Por Ronald Dener, engenheiro da computação pelo Centro de Informática da UFPE (CIn/UFPE),CEO e co-fundador da Capyba Software.
Em abril de 2025, a Conta Azul foi adquirida pela norueguesa Visma por R$ 1,7 bilhão. Foi o maior negócio do ecossistema tecnológico catarinense em anos. Santa Catarina registrou 28 fusões e aquisições em 2025, 47% a mais do que no ano anterior. Florianópolis entrou pela primeira vez no top 250 global de ecossistemas de startups, com crescimento de 57% ao ano. O estado nunca esteve tão no radar de capital nacional e internacional.
Toda aquisição passa por um processo chamado due diligence, uma investigação detalhada que o comprador conduz antes de fechar o negócio. Ele analisa finanças, contratos, time, tecnologia e riscos. É nesse momento que o valuation se confirma ou se reduz. E nos últimos dois anos, uma camada nova entrou nessa investigação: como a empresa usa IA internamente, com que nível de controle e com que capacidade de demonstrar resultado.
Quando essa pergunta aparece em uma negociação, ela está investigando se a empresa tem processos que escalam sem depender linearmente de contratação, se o time de engenharia opera com alguma governança sobre o uso de ferramentas externas, se há risco de vazamento de código ou dados sensíveis, e se os ganhos de produtividade que a empresa menciona têm alguma métrica por trás.
Acompanhando o mercado de SC, percebemos que poucas empresas têm resposta estruturada para essas perguntas. O ritmo do ecossistema empurrou todo mundo para adotar IA rápido. Parar para estruturar o que foi adotado ficou para depois.
Uma empresa pode ter todo o time de engenharia usando copiloto de código e ainda assim não conseguir responder quanto isso custa por mês, quais dados o time está enviando para ferramentas externas, ou qual é a taxa de retrabalho sobre o que a IA produziu. Outra empresa pode ter começado de forma mais gradual, mas definiu quais processos a IA toca, estabeleceu limites de uso, mede o resultado e consegue mostrar isso com números. Para um comprador, a segunda apresenta menos risco, mesmo que a primeira pareça mais avançada em adoção.
Nas conversas que temos tido com empresas de SC em fase de crescimento, um padrão se repete. O founder chega bem preparado para falar de produto, mercado, time e financeiro. Quando o assunto vira IA, a resposta tende a ser variações de “a gente usa bastante” ou “o time está adotando bem”. Um comprador com maturidade em tecnologia vai desdobrar essa resposta em perguntas mais específicas: quantos tokens a empresa consome por mês, quem aprova o uso de novas ferramentas, o que acontece quando um engenheiro cola código proprietário em uma ferramenta externa, se existe alguma política de uso. O silêncio nessas perguntas não inviabiliza um negócio, mas costuma reduzir o valuation ou atrasar meses de negociação.
A preparação para esse nível de avaliação não precisa ser complexa:
- Existe alguma definição de quais ferramentas de IA o time pode usar e em quais contextos?
- A empresa sabe, mesmo que por estimativa, quanto gasta por mês com tokens e licenças?
- Há alguma métrica que conecte o uso de IA a um resultado de negócio?
Qualquer número que mostre que o time mede o que faz já coloca a empresa em uma posição melhor do que a maioria.
SC construiu um dos ecossistemas de tecnologia mais dinâmicos do país. A próxima fase é de consolidação, e compradores vão continuar chegando com critérios cada vez mais sofisticados.
A distância entre usar IA sem controle e usar IA de forma que dá para mostrar em uma negociação não é tão grande quanto parece. Em muitos casos, é uma questão de algumas decisões bem tomadas antes de chegar à mesa.
Será que sua empresa passaria por essa avaliação hoje?
