Empresas querem desconto quando o fornecedor usa IA

As empresas querem um desconto em IA

Para as empresas, talvez o maior atrativo da inteligência artificial seja sua capacidade de reduzir o trabalho burocrático e os custos com mão de obra humana para realizá-lo.

Segundo o Financial Times , Morgan Stanley e Citigroup estão pressionando seus escritórios de advocacia a repassar a economia de custos gerada pela IA. Esses bancos de Wall Street pagam aos escritórios de advocacia uma taxa horária pelo tempo gasto revisando negócios ou defendendo-os de processos judiciais, o que pode se acumular rapidamente.

E não é só Wall Street. Outra reportagem do Financial Times detalha como empresas de todos os portes estão exigindo taxas menores de consultorias que utilizam ferramentas de IA. Se elas precisam pagar menos pessoas para criar uma apresentação em PowerPoint explicando como reduzir custos e aumentar a receita, os serviços não deveriam ser mais baratos?

Isso reacende o debate sobre a cobrança por hora, um sistema de honorários impopular, porém persistente, utilizado pelos grandes escritórios de advocacia e pelas quatro maiores empresas de consultoria. Eles cobram dos clientes pelo tempo gasto na execução de tarefas, um sistema que, segundo críticos, os incentiva a procrastinar em vez de concluir as tarefas com eficiência.

"Agora temos uma tecnologia que vai eliminar os tipos de coisas que permitem que as pessoas enriqueçam com trabalho tedioso", disse Jeff Bleich, ex-advogado-chefe da Anthropic, no início deste ano .

Para sermos claros: a ideia de "clientes reagindo às horas faturáveis ​​dos grandes escritórios de advocacia" é, na prática, um tema recorrente. Parte da dificuldade em eliminar o excesso de horas faturáveis ​​reside no fato de estar intrinsecamente ligado às estruturas de remuneração e desempenho dessas firmas. Ainda não se sabe se a IA será a gota d'água — e esse não é o ponto principal. A questão mais interessante é: quando a IA baratear algo, quem ficará com a diferença? Morgan Stanley e Citigroup certamente não estão reduzindo seus honorários de consultoria em fusões e aquisições porque elaborar uma apresentação para investidores ficou mais barato.

A CONCLUSÃO

Escritórios de advocacia e consultorias estão pagando empresas de IA pelo mesmo motivo que seus clientes querem um desconto: para ganhar mais dinheiro.

Qual grande banco será o primeiro a repassar a redução de custos gerada por IA para seus clientes corporativos? Será que a farmacêutica que está pensando em dispensar sua consultoria das Big Four vai reduzir o preço de seu próximo medicamento de sucesso? Estou cético.

Até o momento, a IA provavelmente contribuiu para o aumento dos preços de bens e serviços para os consumidores . Isso está em consonância com outras ocasiões em que as empresas encontraram maneiras de aumentar a eficiência: meu supermercado não reduziu os preços quando o autoatendimento se tornou onipresente.

A IA pode ser capaz de reduzir custos. Quem fica com o direito de reivindicar essa economia ainda é um problema humano.

— J. Edward Moreno

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Após a IPO, conta de bilhões

Após o IPO, uma conta de um bilhão de dólares - Por Rob Price (DealBook, NY Times)

Quando é que se torna "provável" que uma startup abra o capital? É uma questão aparentemente complexa, mas que pode ter sérias implicações para os investidores.

A probabilidade de um IPO começa quando o conselho de administração discute a possibilidade pela primeira vez? Quando a empresa inicia o diálogo confidencial com a Comissão de Valores Mobiliários (SEC)? Ou quando protocola publicamente o formulário S-1? A contagem começa em 30 ou 7 dias?

Na última década, Wall Street e as grandes empresas de contabilidade chegaram a uma conclusão surpreendente: à medida que empresas como Uber e Robinhood se preparavam para abrir o capital, adotaram a posição de que um IPO não é provável até o momento anterior à sua ocorrência.

