Infelizmente, os investidores de capital de risco permitiram que o setor de IA distorcesse gravemente a forma como apresenta suas receitas.
Para entender a raiz desse problema, podemos voltar à década de 2010, quando empresas de SaaS popularizaram o Annual Run Rate como métrica financeira. Esse valor era muito confiável para projetar receitas de longo prazo, pois se baseava inteiramente em acordos contratuais. Projetar essas receitas para o futuro era perfeitamente apropriado, já que a receita estava garantida durante toda a vigência do contrato.
No entanto, ao avaliar empresas de IA hoje, os investidores de capital de risco adaptaram esse conceito para o que chamam de Annualized Run Rate. Nessa nova interpretação, eles pegam a receita transacional ou de API gerada em um curto período — apenas no mês anterior ou, às vezes, até em uma única semana — e projetam esse breve retrato para o futuro.
É surpreendente que os investidores tenham permitido essa mudança nos padrões de apresentação de resultados, mas essa, de fato, se tornou a realidade.
Para entender a raiz desse problema, podemos voltar à década de 2010, quando empresas de SaaS popularizaram o Annual Run Rate como métrica financeira. Esse valor era muito confiável para projetar receitas de longo prazo, pois se baseava inteiramente em acordos contratuais. Projetar essas receitas para o futuro era perfeitamente apropriado, já que a receita estava garantida durante toda a vigência do contrato.
No entanto, ao avaliar empresas de IA hoje, os investidores de capital de risco adaptaram esse conceito para o que chamam de Annualized Run Rate. Nessa nova interpretação, eles pegam a receita transacional ou de API gerada em um curto período — apenas no mês anterior ou, às vezes, até em uma única semana — e projetam esse breve retrato para o futuro.
É surpreendente que os investidores tenham permitido essa mudança nos padrões de apresentação de resultados, mas essa, de fato, se tornou a realidade.