A avaliação de empresas (valuation) é a atividade de se atribuir um valor financeiro a uma empresa ou a qualquer outro tipo de ativo. O valor financeiro é a quantificação monetária dos benefícios econômicos potenciais de um ativo, empresa ou investimento, considerando todos os riscos e incertezas inerentes a um futuro que ainda não conhecemos.

O valuation desempenha um papel fundamental no mundo dos negócios, proporcionando aos investidores, analistas financeiros e gestores uma compreensão mais profunda do valor intrínseco (ou valor justo) de uma empresa. Avaliar corretamente uma empresa é essencial para se tomar decisões seguras e informadas sobre investimentos, financiamentos, fusões e aquisições, alianças estratégicas, estratégias de crescimento e alocação de recursos.

Neste post, exploraremos a importância da avaliação de empresas, as metodologias disponíveis e como a inteligência artificial (IA) está transformando esse processo. Ao final, fazemos um contraponto sobre o papel da inteligência natural para a construção de soluções baseadas em IA que sejam sólidas e confiáveis.

AVALIAÇÃO DE EMPRESAS (VALUATION): POR QUE É IMPORTANTE?

Avaliar uma empresa é uma tarefa extremamente complexa e vital para o seu crescimento e sua sobrevivência. Para investidores, uma avaliação acurada pode significar a diferença entre lucros substanciais e perdas significativas. Para gestores e líderes empresariais, uma compreensão clara do valor da empresa é essencial para que sejam tomadas decisões estratégicas e de alocação de recursos de forma eficaz.

Uma avaliação completa considera uma variedade de fatores, incluindo o desempenho financeiro passado e presente, a posição competitiva da empresa, suas perspectivas de crescimento futuro e as condições do mercado em que opera. Ao entender esses elementos, os investidores podem determinar se uma empresa está subvalorizada, sobrevalorizada ou precificada corretamente pelo mercado.

METODOLOGIAS DE AVALIAÇÃO DE EMPRESAS

Existem várias metodologias amplamente utilizadas para avaliar empresas, cada uma com suas próprias vantagens e limitações.

Uma das metodologias mais consagradas é a avaliação por fluxo de caixa descontado (FCD), que discuto no meu post “O conceito de valor justo”. Esta metodologia estima o valor presente de todos os fluxos de caixa futuros esperados da empresa, descontados por uma determinada taxa de desconto para refletir o valor do dinheiro no tempo. Embora seja uma abordagem mais complexa e demorada, a avaliação por FCD é considerada uma das melhores pois leva em consideração o valor temporal do dinheiro e as perspectivas de crescimento da empresa. Porém, suas premissas de crescimento e de taxa de desconto estão sujeitas aos potenciais vieses de quem está realizando o trabalho de avaliação.

A avaliação por múltiplos, que mencionei no meu post “Valor justo, valor de mercado e valor contábil”, é uma abordagem que compara uma empresa com seus pares do mercado com base em métricas como preço/lucro (P/L), valor da empresa/EBITDA, valor da empresa/vendas e outros múltiplos financeiros. É uma técnica de aplicação rápida e relativamente simples, mas pode ser enviesada em função de diferenças significativas nas empresas-pares (peers) cujos múltiplos seriam usados para o valuation.

A ASCENSÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA AVALIAÇÃO DE EMPRESAS

Fonte: Pixabay

Com o avanço da tecnologia, a inteligência artificial está emergindo como uma ferramenta poderosa na tarefa de avaliação de empresas. Os modelos de IA são capazes de processar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente, identificando padrões complexos e fazendo previsões precisas sobre o desempenho futuro e o valor das empresas.

Ao contrário das abordagens de avaliação tradicionais, que dependem principalmente de dados financeiros históricos e premissas de projeção subjetivas, os modelos de IA podem incorporar uma ampla gama de informações, incluindo dados não estruturados, notícias do mercado, tendências econômicas e até mesmo os sentimentos do mercado. Isso permite uma análise mais abrangente e informada do valor de uma empresa, levando em consideração uma variedade de fatores que podem afetar seu desempenho.

Além disso, a IA pode ajudar a mitigar (mas não eliminar) vieses humanos e erros de julgamento na avaliação empresarial, fornecendo insights objetivos e imparciais. Os modelos de IA são capazes de aprender e se adaptar continuamente com base nos dados mais recentes, garantindo avaliações atualizadas e precisas em um ambiente em constante mudança.

