Fricção: a palavra que vai decidir que empresas sobrevivem à IA.

Há vídeos que vejo para passar o tempo e há vídeos que me obrigam a parar, voltar atrás e tirar notas.

Este enquadrou-se na segunda categoria...

Está em inglês, é um pouco longo e é denso. Sei que muitos dos meus leitores não têm paciência (ou à-vontade com a língua inglesa) para o ver do princípio ao fim, por isso decidi fazer aquilo que gostava que alguém fizesse por mim: contar-te, de forma simples, o que é referido no vídeo e porque é que acho que vale a pena refletir sobre isso.

Um aviso antes de começares a ler... este artigo é a minha interpretação das ideias de outra pessoa. O autor do vídeo fala de empresas concretas e revela o que tem na sua carteira de investimentos. Deixei de fora tudo o que tem a ver com as posições pessoais dele, porque considero que não é isso que interessa discutir. As empresas que vais ler ao longo do texto servem apenas para ilustrar um raciocínio, não são sugestões de compra nem de venda.

O artigo que assustou Wall Street

Para perceberes o vídeo tens de recuar a fevereiro de 2026.

A Citrini Research, uma casa de análise independente muito lida nos Estados Unidos, publicou um texto chamado "The 2028 Global Intelligence Crisis". Não era uma previsão, era um exercício de imaginação: um memorando fictício, escrito como se estivéssemos em junho de 2028, a descrever uma crise económica provocada pela própria eficácia da inteligência artificial.

O texto tornou-se viral e os mercados reagiram mal. Os preços das ações de várias empresas de software, de pagamentos e de serviços caíram fortemente nos dias seguintes, só porque alguém tinha escrito uma história mais ou menos convincente sobre o futuro.

Na altura, escrevi uma reflexão sobre esse momento no meu site pessoal, quando muita gente anunciava o fim das empresas de software vendido por subscrição (SaaS). Se quiseres ler essa reflexão, está aqui: "o fim das empresas de software SaaS?" Este artigo é, de certa forma, a continuação dessa conversa, agora com a tecnologia já à frente dos nossos olhos.

O autor do vídeo reconhece que o texto da Citrini estava bem escrito e que nos fazia pensar... só que também acha que estava cheio de falhas. Em fevereiro de 2026, diz ele, ainda não havia agentes de IA a funcionar a sério nas mãos do público. Atualmente já há e por isso ele decidiu refazer o exercício, agora com a tecnologia que está disponível.

Um assistente que não responde, faz

A 8 de setembro de 2026 a Meta Platforms lançou o Muse nos Estados Unidos, um agente pessoal de inteligência artificial. No momento em que estou a escrever este artigo, ainda só está disponível por lá, para maiores de 18 anos, numa app própria, na web e dentro do WhatsApp.

A diferença para o ChatGPT ou para o Gemini que usas hoje é esta: o Muse não se limita a responder a perguntas. Recebe uma tarefa e executa-a. Abre um navegador, preenche formulários, compara preços, faz reservas e compras (pedindo sempre a tua aprovação antes de gastar dinheiro ou enviar alguma coisa em teu nome).

O autor do vídeo conta três experiências que o deixaram impressionado.

Lê outra vez o terceiro exemplo... pensa em quanto tempo isso te levaria a fazer!

Foi aqui que eu próprio parei o vídeo pela primeira vez.

Fricção, explicada de forma simples

Fricção é tudo aquilo que te dá trabalho entre o momento em que queres algo e o momento em que o obténs.

Comparar preços em sete separadores, preencher formulários, ler letras pequeninas, lembrar-te de renovar, procurar o cupão de desconto, perceber qual é o seguro mais barato com as mesmas coberturas... tudo isto é fricção.

Há muitas empresas no mundo que existem precisamente para te poupar essa fricção. O produto delas é, no fundo, "eu trato da parte chata por ti". São negócios legítimos e alguns até são muito rentáveis.

O problema é que um agente de IA faz exatamente isso... e não se cansa, não se esquece do cupão de desconto e não acha que sete separadores abertos são demasiados.

O verdadeiro risco não é a automação

Esta foi a ideia que mais me marcou...

