A economia feia da IA de consumo

Depois desta semana, você poderia argumentar que a IA voltada para o consumidor está voltando a crescer. 

O assistente de IA pessoal da Meta, Muse, e seu mascote fofinho Jolly, têm sido um sucesso surpreendente. O Dots da OpenAI, lançado ontem mesmo, parece estar seguindo a mesma ideia de assistente pessoal com visual de desenho animado. E o promissor assistente Instinct alcançou uma avaliação de US$ 10 bilhões com base na força de seus agentes voltados para a execução de tarefas, como reserva de viagens, reservas em restaurantes ou cancelamento de assinaturas. 

O otimismo é fácil de justificar. A IA baseada em agentes finalmente se tornou confiável o suficiente para lidar com tarefas cotidianas. As empresas estão cada vez mais oferecendo esse serviço às pessoas comuns, que estão obtendo um valor real com ele. Se você é um investidor, isso se parece muito com o lançamento do ChatGPT em 2022 — o poder bruto da IA abrindo uma categoria de produto que nunca antes havia sido possível. Quem não gostaria de participar disso?

Mas há um motivo pelo cual os principais laboratórios têm hesitado em relação à IA voltada para o consumidor — e não é porque a tecnologia não seja boa o suficiente. Até mesmo produtos tecnológicos incrivelmente populares estão começando a atingir um teto em relação ao valor que os consumidores estão dispostos a pagar, e não está claro se modelos melhores estão realmente gerando um negócio de consumo mais lucrativo. O resultado tem sido uma mudança em todo o setor em direção ao modelo da Anthropic, com foco em contratos corporativos e expansão vertical por vertical.

Se produtos como Muse e Instinct estão desafiando essa tendência, é porque eles estão menos preocupados com a monetização. No entanto, a economia subjacente da IA voltada para o consumidor não está melhorando, e qualquer um que entrar nesse negócio terá de lidar com isso mais cedo ou mais tarde.

Tivemos um lembrete dessa realidade econômica no relatório semestral State of Markets da Andreessen Horowitz, que extraiu seus dados de um relatório de pesquisa da PNC deste verão norte-americano. Em dois gráficos, eles acompanham a porcentagem de consumidores que pagam por serviços de IA — que cresce lentamente —, juntamente com o valor gasto por eles, que também cresce devagar. Em maio, 2,2% dos consumidores pagavam por IA, com um gasto médio de US$ 31 por mês.

A Andreessen vê isso de forma positiva, afirmando que “ainda estamos no início quando se trata da adoção e utilização madura de IA”. Há muito espaço para crescer! Mas em ambos os gráficos, o ritmo de crescimento parece assustadoramente linear. Mesmo com os grandes aprimoramentos nos modelos, não há uma variação significativa no número de clientes dispostos a pagar por IA ou no valor que estão dispostos a pagar. O enorme salto de desempenho do GPT-5.2 para o Astra, por exemplo, é mal visível no gráfico.

Os números por consumidor são menos impressionantes, mas ainda continuam muito abaixo do ponto de equilíbrio padrão. Se tomarmos a Netflix como padrão para serviços online com mercado saturado (com 325 milhões de assinantes), US$ 34 por cliente geram apenas US$ 11 bilhões em receita anual, menos de um terço dos custos operacionais da OpenAI. 

Se você acha que a PNC está subestimando a adoção, é possível encontrar números semelhantes no Bank of America. Em março, a empresa constatou que aproximadamente 3% dos consumidores dos EUA pagavam por IA, um aumento de 40% em relação ao ano anterior. Uma pesquisa da Menlo de setembro apresenta uma visão um pouco mais otimista, constatando que um quarto dos adultos usa IA diariamente e metade desses usuários paga pelo serviço.

O problema da abordagem voltada para o consumidor tem menos a ver com a receita do que com o custo. A IA é uma tecnologia incomumente cara de operar, especialmente em comparação com predecessores mais leves, como redes sociais ou computação em nuvem. Mesmo centenas de milhões de clientes pagantes não garantem que você cobrirá os custos.

Para ser justo, a OpenAI parece ter se adaptado bem a essa realidade. A mudança estratégica da empresa para o setor corporativo, amplamente noticiada, tem sido bastante bem-sucedida, com as reservas corporativas tendo supostamente dobrado desde julho. Até mesmo o lançamento do Dots teve um forte apelo corporativo, mostrando como o novo agente pessoal pode ser útil para engenheiros de software e profissionais criativos de agências. Uma maneira antiga de lucrar com serviços de consumo populares, porém baratos, é vendê-los para empresas com margem de lucro, e a OpenAI parece estar seguindo esse manual.

É mais difícil dizer o que isso significa para o Muse e o Instinct. O Muse conta com o peso do direcionamento de anúncios personalizados da Meta por trás de si, o que lhe dá mais opções de monetização e mais tempo antes que isso se torne uma questão urgente. Vale notar que a Meta já está explorando o mercado corporativo.

O Instinct tem um plano diferente que envolve ficar com uma porcentagem das compras feitas por meio do agente, o que pode elevar o teto de ganhos. É previsível que ele também consiga evitar o custo de treinar um modelo de ponta, o que ajudará bastante.

Contudo, a difícil realidade econômica da IA voltada para o consumidor impõe um limite rígido ao crescimento plausível da empresa, a menos que ela recorra à receita corporativa. É uma lição que os principais laboratórios já aprenderam, e é um dos poucos aspectos do setor que parece não estar mudando.