Essa definição extremamente conservadora de "provável" permitiu que as empresas adiassem o registro de bilhões de dólares em despesas até depois de seu IPO — uma prática que, segundo novas pesquisas, pode prejudicar os investidores de varejo.

No centro do debate está um tipo de remuneração baseada em ações que se tornou popular entre as startups. Conhecida como "unidade de ação restrita de duplo gatilho", essa modalidade significa que as ações não são emitidas aos funcionários até que ocorra um evento de liquidez, como uma oferta pública inicial (IPO), e não precisam constar nas demonstrações de resultados da empresa até que esse evento se torne "provável".

Uma parcela significativa de grandes startups agora concede aos funcionários pelo menos algumas ações restritas (RSUs) com gatilho duplo. Quando essas empresas adotam a postura de que o IPO não é provável até que aconteça, suas despesas com remuneração podem ser muito diferentes como empresa de capital aberto do que quando eram privadas. E no trimestre em que realizam seus IPOs, as empresas às vezes registram bilhões de dólares em despesas de ajuste.

Segundo um novo estudo de Sven Riethmueller, professor da Faculdade de Direito de Yale, esses aumentos de despesas, agora rotineiros, estão associados a quedas no preço das ações. Ele argumenta que as empresas têm explorado as normas contábeis relativas à remuneração baseada em ações para apresentar demonstrações financeiras artificialmente otimistas antes de abrirem o capital, e que as divulgações básicas atualmente fornecidas sobre as despesas futuras podem estar infringindo rotineiramente a legislação de valores mobiliários.

Com os investidores se preparando para uma série de mega IPOs em startups como a Anthropic e a OpenAI, a forma como os reguladores e as empresas que concedem RSUs com gatilho duplo lidam com essa questão pode ter grandes consequências. A Anthropic e a OpenAI não responderam aos pedidos de comentários sobre o uso de RSUs com gatilho duplo.

“Posso afirmar uma coisa que você ouvirá os profissionais do setor comentarem, mas que nunca colocarão por escrito”, disse Riethmueller em entrevista. “Assim que a empresa protocola seu formulário S-1 ou está prestes a protocolá-lo, a probabilidade de o IPO acontecer é bastante alta.”

Custos de recuperação

Historicamente, as empresas que buscavam remunerar seus funcionários com ações recorriam a opções de compra de ações, que conferem aos empregados o direito de comprar ações da empresa a um preço predefinido em uma data futura. Resgatar essas opções após um IPO pode lhes render um lucro inesperado.

Mas, na última década, as opções foram cada vez mais substituídas por concessões de ações da empresa que são adquiridas ao longo do tempo.

Muitas startups agora utilizam RSUs com gatilho duplo, que concedem ações aos funcionários somente se duas condições, ou "gatilhos", forem atendidas. A primeira é uma condição de "tempo de serviço" — o funcionário deve permanecer empregado por um período mínimo. A segunda é uma condição de "desempenho" — que a empresa vivencie um evento de liquidez, geralmente um IPO. Se não houver um IPO antes do vencimento da RSU (frequentemente após sete anos), a concessão de ações perde o valor.

Esse mecanismo significa que os trabalhadores não ficam sobrecarregados com contas de impostos depois de receberem ações de uma empresa privada que não podem vender facilmente. Também mantém as despesas declaradas pela empresa baixas, ao contrário do que acontece com as opções, que são reconhecidas automaticamente durante o período de aquisição.

A determinação do limite de probabilidade ficou a cargo das empresas e de seus auditores. Por exemplo, em 1º de julho de 2021, a Robinhood apresentou publicamente seu formulário S-1, e seu IPO ocorreu quatro semanas depois, em 29 de julho. Mas em 30 de junho, um dia antes da apresentação do formulário S-1, a Robinhood adotou a posição de que seu IPO era “improvável”, conforme posteriormente atestado em um relatório financeiro. O Pinterest, de forma semelhante, recusou-se a reconhecer as despesas mesmo após a apresentação do formulário S-1 e apenas 18 dias antes de seu IPO.

