Nova Recomendação - Carteira Internacional - A próxima revolução da IA pode estar dentro do corpo humano
Atualizado: há 1 minuto
Durante os últimos dois anos, o mercado aprendeu a associar inteligência artificial a três coisas:
chips, data centers e software.
Foi uma associação lucrativa.
Mas pode estar faltando uma parte importante da história.
A IA também está começando a mexer com uma indústria em que cada ganho de produtividade vale bilhões de dólares: a medicina.
E aqui existe uma diferença brutal em relação ao software.
Um algoritmo melhor pode escrever um código mais rápido.
Um algoritmo melhor na medicina pode...
...ajudar a encontrar uma molécula que não existia antes.
...identificar um alvo terapêutico.
...prever como uma proteína vai interagir com determinado composto.
...ajudar a selecionar pacientes para um estudo clínico.
...encontrar sinais em conjuntos de dados biológicos que seriam praticamente impossíveis de analisar manualmente.
E, no limite, pode reduzir o tempo e o capital necessários para transformar uma hipótese científica em um medicamento.
É uma mudança muito maior do que parece.
A indústria farmacêutica tem um problema gigantesco
Desenvolver um medicamento é uma das atividades mais caras, demoradas e arriscadas da economia.
Você começa com milhares de possibilidades.
Depois elimina milhares.
Algumas moléculas chegam ao laboratório.
Poucas chegam aos testes em humanos.
E uma fração ainda menor chega ao mercado.
É uma indústria em que errar custa caro e descobrir algo que funciona vale uma fortuna.
Por isso, qualquer tecnologia capaz de melhorar a probabilidade de sucesso tem valor econômico desproporcional.
E é exatamente aí que a inteligência artificial começa a ficar interessante, porque ela pode melhorar várias decisões ao longo de uma cadeia extremamente complexa.
A FDA, agência americana afirma que o uso de IA vem crescendo ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento de medicamentos — da fase não clínica aos estudos clínicos, manufatura e pós-comercialização.
A agência também informou ter acumulado experiência com mais de 500 submissões contendo componentes de IA entre 2016 e 2023.
E existe uma segunda revolução acontecendo ao mesmo tempo
A medicina está ficando mais precisa.
Genômica.
Proteômica.
Biomarcadores.
Terapias celulares.
Terapias gênicas.
Anticorpos.
RNA.
Medicamentos personalizados.
Oncologia de precisão.
Obesidade.
Alzheimer.
Doenças autoimunes.
A quantidade de informação biológica disponível está explodindo.
O problema é que o cérebro humano não foi desenhado para analisar sozinho bilhões de relações possíveis entre genes, proteínas, moléculas, pacientes e respostas terapêuticas.
Computadores foram.
Um artigo publicado em agosto de 2026 na Nature Reviews Drug Discovery faz justamente essa ressalva:
a promessa é enorme, mas a evidência de impacto clínico relevante da IA na descoberta de medicamentos ainda é limitada.
Estamos diante de uma tecnologia que ainda precisa provar, na prática, quanto consegue melhorar decisões que custam bilhões.
A prova de que as grandes farmacêuticas estão levando isso a sério está no dinheiro
Em março, a Eli Lilly fechou com a Insilico Medicine uma colaboração de até US$ 2,75 bilhões para descoberta e desenvolvimento de novos medicamentos usando a plataforma de IA da empresa.
Em fevereiro, a Takeda fechou um acordo de até US$ 1,7 bilhão com a Iambic Therapeutics para usar plataformas de descoberta de medicamentos baseadas em IA.
Em setembro, a Roche anunciou planos para avançar na construção de laboratórios autônomos movidos por IA para acelerar pesquisa e desenvolvimento.
São Big Pharmas colocando dinheiro na mesa.
E há uma diferença importante entre hype e adoção.
Hype é quando alguém diz que uma tecnologia será importante.
Adoção é quando uma empresa está disposta a pagar centenas de milhões — ou bilhões — para ter acesso a ela.
Estamos começando a ver a segunda.
Mas aqui está a parte que interessa ao investidor
Ninguém sabe hoje qual será a próxima grande vencedora.
Uma empresa pode ter uma tecnologia brilhante e um medicamento promissor.
E perder 70% do valor depois de um resultado clínico ruim.
Outra pode parecer irrelevante durante anos e ser comprada por uma farmacêutica por bilhões.
Esse é o paradoxo da biotecnologia:
o risco individual é enorme, mas o valor econômico de uma descoberta também é enorme.
E é exatamente por isso que existe uma maneira interessante de acessar essa tese sem precisar acertar qual será a próxima vencedora.
O que estou procurando na Carteira Internacional
O que eu quero é uma exposição mais específica ao ciclo de inovação da biotecnologia.
Uma exposição que permita participar de:
novas terapias;
medicamentos em desenvolvimento;
plataformas tecnológicas;
genética;
oncologia;
imunologia;
doenças raras;
novos mecanismos de ação;
potenciais aquisições;
e, cada vez mais, da aplicação de IA à descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
Existe um ETF americano que faz algo particularmente interessante para isso.
Você não precisa descobrir quem será a próxima vencedora.
Precisa estar exposto ao ecossistema em que essas vencedoras estão surgindo.
E existe uma última coisa que me deixou ainda mais interessada
Se uma tecnologia conseguir:
encontrar melhores alvos → selecionar melhores moléculas → reduzir experimentos inúteis → melhorar seleção de pacientes → acelerar estudos → aumentar a taxa de sucesso
o impacto econômico pode ser enorme.
E é exatamente nesse ponto que medicina e inteligência artificial deixam de ser duas histórias separadas.
Elas começam a virar uma só.
A própria FDA já está trabalhando em estruturas para avaliar o uso de IA em decisões relacionadas à segurança, eficácia e qualidade de medicamentos e produtos biológicos.
Em 2026, a agência também avançou com iniciativas para modernizar estudos clínicos e incorporar modelos computacionais e outras ferramentas digitais ao desenvolvimento de medicamentos.
Para quem acompanha a Carteira Internacional
A tese é estrutural: mais conhecimento biológico, mais dados, mais capacidade computacional e IA melhor podem aumentar a produtividade de uma das indústrias mais valiosas — e mais ineficientes — do mundo.
O veículo que escolhi tem uma característica particularmente importante para essa tese: ele distribui o risco entre muitas empresas, em vez de concentrá-lo nas gigantes.
E isso, para mim, muda a relação entre risco e oportunidade.
Mas o ETF, o preço de entrada, o peso que ele terá na carteira e a forma como pretendo executar a posição ficam para os assinantes.