Convergência entre ativos digitais, IA e educação financeira — e um mercado com menos espaço para apostas sem convicção
Em junho eu fechei o último Kadmotek Quarterly com duas ideias em aberto: a de que IA tinha parado de ser promessa e passado a cobrar governança, e a de que o capital estava ficando mais seletivo. Não eram conclusões. Eram perguntas que eu deixei no ar de propósito, porque não tinha ainda evidência suficiente para fechá-las. Este trimestre trouxe essa evidência — em lugares que eu não esperava, vindo de gente do portfólio, da FEBRABAN TECH em que a Quadra estreou, e de um número que li num relatório de mercado numa manhã qualquer de julho.
Vou começar pela pergunta que ainda não sei responder por completo.
A pergunta da convergência
Na FEBRABAN TECH deste ano, a Quadra estreou no mercado brasileiro. Pedro Birmann apresentou, eu estava lá como investidor-operador, e o termo que ficou martelando na minha cabeça depois não foi tokenização, nem RWA, nem nenhuma das palavras que a gente já cansou de usar em painel de evento. Foi convergência.
Convergência de ativos digitais. Não no sentido de que cripto e ativos tradicionais vão virar a mesma coisa — isso é conversa de quem nunca operou dos dois lados. Convergência no sentido de que a infraestrutura que sustenta um ativo digital e a infraestrutura que sustenta uma cadeia tradicional do mercado de capitais estão, a cada trimestre, compartilhando mais peças: custódia, compliance, liquidação, rastreabilidade. Estar no Blockchain Rio e, poucas semanas depois, na FEBRABAN TECH, deixou isso ainda mais claro — não pelo tamanho dos dois eventos, mas por mostrarem, de ângulos opostos, o mesmo movimento. Há poucos anos, uma conversa sobre Web3 começava quase sempre por criptomoeda. Hoje ela pode começar por stablecoin, passar por FX e derivativos, e terminar discutindo infraestrutura de mercado, sem que ninguém precise justificar a ponte entre um assunto e outro. Talvez “TradFi contra Web3” já não seja a forma mais útil de ler esse movimento. Não é um mercado substituindo o outro. São os trilhos começando a se encontrar.
A pergunta que fica é se essa convergência é estrutural — o próximo capítulo de como o mercado financeiro brasileiro vai se organizar — ou se é só o vocabulário mais recente de um hype que a gente já viu virar outros hypes antes. Mas eu queria abrir este quarterly com a pergunta, porque ela não fica restrita a ativos digitais. Ela também aparece entre software e inteligência artificial, entre educação e inclusão, entre investimento e o acompanhamento que a gente faz de perto dos founders — e as próximas seções deste texto, cada uma à sua maneira, tocam nela.
No último Quarterly escrevi sobre uma decisão que vinha amadurecendo na Kadmotek: menos dispersão, mais profundidade. Três meses depois, começo a entender melhor o que essa profundidade produz. Ela gera contexto, e contexto, no fim, é uma das matérias-primas mais importantes para formar convicção, tanto para um investidor quanto, cada vez mais, para qualquer ferramenta de IA que dependa dele para funcionar bem.
O que veio depois da profundidade — LeverPro e a Levi AI
Quando escrevi o capítulo 3 do Bastidores da Tese, “Quando profundidade de produto vence tamanho”, a tese era sobre a LeverPro prosperar num mercado de FP&A quase inexplorado no Brasil por causa do conhecimento técnico e da obstinação do Alysson, não por tamanho de capital. Este trimestre a empresa deu a sequência natural dessa tese, e eu não podia deixar de registrar.
Antes de qualquer conversa sobre inteligência artificial, deixa eu ser honesto sobre uma coisa: eu já ouvi promessa de IA suficiente para uma vida inteira de venture capital. O que muda a minha opinião não é o discurso, é ver uma empresa do portfólio se reconstruir por dentro em poucos meses, sem alarde, e só depois mostrar o resultado. A LeverPro continua com o mesmo núcleo que sempre teve, finanças corporativas e FP&A, mas a arquitetura ao redor dele está mudando rápido: a empresa construiu um AI Gateway que trabalha com diferentes LLMs, criou a Levi AI, já apresentada publicamente em vídeo, e passou a usar inteligência artificial na geração de relatórios, planilhas, apresentações, classificação de contas, projeções e dashboards, ao mesmo tempo em que avança numa infraestrutura conectada a mais de 100 ERPs.
