Nem toda startup de inteligência artificial desperta o interesse dos investidores. Em um mercado que se tornou mais seletivo, empresas que conseguem captar grandes rodadas de investimento compartilham uma característica importante: utilizam a IA como ferramenta para resolver problemas concretos de setores estratégicos da economia.

Um levantamento da Value Capital Advisors, realizado a pedido da Forbes Brasil, identificou dez startups brasileiras com potencial para buscar captações de até US$ 100 milhões em 2026.

Embora atuem em segmentos diferentes, elas mostram para onde o capital de risco está olhando e quais modelos de negócio vêm se destacando no país.

Quem são as dez startups na mira dos investidores

O levantamento da Value Capital Advisors reúne empresas de diferentes setores, mas com uma característica em comum: todas utilizam inteligência artificial para resolver gargalos específicos do mercado.

A Blip, que lidera o ranking, aplica IA conversacional e processamento de linguagem natural para automatizar o atendimento de grandes empresas e ampliar a eficiência em operações de relacionamento com clientes.

Quer entender IA na prática? EXAME + Saint Paul criaram um pré-MBA com 4 aulas online por R$37. Comece do zero e dê o primeiro passo agora.

No agronegócio, aparecem duas representantes. A Nagro utiliza inteligência artificial para acelerar análises de crédito rural, enquanto a Traive desenvolve modelos capazes de calcular risco financeiro a partir de imagens de satélite, dados climáticos e informações econômicas.

Na área de identidade digital, a Idwall aposta em machine learning e visão computacional para autenticação de usuários e prevenção de fraudes em tempo real.

O setor jurídico é representado pela Enter, que desenvolve agentes de IA para automatizar atividades ligadas ao contencioso de massa e à gestão de processos.

Entre as healthtechs, focadas em saúde e cuidados, a Isa Saúde utiliza modelos de aprendizado de máquina para ampliar a eficiência do atendimento hospitalar domiciliar, enquanto a Arvo aplica inteligência artificial para auditoria médica e identificação de cobranças irregulares e possíveis fraudes em operadoras de saúde.

Em logística, duas empresas também aparecem entre as mais promissoras. A Cobli transforma dados de telemetria em informações para gestão de frotas e segurança operacional, enquanto a Logcomex utiliza IA para organizar dados do comércio exterior e oferecer inteligência para importadores e exportadores.

Fechando a lista está a Tako, HRTech que utiliza agentes de inteligência artificial para automatizar processos de recursos humanos, principalmente atividades relacionadas à folha de pagamento.

Todo mundo fala de IA — poucos sabem por onde começar. O pré-MBA EXAME + Saint Paul ensina em 4 aulas, online, por R$37. Comece hoje. Vagas abertas.

O que essas empresas têm em comum?

Apesar de atuarem em mercados distintos, as startups compartilham um padrão claro: nenhuma delas tenta competir criando "um novo ChatGPT".

Em vez disso, elas utilizam modelos de inteligência artificial para resolver gargalos específicos de cada setor. Isso significa reduzir fraudes, acelerar análises, automatizar processos repetitivos ou melhorar a tomada de decisão com base em dados.

Outro diferencial é o foco em mercados que movimentam bilhões de reais e onde pequenos ganhos de eficiência representam grande impacto financeiro.

Para investidores, esse tipo de proposta costuma oferecer um caminho mais claro para geração de receita do que produtos voltados ao consumidor final.

Aprenda IA do zero com EXAME + Saint Paul: pré-MBA online (4 aulas) por R$37. Ideal pra quem quer começar e não sabe como. Matrículas abertas.

O que fundadores podem aprender

Para empreendedores em estágio inicial, os casos mostram que construir um modelo de linguagem próprio deixou de ser a única estratégia possível. Grande parte das startups mais bem posicionadas utiliza tecnologias já existentes para desenvolver soluções altamente especializadas.

O diferencial está no conhecimento profundo do setor atendido, na qualidade dos dados utilizados e na capacidade de integrar a inteligência artificial ao fluxo de trabalho dos clientes.

Esse movimento indica uma mudança de foco no ecossistema. Em vez da corrida para criar a IA mais sofisticada, cresce o interesse por empresas capazes de aplicar a tecnologia em problemas reais, gerar eficiência operacional e construir modelos de negócio sustentáveis.