Comparativamente aos métodos tradicionais, valorar uma empresa com base em modelos de IA pode gerar estimativas de valor de forma mais rápida e precisa, além diminuir o risco de julgamentos subjetivos e enviesados. São dois tipos de riscos que não podemos subestimar ao avaliar uma empresa.

O risco do subjetivismo, por exemplo, está presente nas várias premissas aplicadas na metodologia de fluxo de caixa descontado: na premissa de crescimento das vendas, na premissa de ganhos de escala que aumentam as margens de lucro, na premissa de investimentos em imobilizado e capital de giro, na taxa de desconto. Enfim, o valor estimado de uma empresa pode variar substancialmente dependendo das premissas estabelecidas para as projeções do fluxo de caixa e da taxa de desconto, os dois principais direcionadores do valor da empresa.

O risco do viés está relacionado ao risco do subjetivismo. O viés pode ter várias causas. Uma das causas pode se referir ao posicionamento do avaliador. Em operações de fusões & aquisições, por exemplo, há sempre dois lados, um lado brigando para o valor diminuir e o outro brigando para aumentar. Para o comprador (buy-side), quanto menor o valor da empresa, melhor. Já para o vendedor (sell-side), quanto maior o valor, melhor. No processo de negociação do valor final, o buy-side vai argumentar, por exemplo, que a taxa de crescimento do sell-side está muito alto, gerando um valor alto demais, e vice-versa. O sell-side vai defender que a taxa de desconto do buy-side está alta demais, o que geraria um valor menor do que o justo, e vice-versa. Argumentos para discutir o valor não faltam!

Até mesmo a metodologia de avaliação relativa (múltiplos) está sujeita a vieses. Na seleção da empresa semelhante, ou peer (empresa par), o buy-side, por exemplo, poderia propositalmente escolher o múltiplo de um peer subvalorizado, ao passo que o sell-side pode argumentar que outra empresa sobrevalorizada é que seria a mais apropriada para ter seu múltiplo utilizado como referência.

É impossível dizer quem está certo ou errado. Não existe isso quando se trata da compra/venda de uma empresa. No processo de negociação, talvez o valor final da transação fique em algum lugar no meio do caminho. No final do dia, o valor justo acaba sendo um número que os dois lados concordem em fechar.

Qualquer que seja a transação em tela (fusões, aquisições, emissão de ações, recompra de ações, fechamento de capital, etc) é inegável que é extremamente difícil se estimar o valor justo da empresa. As metodologias tradicionais (fluxos de caixa descontado, múltiplos, etc) sempre estarão sujeitas a subjetivismos e vieses.

No entanto, a despeito das limitações das metodologias, é sempre importante que haja um parâmetro de valor, um ponto de referência a partir do qual o valor final seja estabelecido a partir da negociação entre as partes.

Talvez a grande vantagem do valuation baseado na inteligência artificial (IA) seja sua imparcialidade. Podemos dizer que o valor estimado por IA é mais independente e livre dos vieses oriundos das duas partes de uma negociação.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E INTELIGÊNCIA NATURAL

Embora a inteligência artificial (IA) ofereça inúmeras vantagens para o valuation, não existem metodologias perfeitas. Todas possuem vantagens, desvantagens e limitações importantes. Os modelos de IA também podem embutir vieses e erros de julgamento do próprio programador do modelo. Dois programadores diferentes podem usar diferentes ferramentas de IA, especificar diferentes modelos com conjuntos distintos de variáveis e codificar diferentes algoritmos. Como resultado, os valores estimados podem apresentar diferenças substanciais.

Por isso, é extremamente importante que os modelos de Inteligência Artificial sejam constantemente revisados por Inteligência Natural. Isto é, os modelos de valuation por IA precisam ser construídos e geridos com a supervisão de profissionais com experiência no processo de valuation. O feeling desses profissionais é essencial para que o valor estimado pela IA faça sentido. O profissional experiente é capaz de entender todas as complexidades e sutilezas das transações financeiras e, com isso, legitimar e dar credibilidade ao valuation.

Outro ponto importante: Não podemos esquecer que o valuation, e toda a sua base conceitual/teórica, nasceu do trabalho de inúmeros acadêmicos (Copeland et al., 2000; Damodaran, 2012; Markowitz, 1952; Sharpe, 1964, para citar apenas alguns). O escrutínio permanente dos pesquisadores de finanças e de IA é fundamental para que quaisquer modelos de valuation tenham validade e robustez. Afinal, nada melhor na prática do que uma boa teoria, já dizia Kurt Lewin (psicólogo alemão).