O resultado: Enormes encargos de ajuste pós-IPO, além de uma onda de despesas adicionais nos trimestres seguintes, à medida que o restante dos ativos pré-IPO (Pre-IPO RSUs) for reconhecido em um cronograma acelerado.

A Robinhood registrou uma média de US$ 6 milhões em despesas com remuneração baseada em ações por trimestre no ano fiscal anterior à sua abertura de capital, e depois uma despesa de ajuste de US$ 1 bilhão no trimestre do IPO, enquanto o Pinterest saltou de US$ 3,7 milhões por trimestre como empresa privada para uma despesa de ajuste de US$ 975 milhões após sua abertura de capital. Robinhood e Pinterest se recusaram a comentar.

Falhas na divulgação

Qual o impacto das despesas de recuperação no preço das ações após um IPO? É difícil dizer com exatidão. A multiplicidade de fatores que influenciam o preço de uma ação torna difícil comprovar a causalidade para qualquer empresa específica.

No entanto, em termos gerais, a análise de Riethmueller constatou que as empresas que registraram despesas de recuperação de US$ 107 milhões ou mais apresentaram uma queda média de 10,1% no preço das ações, considerando o período de 10 dias antes a divulgação dos resultados até 10 dias depois, ajustada pelo desempenho geral do Nasdaq. Já as empresas com despesas de recuperação abaixo desse limite tiveram um desempenho inferior ao do mercado em uma porcentagem menor, de 3,2%. As empresas com despesas de recuperação acima do limite também apresentaram maior risco de quedas no preço das ações, independentemente da magnitude.

Riethmueller, ex-conselheiro jurídico de uma empresa de ciências biológicas, examinou 91 empresas "unicórnio" com uma avaliação pré-IPO superior a US$ 1 bilhão que abriram capital entre 2014 e 2024.

Muitas empresas não avaliaram explicitamente o efeito que as despesas diferidas teriam sobre suas operações em seus formulários S-1, o que Riethmueller argumenta ser necessário, e em grande parte deixaram de detalhar os custos futuros que ocorreriam após o trimestre imediatamente posterior ao IPO.

A empresa de cibersegurança Rubrik, por exemplo, divulgou despesas de recuperação iminentes de US$ 621,5 milhões em seu formulário S-1, mas não quantificou até depois do IPO os custos adicionais de US$ 475,6 milhões relacionados a concessões pré-IPO que ainda não haviam sido totalmente integralizadas.

Rubrik não respondeu aos pedidos de comentários.

Acadêmicos que analisaram o artigo de Riethmueller disseram ao DealBook que gostariam de ver uma análise estatística mais aprofundada de suas afirmações sobre os riscos de queda no preço das ações.

“As evidências certamente corroboram a ideia de que os investidores não antecipam totalmente esses custos, mas as empresas com despesas diferidas muito elevadas com RSUs diferem em outros aspectos importantes que também podem afetar os retornos subsequentes”, escreveu Partha Mohanram, professor da Rotman School of Management da Universidade de Toronto, que estuda remuneração baseada em ações, em um e-mail.

Riethmueller afirmou que não estava argumentando que as despesas de recuperação necessariamente causam quedas no preço das ações, mas sim que são um fator de risco para tais quedas e que deveriam ser divulgadas com mais clareza. Sua análise indicou que o tamanho da empresa, por si só, não era um indicador estatisticamente significativo de maior risco de queda, disse ele.

Uma forte convenção

A posição de que um IPO não é provável até que ocorra foi apoiada pelas quatro maiores empresas de auditoria — Deloitte, EY, KPMG e PwC — que foram contratadas por 50 das 51 empresas com despesas diferidas significativas. Elas argumentaram, de diversas maneiras, que os IPOs estão sempre sujeitos a uma incerteza significativa ou dependem de fatores fora do controle da empresa.

