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    Tech Due Diligence na era dos agentes: o que investidores brasileiros devem checar em 2026

    Fundos de PE e VC brasileiros ainda tratam Tech DD como checklist de compliance. Quando a target opera em cima de agentes de IA, o checklist tradicional ignora 70% dos riscos relevantes.

    Equipe MVA 7 min de leituraPublicado em 12 de abril de 2026· Última atualização: 17 de abril de 2026

    A primeira geração de Tech DD no Brasil copiou o playbook das Big Four: avaliar se o código-fonte está versionado, se há testes automatizados, se a infra está em nuvem, se há plano de DR. Isso continua sendo necessário. Mas em targets AI-first, é muito longe de ser suficiente.

    O que muda quando a operação depende de um agente

    Agente vertical de IA tem risco operacional diferente de stack tradicional. O output depende de modelo de terceiro (Anthropic, OpenAI, Google) — mudanças nesses modelos mudam o comportamento do produto. Se um escritório depende de LawPilot para triar 50k processos por mês e a MVA troca de LLM base, o escritório sente.

    Avaliar esse risco exige olhar para evals: o que a empresa mede para garantir qualidade do agente? Com que frequência roda? Tem rollback automatizado?

    Cinco checagens específicas para targets AI-native

    1. Modelo de dependência de LLM: qual é o fornecedor primário? Existe fallback? Qual o custo de trocar? 2. Evaluations: há conjunto de eval automatizado rodando em PR? Cobertura? Tracking histórico de drift?

    3. Cost control: quanto custa por execução? Qual é a margem em cima do custo de inferência? A tendência é de compressão? 4. Context engineering: como o agente é mantido com contexto regulatório? É humano curando prompt? Agente próprio? 5. Observability: dá pra auditar uma execução específica? Tem logs de raciocínio?

    Como a MVA estrutura esse scoring

    Nosso framework tem 26 dimensões agrupadas em 4 categorias (arquitetura, time, operação, segurança). Para targets AI-first, ampliamos o módulo de 'operação' com 5 dimensões adicionais: model risk, eval discipline, inference economics, context pipeline, behavioral observability.

    Resultado concreto: em 2025, em três deals de PE revisados pela MVA, essas cinco dimensões identificaram riscos materiais que o checklist tradicional teria passado direto. Em dois desses deals, as condições do term sheet mudaram.

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