A leitura interessante não é a tecnologia em si. É a disciplina por trás dela. Alysson e o time não saíram construindo um produto novo para cada área que a empresa já não dominava: recursos humanos, comercial, jurídico. Pegaram a base que já tinham, a mesma que descrevi no capítulo 3, e aprofundaram. Como eles mesmos colocaram: não é um novo negócio, é o mesmo negócio, mais fundo.
Não é um novo negócio. É o mesmo negócio, mais fundo.
Essa frase merece ficar registrada porque ela é, sem querer, uma definição do que eu tento descrever há anos quando falo em investidor-operador. Não é sobre acumular funcionalidades. É sobre resistir à tentação de diluir o que funciona só porque tem orçamento e talento disponível para fazer mais coisas. A LeverPro teve, nos últimos meses, exatamente esse teste, condições de mercado apertadas, pressão de caixa, e a escolha óbvia teria sido se dispersar atrás de qualquer receita. Eles escolheram aprofundar o que já sabiam fazer. Isso não aparece em pitch deck. Aparece em decisão, tomada sob pressão, quando ninguém está aplaudindo.
E é justamente isso que torna o caso interessante para além da própria LeverPro. Não estamos falando de colocar IA dentro de um software financeiro como quem adiciona um chatbot ou um copiloto a mais. Estamos falando de uma plataforma que já ocupa um workflow importante dentro da empresa, recebe dados financeiros de fontes diferentes e começa a deixar a inteligência artificial trabalhar sobre esse contexto acumulado. Tenho pensado que a pergunta relevante para um investidor talvez deixe de ser “essa empresa usa inteligência artificial?”, em pouco tempo, quase todas vão usar. As perguntas que importam de verdade são outras:
As perguntas que substituem “essa empresa usa IA?”
- Onde estão os dados?
- Quem controla o workflow?
- Qual contexto a IA consegue acessar?
- Há integração suficiente para ela tomar decisões, ou só para responder perguntas?
- Quanto mais a IA é usada, o produto fica mais valioso ou mais fácil de substituir?
Talvez uma parte importante da próxima geração de software nasça exatamente daí, não da criação de milhares de aplicativos novos com IA embutida, mas da transformação de sistemas que já ocupam posições relevantes dentro das empresas. Foi olhando para esse movimento na LeverPro que passei a enxergar a convergência da seção anterior de um jeito mais concreto: o mesmo dado, usado por mais gente, de formas cada vez mais entrelaçadas.
Quem consegue justificar, não quem consegue captar
Enquanto isso acontecia no portfólio, eu estava lendo um número que, para mim, é o dado mais importante deste trimestre inteiro, e não veio de nenhum relatório de banco, veio de uma consolidação da Sling Hub que vi circular no LinkedIn.
No segundo trimestre, a América Latina recebeu US$ 3 bilhões em investimentos de venture capital, distribuídos em 129 rodadas, um crescimento de 31% sobre o trimestre anterior. À primeira vista, é uma leitura de recuperação, e é assim que a maioria vai comentar esse número nas próximas semanas. Mas o dado que interessa não está no volume, está na concentração: o Brasil absorveu 57% de todo o capital movimentado na região, e mais da metade dos recursos do trimestre foi para startups de inteligência artificial. Isso não é distribuição homogênea entre setores, geografias ou teses, é convicção concentrada em poucos lugares.
A minha conclusão é que talvez a mudança real não seja a recuperação do investimento, e sim a redução da margem para erro. Em ciclos anteriores, capital abundante permitia que muitas teses coexistissem por bastante tempo antes de o mercado cobrar respostas, inclusive as fracas. Num ambiente mais seletivo, esse prazo encolhe: produto precisa demonstrar valor, founder precisa demonstrar capacidade de execução, distribuição precisa deixar de ser só uma página de GTM no deck, e tecnologia precisa resolver algo importante o bastante para justificar o capital recebido. Há liquidez no mercado. O que ficou escasso foi a disposição de apostar sem convicção.