“Para um evento ser provável, ele não precisa ter ocorrido ainda”, disse Steven Balsam, professor de contabilidade da Fox School of Business da Temple University. “Existe um princípio contábil chamado conservadorismo. E, basicamente, o conservadorismo diz: 'Reconhecemos uma despesa o mais rápido possível, ao contrário da receita, que esperamos para reconhecer'. Para mim, isso viola o princípio do conservadorismo.”

A SEC, que analisa os formulários S-1 antes da abertura de capital das empresas, permitiu que a convenção de "probabilidade" permanecesse em vigor.

Nem todos concordam com a recomendação de Riethmueller de reconhecer proativamente as despesas com ações restritas (RSUs) de duplo acionamento nas contas de uma empresa antes de sua abertura de capital.

“Talvez a SEC e outros órgãos reguladores devessem considerar, ou as empresas devessem considerar, se existem maneiras melhores de divulgar isso como um risco”, disse John Berlau, diretor de política financeira do Competitive Enterprise Institute. “Mas não acho que seja contábil correto contabilizar isso como prejuízo aos lucros.”

O período analisado por Riethmueller terminou em 2024, mas ele prevê que o uso de despesas de recuperação continuará. Na verdade, o problema pode estar prestes a piorar, afirmou: se a SEC (Comissão de Valores Mobiliários dos EUA) levar adiante sua proposta de permitir a divulgação de relatórios financeiros semestrais em vez de trimestrais, isso poderá atrasar ainda mais o "acerto de contas das RSUs" (Unidades de Ações Restritas) após a abertura de capital de uma empresa.

UnB International Congress of Accounting and Governance

Para quem está em Brasília, ontem (16/09/2026) teve início o 12th UnB International Congress of Accounting and Governance & 9th Congress of Scientific Initiation – CCGUnB, no prédio da Finatec.

Hoje, no segundo dia do evento, além das sessões paralelas, haverá, às 18h05, a palestra internacional “Accounting for Brazil: Public sector research on problems that matter”, proferida pelo professor doutor André Lino, da University of Essex Business School, e mediada pelas professoras doutoras Andrea Gonçalves, da UnB, e Cláudia Cruz, da UFRJ.

Amanhã, último dia do evento, as plenárias finais terão início às 10h30, com o tema “Crédito, Inadimplência e Sustentabilidade Financeira: Desafios do Agro, das Famílias e das MPEs”. Participarão como palestrantes João Vagnes de Moura Silva (diretor de Gestão de Riscos do BB), Antonio Carlos Wagner Chiarello (diretor de Empréstimos e Financiamentos do BB) e Ricardo Cerqueira Leite Vieira Coutinho (gerente de Projetos Especiais do Sebrae Nacional), com mediação dos professores doutores Danielle Montenegro e Sérgio Nazaré, da UnB.

Por fim, às 12h10, ocorrerá a última palestra plenária, “Das normas baseadas em princípios à prática: caminhos para o fortalecimento da contabilidade aplicada ao setor público”, proferida pela professora doutora Patrícia Varela, da USP, e mediada pelas professoras doutoras Lidiane Dias, da UFPA, e Cláudia Cruz, da UFRJ.

A programação completa pode ser conferida: aqui.

Filantropia e Ciência no Brasil

Da Nature:

Filantropos no Brasil estão começando a direcionar dinheiro para a ciência — uma tendência que pode proteger o financiamento da pesquisa caso o vencedor da eleição presidencial do próximo mês não priorize a ciência. Historicamente, cientistas de importantes universidades brasileiras têm criticado aqueles que aceitam financiamento privado, argumentando que a ciência deveria ser totalmente financiada pelo governo. Mas pesquisadores que receberam financiamento filantrópico afirmam que isso proporciona um grau bem-vindo de flexibilidade, ou os ajudou a lançar projetos quando o financiamento público não é suficiente.