A conjugação de profissionais e pesquisadores experientes potencializa a Inteligência Natural por trás de qualquer modelo de Inteligência Artificial. Essa integração é crucial porque alavanca o conhecimento profundo e a experiência prática de quem está na linha de frente das operações diárias, combinando-os com as mais recentes descobertas científicas e avanços teóricos. Quando teoria e prática se unem, o desenvolvimento de soluções em inteligência artificial torna-se não apenas mais inovador, mas também mais aplicável e eficaz na resolução de problemas reais.

Os profissionais que operam no dia a dia possuem uma compreensão íntima das nuances e desafios específicos de seu campo, oferecendo insights valiosos que podem guiar o desenvolvimento de modelos de IA para atender de forma precisa às necessidades práticas. Por outro lado, os pesquisadores trazem uma visão rigorosa e metodológica, desenvolvendo algoritmos e frameworks que são a espinha dorsal de qualquer sistema inteligente. Essa sinergia garante que as soluções de IA não sejam apenas tecnicamente avançadas, mas também robustas, confiáveis e adaptáveis às complexidades do mundo real.

Além disso, a colaboração entre teoria e prática permite a criação de IA que é mais interpretável e transparente, facilitando a confiança e a aceitação entre os usuários finais. Isso é especialmente importante em setores críticos, como saúde, finanças e segurança, nos quais a precisão e a confiança nas decisões da IA são imperativas. Portanto, a combinação de experiência prática e pesquisa teórica não só enriquece o desenvolvimento de IA, mas também estabelece uma base sólida para a criação de soluções que verdadeiramente agregam valor e transformam a realidade.

QUANTO VALE MINHA EMPRESA?

Quanto vale a minha empresa? Essa é uma pergunta que a maioria dos empreendedores e empresários já se fez. Ou ainda fará. Por trás dessa pergunta está a necessidade de entender o verdadeiro valor de seu negócio, não apenas em termos financeiros, mas também considerando seu impacto no mercado, sua posição competitiva e suas perspectivas de crescimento futuro. Avaliar uma empresa é fundamental para várias decisões estratégicas, como buscar investimentos, planejar a expansão, ou mesmo preparar a sucessão ou a venda do negócio.

A acurada avaliação de uma empresa fornece uma visão clara de seus pontos fortes e fracos, destacando áreas de potencial melhoria e permitindo a formulação de estratégias mais eficazes. Além disso, saber o valor do negócio é crucial em negociações com investidores, bancos ou parceiros, garantindo que a empresa esteja bem posicionada para maximizar os benefícios de qualquer transação. Para os empreendedores, conhecer o valor também significa ter um melhor controle sobre o patrimônio construído ao longo dos anos, facilitando a tomada de decisões informadas e seguras.

Por fim, compreender o valor da empresa é um passo essencial para a sua sustentabilidade e o sucesso a longo prazo. Ao conhecer seu valor atual, o empresário/empreendedor/gestor pode alinhar suas expectativas e objetivos, adaptando-se às mudanças do mercado e garantindo que sua empresa não apenas sobreviva, mas prospere em um ambiente competitivo. A avaliação de uma empresa é um guia estratégico para o futuro e uma referência essencial para o planejamento de um negócio. Portanto, a avaliação da empresa não é apenas uma questão de números, mas de estratégia e de sobrevivência. Como já dizia Henry Kissinger, “Se você não sabe para onde vai, todos os caminhos o levarão a lugar nenhum”.

A CONCEPTUS LAB

A Conceptus Lab, reunindo experientes pesquisadores e profissionais de finanças, está na vanguarda da avaliação de empresas com uso de IA. Nosso modelo proprietário utiliza técnicas avançadas de machine learning associadas ao “estado-da-arte” da teoria financeira para estimar o valor justo de uma empresa, levando em consideração uma ampla gama de variáveis e condições do mercado.

Estamos comprometidos em fornecer insights valiosos e confiáveis que ajudem investidores, gestores e líderes empresariais a tomarem decisões bem fundamentadas.

Em resumo, a avaliação de empresas desempenha um papel crucial no mundo dos investimentos e dos negócios. Com o avanço da inteligência artificial e suas aplicações em finanças, estamos testemunhando uma revolução na forma como avaliamos as empresas e promovendo uma nova forma de olhar para a criação de valor.

REFERÊNCIAS

Copeland, T. E., Koller, T., & Murrin, J. (2000). Valuation : measuring and managing the value of companies (3rd ed.). Wiley.

Damodaran, A. (2012). Investment valuation : tools and techniques for determining the value of any asset (3rd ed.). Wiley.

Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91.

Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442.