O mercado voltou. Mas voltou mais seletivo — e talvez o recurso mais escasso hoje não seja dinheiro. Seja convicção.
Essa é, no fundo, a mesma régua que eu descrevi em junho, só que com números novos. E é a régua que explica por que a Kadmotek segue escolhendo aprofundar teses existentes em vez de perseguir todas as oportunidades que aparecem, o mesmo movimento que a LeverPro fez dentro de casa, a Kadmotek tem feito no portfólio.
Presença seletiva, de novo
Em junho eu já tinha escrito sobre trocar agenda extensa por presença direcionada. Este trimestre isso se confirmou de um jeito prático, em quatro ambientes bem diferentes entre si: Blockchain Rio, o Congresso Fenabrave, o 6º Panorama de Veículos da ACREFI e a FEBRABAN TECH. Cripto, varejo automotivo por dois ângulos diferentes, e sistema financeiro tradicional, a mesma tese precisou se sustentar sem eu poder recorrer ao script de nenhum dos quatro.
O ACREFI, em particular, me surpreendeu. Não pelos números do mercado de financiamento de veículos, que já eram esperados, mas pela quantidade de instituições dispostas a compartilhar experiência de forma aberta: Daycoval, BV, Itaú, PAN, C6 e GM Financial, todas no mesmo painel, cobradas com objetividade sobre a necessidade de bancos e financeiras estarem mais próximos dos dealers. A mensagem que ficou não era nova, mas valia repetir: tecnologia escala negócio, relacionamento continua construindo negócio. E fora do palco, acompanhei o evento ao lado do Aurélio Araújo, da Leadfy.
Foi justamente na FEBRABAN TECH, numa das discussões sobre o Desenrola Brasil, que uma pergunta ficou martelando comigo depois — e que eu não coloquei no artigo que escrevi sobre o evento, porque na hora ainda não tinha maturado. O programa discute redução de inadimplência e ampliação de acesso ao crédito, mas quase toda a conversa girava em torno de mecanismo financeiro: taxa, prazo, garantia. E quase nada em torno do que causa boa parte da inadimplência recorrente, que é a falta de repertório para lidar com dinheiro. E, indo um pouco além: educação financeira para quem, exatamente?
É exatamente aí que a Maia entra, e é por isso que sinto falta dela quando falo de infraestrutura de crédito sem mencionar educação financeira. Não porque a Maia seja uma solução pronta para o Desenrola — não é essa a afirmação. É porque acompanhar a empresa de perto ampliou a minha própria percepção sobre o que significa acessibilidade em educação. A gente costuma pensar inclusão como sinônimo de acesso ao conteúdo, mas acesso não é o mesmo que capacidade de compreender: pessoas com deficiência intelectual, transtornos de aprendizagem ou outras formas de processamento cognitivo muitas vezes precisam de estruturas de ensino diferentes para aprender algo tão prático quanto lidar com o próprio dinheiro, um dos conhecimentos com maior impacto sobre autonomia que existe. Se a ambição é levar educação financeira a milhões de pessoas, a discussão sobre escala provavelmente vai ter que incorporar também a discussão sobre acessibilidade cognitiva. Temos usado a rede da Kadmotek para conectar a Maia a conversas com instituições financeiras, justamente para aplicar os anos de experiência dela nesse tema, ajudando a letrar financeiramente essas pessoas e empoderá-las com esse conhecimento. Não sei ainda se isso vira parte da resposta que o mercado está buscando para acessibilidade e inadimplência, essa é uma pergunta em aberto, não uma conclusão que eu quero forçar. Mas é o tipo de pergunta que só aparece porque acompanho de perto o suficiente para ver onde a tese de uma empresa se encaixa em discussões que, à primeira vista, não têm nada a ver com ela.
Duas histórias que ainda não terminaram
Tem duas séries rodando em paralelo neste projeto editorial, e nenhuma das duas chegou ao fim, de propósito.
