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SaaS

A IA não vai matar o SaaS, mas vai forçá-lo a crescer

A era da IA rompe a lógica das licenças. Com agentes executando tarefas, o foco migra do acesso para o resultado (outcome-based), exigindo confiança e divisão de riscos entre fornecedor e cliente.

Roberto Oliveira

27 de março de 2026 e atualizado em 1 de abril de 2026

8 min de leitura

A inteligência artificial costuma ser apresentada como uma revolução tecnológica, mas seu impacto mais profundo talvez não esteja nos modelos, nas arquiteturas ou nas capacidades técnicas que tanto ocupam o debate público. A verdadeira ruptura promovida pela IA é econômica. Ela não está mudando apenas o que os softwares fazem. A transformação também acontece, de maneira estrutural, na forma como eles são vendidos.

Um dos movimentos mais relevantes da IA recente é a popularização dos agentes de IA, sistemas capazes de executar tarefas complexas, indo muito além de apoiar pessoas no uso de ferramentas. À medida que eles se tornam cada vez mais conhecidos, o modelo atual de cobrança que ocorre por licenças vai perder cada vez mais o sentido. É uma disrupção econômica que vai atingir diretamente o coração da indústria de tecnologia. 

Das caixinhas às licenças: como chegamos até aqui

Durante décadas, o software foi tratado como produto. Quando comecei a trabalhar, comprávamos sistemas como DOS ou Office em caixas de papelão nas lojas de informática. Para as empresas, as licenças eram vendidas junto com servidores, instalações locais e longos ciclos de atualização. 

O surgimento da computação em nuvem mudou radicalmente esse cenário, reduzindo barreiras de entrada e permitindo melhorias contínuas. Conforme a internet foi se tornando massiva, o software enquanto serviço (do inglês, “software as a service”, mais conhecido pela sigla SaaS) se tornou dominante – não à toa, houve até quem dissesse que “o software ia engolir o mundo”. 

A verdade é que o SaaS sempre foi um modelo de acesso. Isso significa que o cliente paga para usar uma ferramenta, independentemente de ela gerar ou não o resultado esperado. O incentivo está no uso e, às vezes, até na falta dele. Tal como uma academia vazia, mas cheia de alunos pagantes, muitas empresas de SaaS faturam ao vender contratos anuais, com softwares que nem sempre são amplamente acessados. 

A era da inteligência artificial rompe essa lógica de maneira estrutural. Um agente de IA não “usa” o software da mesma maneira que uma pessoa. Ele executa tarefas, automatiza workflows e entrega outcomes diretamente. Na prática, um agente substitui tanto as pessoas quanto as ferramentas que elas usam. 

Quando isso acontece, cobrar por usuário ou por licença se torna uma abstração desconectada do valor realmente entregue. Se o software passa a executar o trabalho, o cliente deixa de comprar meios e passa a comprar fins. Essa é a mudança central que a IA já está impondo à indústria.

Quando o software assume o trabalho

Esse deslocamento aponta para uma transição inevitável: do SaaS para o “service as a software”. Em vez de habilitar processos, o software passa a executar o serviço. Ele se integra à jornada do cliente, aprende continuamente e automatiza atividades que antes dependiam de pessoas operando ferramentas.

Nessa lógica, o valor não está na interface nem na quantidade de usuários, mas no resultado gerado. É uma mudança que forçará uma revisão profunda dos modelos comerciais. Cobrar pelo acesso à plataforma deixa de ser o incentivo correto. O alinhamento mais eficiente passa a ser a cobrança de uma fração do resultado entregue.

No meio dessa transição surgem abordagens baseadas em consumo, como o uso de tokens. Eles ajudam a dar visibilidade sobre o uso, mas raramente resolvem o problema central: alinhar incentivos entre fornecedor e cliente. 

