados de clientes, código proprietário ou estratégias comerciais.
Para Abal, a tendência é que o tamanho da equipe perca espaço como indicador isolado da capacidade de execução.
“Uma startup pode ter cinco pessoas e um produto extremamente sofisticado. A pergunta passa a ser menos quantas pessoas estão trabalhando e mais onde está o ativo que gera valor, como ele é protegido e quais riscos existem para que esse valor continue pertencendo à empresa conforme ela cresce”, diz.