Quando se fala de inteligência artificial, quase toda a gente pensa em empregos que vão desaparecer e em processos que vão ser automatizados. O autor do vídeo diz que isso já está a acontecer e que já está, em grande parte, refletido nos preços das ações.

O risco, que ainda poucos perceberam, é outro: o risco de as empresas perderem o contacto direto com o cliente.

Se pedirmos a um agente "encontra-me uma suite num hotel perto da conferência, abaixo de 300 euros, que tenha um quarto com excelente isolamento acústico e cancelamento gratuito", nunca chegamos a abrir o site do hotel ou de uma agência de viagens. Não vemos a marca, não vemos os anúncios, não vemos as sugestões para comprar mais qualquer coisa. A empresa pode continuar a vender alojamentos na suite... só que passa a ser através de um fornecedor escondido por trás de um ecrã.

Quem fica com o cliente passa a ser quem controla o agente. É ele que decide a quem compra, é ele que pode vender espaço "patrocinado" dentro das suas recomendações e é ele que pode cobrar uma pequena comissão por cada transação.

As quatro fases desta mudança

O autor do vídeo que referi mais acima organizou a evolução em quatro etapas. Achei a divisão muito útil para perceberes em que ponto estamos.

A quarta fase parece ficção científica, mas as fundações para que se torne possível já estão a ser construídas à vista de todos. A Google apresentou um protocolo para ligar agentes, lojas e meios de pagamento. A Visa e a Mastercard estão a criar formas de autorizar e identificar agentes legítimos. A Microsoft está a integrar agentes com memória em todo o ecossistema de trabalho.

Os hábitos que parecem fossos defensivos

Quem me acompanha há vários anos sabe o quanto dou importância ao MOAT das empresas nas quais invisto, o fosso defensivo que protege uma empresa da concorrência.

O vídeo levanta uma questão incómoda: há empresas que parecem ter um fosso enorme, mas na verdade, só têm um hábito.

Pensa no teu caso. Pedes comida sempre na mesma app porque já está instalada, já tem a morada gravada e lá já tens os dados do teu cartão. Não vais comparar com o site do restaurante, com outras duas apps ou com a opção de ir buscar... todas as noites. O tempo que perdias a comparar preços valia mais do que os euros que irias poupar.

Um agente não tem esse problema. Compara tudo, sempre, sem esforço e sem se fartar.

O autor conta o caso de uma pessoa que pediu a um agente para analisar uma das apólices de seguro que tinha e procurar melhores preços. Em cerca de vinte minutos o agente encontrou as mesmas coberturas por menos 600 dólares por ano. Quantos de nós renovamos os seguros todos os anos sem olhar para lado nenhum, só porque é aborrecido?

A lealdade "preguiçosa" passará a ser testada todos os dias. Uma empresa deixará de poder contar com o cliente só porque mudar dá muito trabalho.

O mapa do autor: fricção contra escassez

Para avaliar cada empresa, o autor do vídeo usa duas perguntas muito simples.

A primeira: quanto do valor desta empresa vem de eliminar trabalho chato às pessoas? Quanto maior, mais exposta está.

A segunda: depois de automatizar a parte chata, sobra alguma coisa (na empresa) difícil de copiar? Quanto mais sobrar, mais resistente é a empresa.

Com estas duas perguntas ele desenhou quatro grupos. Deixo-te o mapa tal como ele o apresenta, com os exemplos que ele próprio apresentou.

Três exemplos que me fizeram pensar

O primeiro é o das agências de viagens online. Segundo os números apresentados no vídeo, a Booking Holdings gastou cerca de 8,1 mil milhões de dólares em marketing em 2025, perto de 30% das receitas. Por cada 10 dólares que entraram, 3 serviram para ir buscar clientes, sobretudo através do Google. O receio do autor não é que as reservas desapareçam, é que o "portageiro" mude de sítio: em vez de pagar ao Google para aparecer, a empresa pode ter de pagar ao dono do agente... ou aceitar margens mais pequenas. O próprio autor admite o outro lado da moeda: viajar tem muitos imprevistos (voos cancelados, quartos que não correspondem às fotos, reembolsos difíceis) e um agente pode preferir usar a infraestrutura da Booking em vez de reconstruir tudo do zero.

