Além da IA: o método desses três jovens para cruzar dados e um montar equity research da Klabin
Trio de Administração da Saint Paul defendeu tese de compra em 5 minutos no Pitch Day e perdeu para equipe mais velha
RESUMO | Três alunos do primeiro semestre de Administração da Saint Paul, de 18 e 19 anos, analisaram a Klabin e defenderam uma tese de compra da ação no Pitch Day Challenge, diante de uma banca com o CEO da EXAME, o reitor da graduação e investidores. Eles usaram inteligência artificial para organizar dados, mas dizem que a parte decisiva foi checar cada número em relatórios de resultado e análises de terceiros. O trio perdeu para um grupo de cinco estudantes de 22 e 23 anos e diz não ter recebido o feedback prometido.
Três estudantes recém-saídos do ensino médio, apresentaram no Pitch Day Challenge da Saint Paul um equity research completo da Klabin, análise que recomenda a compra ou a venda de uma ação com base nos números da empresa. O trabalho foi defendido diante de uma banca com Pedro Valente, CEO da EXAME, o reitor da graduação e investidores.
André Barsi, 19, Henrique Mazetto, 19, e Davi Michelman, 18, cursam o primeiro semestre da graduação em Administração da Escola de Negócios Saint Paul e nunca tinham feito um pitch. Dois deles vêm do interior paulista, de Jundiaí e de Amparo.
A Klabin é a maior produtora e exportadora de papéis para embalagens do Brasil, com sede em São Paulo e fundada em 1899. A empresa é de capital aberto e tem ações negociadas na B3 sob o código KLBN11, o que permite a qualquer investidor acompanhar seus balanços. Ela também é a única indústria do país a oferecer celulose de fibra curta, de fibra longa e fluff, matéria-prima de itens como fraldas e absorventes. Por ser listada e ter resultados públicos, virou um caso de estudo natural para um equity research.
Como funcionou o Pitch Day Challenge
A competição reuniu grupos da graduação em dois blocos, um de startups e outro de equity research. Na final do bloco, cinco grupos tiveram 7 minutos de pitch e 8 minutos de sabatina, com perguntas e feedback direto dos avaliadores.
A banca reuniu nomes do mercado e da academia:
- Adriano Mussa, reitor da graduação da Saint Paul
- Pedro Valente, CEO da EXAME
- Renata Faber, diretora de ESG da EXAME
- Erik Nybo, CEO da Bits Academy e ex-professor da Saint Paul e do Insper
- João Olivério, investidor-anjo
- Luiz Amboni, da rede de investidores-anjo Insper Angels
- Rafael Matoso, da Caravela Capital
Depois das apresentações, os jurados se isolaram por 15 minutos. A deliberação técnica valeu 80% da nota, e os outros 20% vieram do voto do público, que escolheu o melhor grupo de cada bloco por QR Code. O campeão ganhou uma conversa com um investidor-anjo, mentoria de um docente, episódio de podcast e matéria na EXAME.
A tese: compra no longo prazo
A escolha da Klabin veio por eliminação. O grupo pensou em uma startup de tecnologia, ramo de um dos pais, mas as regras pediam outro formato, e sobrou a análise de uma empresa listada.
A tese foi de compra das ações no longo prazo. Os alunos defenderam que o mercado subestima o setor de papel e embalagens, que tende a ganhar espaço com a substituição do plástico. Para eles, a receita diversificada e a integração vertical da Klabin a protegem das oscilações de câmbio e de commodities. O ciclo de redução da dívida, já em curso, abriria espaço para a valorização das ações.
Com juros a 15% ao ano, o trio concluiu que não era hora de a empresa tomar crédito novo, o que reforçava a lógica da "desalavancagem".
Um número fora do lugar
O problema apareceu nos números. Um dado do caixa estava muito fora do padrão de um ano para o outro, algo como 14 contra 7. Segundo os alunos, a geração de caixa chegou a 139% do Ebitda, o que não se explica só pelo faturamento.
Eles levaram dias para descobrir o motivo: uma venda pontual de ativos, que inflou o caixa e não se repetiria no ano seguinte. A explicação apareceu em um relatório de análise do BTG, e não no material da própria empresa.
A IA organizou os dados, mas não escolheu os números
O grupo usou inteligência artificial ao longo do trabalho, mas com regras. Os alunos buscaram os dados nos sites de relações com investidores da Klabin e dos concorrentes, conferiram balanço e DRE e só depois pediram à ferramenta que organizasse tudo em tabelas comparando cinco anos.
Sem contexto, segundo eles, a IA responde de forma genérica e repete a versão da própria empresa. O trio alimentou a ferramenta com relatórios, análises de terceiros e material do professor, referência em valuation, e a usou para levantar hipóteses que eles mesmos checavam depois. Um professor da graduação também avisou que não se deve confiar em dado financeiro vindo da IA.
"É para ela te dar um rumo, não para te dar a solução", diz Henrique.
Além do que a turma via em aula
O trabalho foi além do conteúdo do primeiro semestre. Conceitos como o de valor da firma (EV) eles precisaram estudar por conta própria. Os alunos contam que ouviram de pessoas do mercado que um equity research costuma aparecer mais tarde nas faculdades, por volta do quinto semestre.
A dedicação entrou na rotina. Na semana de provas, o grupo discutia o trabalho por mensagem perto da meia-noite. Para eles, a graduação deu o suporte, com professores e mentoria, mas o nível de aprofundamento foi escolha do grupo.
Semanas de análise para poucos minutos
A maior dificuldade foi o tempo. O trio condensou semanas de trabalho em uma apresentação curta, com slides densos e fala acelerada. Os alunos dizem que esse foi um dos motivos apontados para a derrota.
Para a sabatina, prepararam cerca de 15 slides de apoio depois do "obrigado" e já levaram respostas ensaiadas. As perguntas vieram mais técnicas do que as feitas ao grupo vencedor, o que o trio atribui à profundidade do próprio trabalho.
"Se você vai a fundo em alguma coisa, tem que estar pronto para defender", diz André Barsi. "Qualquer coisa que você colocar na apresentação, você tem que saber explicar."