A primeira é o Bastidores da Tese Kadmotek. Já publiquei os capítulos sobre Leadfy, Maia, LeverPro e Bitshopp (link). O próximo é a Fenynx, que também esteve na FEBRABAN TECH, o founder Lucas Montanini palestrou no estande da FoxBit sobre a possibilidade de estruturar crédito tendo ativos digitais como colateral, o que já é, sem querer adiantar o capítulo, mais uma peça da convergência de que falei lá no início deste texto. Vou guardar os detalhes para quando esse capítulo sair, porque essa é exatamente a lógica da série: a tese completa só aparece quando todos os capítulos estiverem no ar, não antes.
A segunda é o conteúdo que nasceu do CarnaThon, que também segue em construção, transformando as discussões coletivas daquele encontro em artigos próprios. As duas séries, juntas, são o jeito mais honesto que eu encontrei de mostrar como uma tese de investimento muda com o tempo, não anunciando a mudança, mas deixando o leitor acompanhar o raciocínio junto comigo, capítulo a capítulo.
O que fica deste trimestre
Se eu tivesse que resumir os últimos três meses em uma frase, seria essa: o mercado está pagando por quem consegue justificar profundidade, não por quem consegue anunciar volume. A LeverPro mostrou isso lá dentro, aprofundando o próprio negócio em vez de se dispersar. Os números da Sling Hub mostram isso no mercado, com capital cada vez mais concentrado em quem convence. E os eventos deste trimestre mostraram que a mesma tese, testada em ambientes diferentes, ou se sustenta ou racha, a nossa, até aqui, tem se sustentado.
O que vem a seguir é a Fenynx entrando no Bastidores da Tese, mais uma peça da trilha do CarnaThon e, se a convergência de ativos digitais for mesmo o que eu suspeito que seja, o começo de uma série nova para tratar dela com a profundidade que o tema exige, não com o vocabulário emprestado de painel de evento.
Continuo aqui, tentando ficar perto o suficiente das empresas do portfólio para reconhecer essas mudanças antes que elas virem manchete, e preparado o suficiente para ajudar a avançar quando elas chegam.
Principais aprendizados
- Convergência não é exclusividade de ativos digitais: o mesmo padrão aparece entre software e IA, entre educação e inclusão, entre investimento e acompanhamento de founders.
- A pergunta relevante sobre IA está deixando de ser “a empresa usa?” e passando a ser quem controla o dado e o workflow por trás dela.
- Capital de risco na América Latina voltou a crescer, mas de forma concentrada — o recurso mais escasso hoje é convicção, não liquidez.
- Presença em evento só gera valor quando conecta pessoas que já fazem parte da mesma tese, não pela quantidade de agenda.
- Acessibilidade em educação financeira não se resume a acesso ao conteúdo — inclui também acessibilidade cognitiva.
- Uma tese de investimento se revela aos poucos, capítulo a capítulo, não em um único anúncio.
Perguntas de quem acompanha de perto
Como saber se uma empresa do portfólio está aprofundando a tese ou só se dispersando atrás de receita?
Geralmente aparece na decisão, não no discurso: observo se a empresa resiste à tentação de criar produtos novos para capturar receita fora do que já domina, mesmo sob pressão de caixa.
Vale a pena continuar indo a muitos eventos de setor?
Prefiro menos eventos, escolhidos por ambiente e não por agenda, e chego neles pensando em quem quero encontrar fora do palco — foi assim que uma conversa ao lado do painel no ACREFI valeu mais que o painel em si.
Como avaliar se uma startup está usando IA de verdade ou só anunciando isso?
Pergunto onde estão os dados, quem controla o workflow e se a IA toma decisão ou só responde pergunta — a resposta importa mais do que qualquer claim de “temos IA”.
Para acompanhar de perto
O capítulo 3 do Bastidores da Tese, sobre como a LeverPro venceu pelo aprofundamento de produto e não pelo tamanho do capital, está publicado aqui. E o histórico completo de investidas, write-off e exit de 2025 está no Capital em Movimento.