O segundo exemplo é a diferença entre a DoorDash e a OpenTable. As duas juntam procura, mas de forma muito diferente. A OpenTable coordena uma reserva, coisa que um agente faz facilmente. A DoorDash tem de pôr uma refeição quente à tua porta, o que exige estafetas, rotas, controlo de fraude, apoio ao cliente e reembolsos. Um agente pode comparar apps, mas continua a precisar de alguém que faça a entrega... e tenderá sempre a escolher quem a fizer melhor.

O terceiro exemplo é o dos pagamentos. O texto da Citrini sugeria que empresas como a Visa e a Mastercard iriam sofrer. O autor do vídeo pensa exatamente o contrário. Quando há uma máquina a comprar em nome de uma pessoa, surgem perguntas novas: o agente estava autorizado? O valor estava dentro do limite? A compra pode ser contestada? Quanto mais afastado o humano está da transação, maior será a necessidade de confiança... e confiança é precisamente o que estas redes vendem!

O caso curioso da Google e da Meta Platforms

Esta parte achei particularmente interessante, porque são duas empresas que muita gente mete no mesmo saco.

A publicidade da Google vive muito de pesquisas com intenção declarada. Escreves "melhor seguro automóvel" e aparecem anúncios. Se um agente fizer essa pesquisa por ti e te devolver apenas duas opções, há menos cliques e menos oportunidades para anúncios. O autor reconhece, ainda assim, que a Google tem trunfos enormes: Android, Chrome, YouTube, Gmail, Maps, o Gemini, a cloud e uma quantidade gigantesca de dados sobre aquilo que as pessoas procuram.

A publicidade da Meta Platforms funciona de outra forma. Não aproveita uma intenção que já existe, cria-a. Estás a ver o Instagram, aparece um produto de que gostas... e depois podes pedir ao agente para tratar da compra. Ninguém usa o Instagram para poupar trabalho, usa-o para se entreter. Por isso, na visão do autor, este tipo de publicidade fica menos exposto aos agentes do que a publicidade nas ferramentas de pesquisa.

Não sei se ele tem razão, sei que é uma forma de pensar que eu ainda não tinha considerado.

Onde é que o autor do vídeo pode estar enganado

Seria desonesto terminar esta reflexão sem olhar para o outro lado.

O próprio autor admite que toda esta tese cairá se as pessoas simplesmente não quiserem usar agentes, ou se as apps das empresas conseguirem oferecer uma experiência melhor do que a de um agente genérico. Já agora, aproveito para acrescentar mais três dúvidas.

Nada disto invalida a ideia central, apenas nos deve lembrar que uma boa história sobre o futuro não é o mesmo que o futuro... uma lição que a própria Citrini deu ao mercado em fevereiro.

O que levo daqui

Não terminei a visualização do vídeo com vontade de comprar ou vender nada nos mercados acionistas.

Saí com uma pergunta nova para colocar sempre que voltar a analisar qualquer empresa: esta empresa vende fricção ou vende escassez?

Se o negócio vive de tornar simples uma coisa complicada, preciso de perceber o que acontece quando essa coisa deixar de ser complicada para toda a gente. Se o negócio vive de algo que ninguém consegue copiar (uma máquina, uma rede, uma marca de confiança, uma experiência física), a inteligência artificial poderá até vir a trabalhar a favor desse negócio.

É uma pergunta que cabe perfeitamente dentro da análise do MOAT que já faço... só não estava a olhar para ela com esta clareza!

Nota final: este artigo é um resumo e uma reflexão pessoal sobre as ideias apresentadas num vídeo de terceiros, publicado no YouTube. As opiniões sobre empresas concretas pertencem ao autor do vídeo e são aqui referidas apenas como exemplos de raciocínio, não como análise ou recomendação. Os números citados são os apresentados no vídeo e não foram verificados de forma independente. A informação sobre o Muse refere-se a setembro de 2026. Como autor deste artigo, admito desde já que detenho ações de algumas das empresas mencionadas. Contudo, nada neste texto constitui qualquer tipo de recomendação de investimento ou desinvestimento.