Rir é o melhor remédio

 

IA formaliza o último teorema de Fermat

Mais um avanço da IA na matemática:

Um protótipo avançado do chatbot de inteligência artificial Claude produziu uma demonstração de 13 milhões de linhas, verificada por computador, do Último Teorema de Fermat em apenas 11 dias. O fato de uma máquina ter conseguido formalizar essa demonstração histórica — um projeto que se esperava que levasse cerca de uma década para ser concluído por humanos — “simplesmente me deixou boquiaberto”, afirma o teórico dos números Alex Kontorovich. O resultado demonstra que a IA desempenhará um papel cada vez mais importante na criação de versões algoritmicamente verificáveis ​​do trabalho dos matemáticos e indica que essa tecnologia poderá em breve analisar todo o acervo do conhecimento matemático.

O livro que conta a descoberta pelo matemática Andrew Wiles (foto acima) está descrita de maneira deliciosa no livro abaixo:

GPT soluciona um dos problemas 3

O mais recente marco matemático da OpenAI rapidamente se tornou alvo de controvérsia. Hoje, a empresa anunciou que seus agentes resolveram um dos Problemas do Milênio, alguns dos problemas em aberto mais importantes da matemática. Em circunstâncias normais, essa solução seria uma grande conquista para a OpenAI.

Mas o anúncio foi ofuscado por acusações de que a OpenAI usou o trabalho de Tristan Buckmaster, matemático da NYU, e de Levent Alpöge, funcionário da Anthropic, sobre o problema com auxílio de IA como ponto de partida, sem lhes dar o devido crédito. A OpenAI negou as acusações.

Permanece incerto se os modelos da OpenAI utilizaram o trabalho realizado por Buckmaster e Alpöge, embora Sébastien Bubeck, membro da equipe técnica da OpenAI, tenha afirmado em uma coletiva de imprensa que a equipe se inspirou a investigar o problema após ouvir um rumor sobre os esforços de Buckmaster e Alpöge. Mas, independentemente de os modelos da OpenAI terem ou não se beneficiado da pesquisa de Buckmaster e Alpöge, este episódio pode marcar um ponto de virada na história da matemática.

Os modelos de IA parecem agora essenciais para avançar nos problemas matemáticos mais importantes da nossa época, e a sua resolução pode exigir recursos disponíveis apenas em algumas poucas empresas de IA de ponta, que muitas vezes desafiam as normas de colaboração acadêmica que sustentam a maior parte do progresso matemático. Se esse é o futuro para o qual caminhamos, não está claro qual será o papel dos matemáticos humanos nele. 

O problema que a OpenAI afirma ter resolvido é conhecido como o problema da existência e suavidade de Navier-Stokes. É um dos sete Problemas do Milênio selecionados pelo Instituto de Matemática Clay em 2000. As soluções são premiadas com um milhão de dólares; até hoje, apenas um outro Problema do Milênio havia sido resolvido. 

O problema de Navier-Stokes diz respeito a um conjunto de equações que descreve como fluidos, como água e ar, fluem ao longo do tempo. As equações são amplamente utilizadas no campo da dinâmica dos fluidos e provaram ser poderosas, mas físicos e matemáticos não as compreendiam completamente. Em particular, era desconhecido até hoje se as equações poderiam, sob certas condições, falhar e prever um estado de coisas impossível — como um fluido com velocidade infinita.

Na segunda-feira, Buckmaster, da NYU, publicou uma demonstração na rede social Mastodon mostrando que uma versão simplificada das equações de Navier-Stokes pode, de fato, falhar — um grande avanço na solução do Problema do Milênio. Ele e Alpöge trabalharam no problema por quase um ano, usando modelos disponíveis publicamente tanto da OpenAI quanto da Anthropic.

Hoje, a OpenAI apresentou uma prova demonstrando que as equações completas de Navier-Stokes também podem falhar. A prova foi obtida usando um modelo interno que supera drasticamente o já impressionante modelo Astra, lançado apenas na semana passada. A empresa afirma que não pretende reivindicar o prêmio de um milhão de dólares pela solução do problema.