Na minha visão, o modelo que tende a escalar é o outcome-based, no qual a remuneração para os fornecedores de software está diretamente associada ao impacto no negócio. Esse alinhamento, porém, tem um preço. Ao vincular receita a resultado, empresas de software passam a assumir risco, o que muda completamente a natureza do negócio. Elas deixam de ser apenas um provedor de tecnologia e passam a ser corresponsáveis pela execução.

É nesse contexto que ganha relevância o conceito de Forward Deployment Engineers (FDEs), popularizado por empresas como a Palantir. Alocados nos clientes, os engenheiros da Palantir trabalham para garantir que a plataforma seja utilizada de maneira eficaz, no ambiente real do consumidor, gerando resultados mensuráveis. É uma mudança significativa para quem se acostumou a “customizar” ou “fazer gambiarras” em plataformas. 

A ironia é que, na era da automação, a execução volta ao centro do produto. Escalar IA não significa eliminar pessoas, mas reposicioná-las em funções estratégicas – como o bom atendimento. O software precisa funcionar com dados imperfeitos, processos existentes e restrições organizacionais concretas. Sem isso, não há resultado que se sustente.

Risco, confiança e os efeitos colaterais inevitáveis

É claro que essa mudança vem com contratempos. O primeiro deles é o fato de que modelos baseados em resultados exigem algo que nenhuma tecnologia resolve sozinha: confiança. Para a relação funcionar, o cliente precisa ser transparente sobre métricas, processos e resultados. O relacionamento entre fornecedor e cliente deixa de ser transacional e passa a ser quase societário, em um compromisso compartilhado. É um traço de modernidade: o empresário moderno é aquele que consegue crescer criando um modelo de negócio em que toda a cadeia de valor participa do resultado.

Esse talvez seja o maior obstáculo para a adoção em escala do Service as a Software. Não se trata de maturidade tecnológica, mas cultural. Exige governança, clareza de métricas e disposição para dividir risco. É algo ainda pouco comum em muitas organizações, ainda mais em uma cultura empresarial como a brasileira. 

Neste contexto, o debate sobre empregos também surge inevitavelmente. Agentes de IA aumentam a produtividade e substituem tarefas, mas acredito que esse fator não elimina o trabalho. Empresas mais eficientes tendem a crescer mais, reinvestir mais e criar novas funções, ainda que diferentes das anteriores. A história do capitalismo mostra que os ganhos de produtividade raramente se traduzem em estagnação prolongada do emprego.

Do ponto de vista do venture capital, o impacto também é significativo. Durante anos, o SaaS foi música para os ouvidos de gestoras em todo o planeta. Modelos baseados em resultados são mais difíceis de precificar, mais arriscados e menos previsíveis do que o modelo tradicional. Para investidores, isso aumenta o risco e reduz o apetite. Para empreendedores, a IA pode elevar barreiras de entrada, favorecendo as empresas já estabelecidas no mercado – aumentando, inclusive, o risco de oligopólios globais. Ao mesmo tempo, quem conseguir assumir esse risco e entregar resultado real poderá ter retornos ainda mais interessantes. 

Não acredito que a inteligência artificial vá “matar” o SaaS. O que ela fará será expor as limitações de um modelo concebido para vender acesso a ferramentas, não para responder por resultados. À medida que o software deixa de ser um meio e passa a executar o trabalho em si, ele é forçado a assumir responsabilidade pelo valor que promete gerar.

Na era da IA, o futuro do software não está em vender acesso, nem em prometer eficiência. Está em assumir, junto com o cliente, a responsabilidade pelo resultado. 

*Roberto Oliveira é cofundador e CEO da Blip, principal plataforma de inteligência conversacional. Estudou Educação Executiva, Inovação e Empreendedorismo na Universidade de Stanford e é graduado em Engenharia Elétrica e de Telecomunicações pela UFMG. Lança e desenvolve empresas de tecnologia, é co-fundador da Confrapar e da Minu, além de investidor-anjo em outras startups.