A avaliação através de IA tornou-se uma opção comum para empresários que procuram uma avaliação rábida e sem custos. Num contexto onde a tecnologia se assume como resposta rápida a quase todos os desafios, estas plataformas prometem resolver em minutos aquilo que tradicionalmente exige análise rigorosa, interpretação estratégica e contacto direto com o negócio.
Mas a avaliação empresarial deve ser vista como uma ferramenta estratégica de decisão. Quando bem feita, alinha interesses, reforça a capacidade negocial e protege o valor da empresa. Quando mal conduzida, compromete decisões, afasta investidores e prejudica o posicionamento do empresário.
A avaliação aplica-se em vários contextos além da venda. Frequentemente, os empresários recorrem à avaliação também para reorganizar participações, planear sucessões, captar capital ou cumprir obrigações legais. Cada um destes cenários exige critérios próprios e métodos bem ajustados ao objetivo da avaliação.
Muitas plataformas de avaliação através de IA prometem resultados rápidos, objetivos e acessíveis. Com base em alguns dados básicos e poucos cliques, o empresário obtém relatórios com múltiplos médios, gráficos e uma estimativa de valor. Assim, estas ferramentas parecem resolver, de forma simples, um problema que é na verdade complexo.
No entanto, quando se entra num processo de venda, captação de capital ou negociação com investidores, confiar exclusivamente numa avaliação automática representa um risco elevado. Na maioria dos casos, estas soluções não têm a profundidade necessária para sustentar uma decisão que afeta o futuro da empresa.
As plataformas de avaliação através de IA baseiam-se, geralmente, em três blocos de informação: dados financeiros básicos (como o EBITDA), setor de atividade e bases públicas de múltiplos. Com estes inputs, os algoritmos aplicam fórmulas automáticas que simulam diferentes métodos de avaliação. Na prática, o modelo mais comum cruza o EBITDA com múltiplos médios por setor, ajustando ligeiramente segundo o tamanho da empresa.
Contudo, este tipo de abordagem ignora os riscos específicos do negócio, o contexto competitivo e o potencial estratégico da empresa. Normalmente, os pressupostos utilizados não são validados nem adaptados ao caso concreto. Como consequência, a avaliação resultante transmite uma ilusão de precisão, mas está longe de refletir o real valor da empresa.
A avaliação através de IA parece oferecer segurança e rigor técnico. No entanto, pequenas variações nos dados inseridos podem gerar resultados significativamente diferentes. Por regra, os algoritmos aprendem com dados passados, o que os leva a replicar padrões históricos e penalizar empresas que inovam ou que não seguem modelos convencionais.
Além disso, os sistemas automáticos forçam a normalização das empresas, enquadrando-as em moldes padronizados. Habitualmente, não conseguem lidar com sazonalidade, ciclos de negócio longos ou estruturas operacionais mais complexas. Dessa forma, geram avaliações que não respeitam as especificidades do negócio.
A avaliação através de IA não consegue medir elementos intangíveis que fazem a diferença numa negociação. Tipicamente, estes sistemas ignoram o valor da marca, o conhecimento acumulado da equipa, a fidelização de clientes ou a reputação no setor. Por outro lado, também não analisam a cultura interna, a estrutura societária, a estabilidade da liderança nem a capacidade de adaptação a novos contextos.
Em processos de venda, os investidores valorizam muito mais do que indicadores financeiros. Geralmente, procuram sinais de alinhamento estratégico e de potencial de continuidade. Como a IA não capta esses fatores, a avaliação perde força negocial.
A avaliação através de IA não tem apenas limitações técnicas. Levanta também riscos legais. Normalmente, os investidores, os sócios ou os credores podem contestar o valor apurado se não existir um processo sólido por trás. Em muitos casos, a avaliação é analisada ao pormenor durante a due diligence.
Na maioria das plataformas automáticas, as premissas utilizadas não são documentadas de forma transparente. Frequentemente, isso compromete a rastreabilidade do processo e levanta dúvidas quanto à sua validade. Em situações mais críticas, pode mesmo gerar responsabilidade civil para o empresário ou os administradores.
A avaliação através de IA pode prejudicar gravemente uma operação. Por vezes, uma subavaliação afasta investidores estratégicos, reduz propostas e diminui o interesse do mercado. Outras vezes, uma sobreavaliação cria falsas expectativas e bloqueia negociações desde o início.
Muitos empresários tomam decisões estruturais como fusões, reestruturações ou captação de capital com base em relatórios automáticos que não espelham a realidade da empresa. Em geral, os múltiplos aplicados por estas plataformas estão desfasados das práticas de mercado.
Os investidores reconhecem rapidamente uma avaliação feita por IA. Em regra, percecionam esses relatórios como simplistas, genéricos e pouco fiáveis. Frequentemente, avaliações automáticas são descartadas em processos conduzidos por fundos institucionais ou por compradores experientes.
Quando a avaliação não tem sustentação, também a credibilidade do empresário fica em causa. Por isso, apresentar uma avaliação frágil pode colocar em risco a negociação ainda antes de começar.
Durante a due diligence, os investidores não avaliam apenas os ativos ou os resultados. Avaliam atambém o processo de avaliação. Quando este assenta numa avaliação através de IA, surgem questões inevitáveis: quais foram os critérios? Que pressupostos foram usados? Os dados são fiáveis?
Se o processo não for robusto e bem justificado, a confiança do investidor fica comprometida. Por consequência, o poder negocial do empresário enfraquece consideravelmente.
A avaliação através de IA pode ter um papel útil, desde que se use com critério. Pode servir como base preliminar para explorar cenários, comparar múltiplos setoriais ou preparar um diagnóstico inicial. Contudo, não substitui o julgamento técnico nem a experiência de quem conhece o mercado.
É fundamental saber distinguir entre ferramenta de apoio e instrumento de decisão. Quando se delega esta responsabilidade a um algoritmo, sem supervisão humana, os riscos aumentam substancialmente.
Na HMBO, usamos tecnologia para melhorar a eficiência do processo de avaliação. Aplicamos ferramentas analíticas para identificar tendências, organizar dados e apoiar a construção de modelos financeiros. No entanto, garantimos sempre que a avaliação é feita por profissionais com experiência em processos reais.
Cruzamos dados automáticos com leitura estratégica, contacto direto com empresários e conhecimento do mercado. Por essa razão, entregamos avaliações realistas, fundamentadas e ajustadas ao perfil de cada investidor.
A multiplicação de plataformas de avaliação através de IA criou a ilusão de que é possível obter um valor justo com rapidez e baixo custo. Contudo, quando o valor real da empresa está em jogo, os atalhos saem caro. Subavaliações podem desvalorizar anos de trabalho. Sobreavaliações afastam investidores sérios. Avaliações mal preparadas comprometem todo o processo.
Na HMBO, analisamos cada empresa a partir do seu contexto específico. Trabalhamos com o empresário para compreender os objectivos, o posicionamento e os desafios. Com base nesse trabalho, definimos o método de avaliação mais adequado e preparamos uma narrativa de valor sólida.
Envolvemo-nos desde o início com os investidores-alvo, garantindo que a avaliação é credível, defensável e alinhada com o mercado. Ao preparar o empresário para a negociação, aumentamos a probabilidade de concretizar a operação nos termos certos.
Por isso, entregamos avaliações que geram confiança e resultados. Quando o valor da sua empresa está em causa, não deixe a decisão nas mãos de um algoritmo.
Precisa de saber o valor justo da sua empresa e como o defender perante investidores? Fale connosco!