Essas conquistas matemáticas são indiscutivelmente impressionantes, mas atraíram muito menos atenção do que a controvérsia sobre suas origens. Junto com a demonstração, Buckmaster publicou um documento detalhando suas interações com funcionários da OpenAI depois de ouvir rumores sobre o trabalho deles e entrar em contato com um deles. Segundo ele, os funcionários da OpenAI lhe apresentaram duas possibilidades: ou ele e Alpöge publicavam seu trabalho e a OpenAI publicaria a solução de Navier-Stokes no dia seguinte, ou ele trabalhava com a OpenAI em um artigo sobre Navier-Stokes que excluía Alpöge da autoria, devido à sua afiliação com a Anthropic, a maior rival da OpenAI.

Buckmaster também escreveu que perguntou aos funcionários se os agentes haviam obtido acesso às transcrições do trabalho que ele e Alpöge haviam realizado com os modelos da OpenAI, o que eles negaram; e se os modelos da OpenAI haviam sido treinados com base nessas transcrições, para o que não responderam. A MIT Technology Review entrou em contato com Buckmaster para comentar o assunto, mas não obteve resposta até a publicação.

A clara implicação do documento é que os modelos da OpenAI, de alguma forma, utilizaram o trabalho de Buckmaster e Alpöge. Esse cenário é plausível à primeira vista. As demonstrações de Buckmaster/Alpöge e da OpenAI utilizam uma abordagem para o problema de Navier-Stokes desenvolvida pelos matemáticos Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa.

Segundo Javier Gómez-Serrano, professor de matemática da Universidade Brown, essa abordagem foi uma das várias consideradas promissoras para a solução do problema de Navier-Stokes. Portanto, embora não seja impossível que ambas as equipes tenham chegado a essa abordagem de forma independente, também é concebível que o trabalho de Buckmaster e Alpöge tenha influenciado o da OpenAI.

Na coletiva de imprensa, Mark Chen, diretor de pesquisa da OpenAI, negou novamente que quaisquer agentes ou funcionários da OpenAI tenham acessado as transcrições de Buckmaster e Alpöge — mas, considerando o que foi revelado sobre o ataque hacker à Hugging Face , fica claro que a OpenAI nem sempre tem plena consciência do que seus agentes estão fazendo. 

Se os modelos da OpenAI foram treinados com base no trabalho de Buckmaster e Alpöge, ou se seus agentes de alguma forma tiveram acesso a ele, então a falha da empresa em apurar a verdade e dar o devido crédito a esses pesquisadores é lamentável. Mas talvez haja um pequeno consolo nessa versão da história para os matemáticos, pois sugeriria que o árduo trabalho de dois humanos, um dos quais um renomado especialista em Navier-Stokes, foi essencial para a capacidade dos agentes de resolver o Problema do Milênio.

Especialistas há muito identificam o "gosto pela pesquisa", ou seja, a capacidade de escolher questões e direções de pesquisa promissoras, como um grande obstáculo para a IA na ciência e na matemática. Se os agentes da OpenAI de fato optaram por seguir a abordagem de Córdoba-Martínez-Zoroa porque Buckmaster e Alpöge fizeram o mesmo, então o gosto humano pela pesquisa desempenhou um papel essencial no sucesso da OpenAI.

Ainda assim, o panorama geral é preocupante. O progresso que Buckmaster e Alpöge alcançaram ao longo de quase um ano de colaboração com modelos disponíveis publicamente demonstra o potencial da colaboração entre humanos e IA. No entanto, eles não conseguiram chegar a uma solução completa. Enquanto isso, a OpenAI encontrou uma solução em poucos dias usando um modelo interno, e o sucesso dessa solução teve um custo astronômico: na coletiva de imprensa, Bubeck e Chen afirmaram que a equipe só conseguiu resolver o problema executando cerca de 10.000 agentes simultaneamente, a um custo de milhões de dólares. (...)

Fonte: aqui