O que a IA agênica significa para o futuro do software?

Janeiro foi um mês brutal para as ações de software. O sentimento oscilou fortemente e, em muitos casos, teve menos a ver com os fundamentos e mais com uma única questão que pairava sobre o setor, “O que significa agentic IA significa para o futuro do software?”

Um recente William Blair A nota de pesquisa de ações* ilustra bem o clima: o ETF de software IGV caiu cerca de 15% em janeiro, tornando-se um dos meses de janeiro mais difíceis para o ETF ’s história. O ponto mais importante não é o número exato. É o que ele representa: o medo está comprimindo as nuances, e os mercados estão tratando o “software” como um único grupo. Mas a realidade está se dividindo em duas categorias muito diferentes.

O mercado está penalizando o “software” de maneira geral, mas o software está se bifurcando.

De um lado: software centrado na interface e com muita configuração, onde a interface do usuário é o produto. Em um mundo de fluxos de trabalho autônomos, esse valor provavelmente se deteriorará. Os agentes passarão cada vez mais a ignorar as telas, realizar tarefas por meio de APIs e eliminar algumas categorias em que “clicar” era o principal modo de trabalho.

Por outro lado: plataformas API-first, centradas em dados e nativas da nuvem. Essa classe de software foi criada para ser operada tanto por máquinas quanto por seres humanos, projetada para orquestração, integração e escala. Na era agênica, é aí que o valor se concentrará e se multiplicará.

Em outras palavras, em um mundo de agentes, a vantagem duradoura não vem de menus e botões.

Isso vem da arquitetura de dados, semântica, fluxo de trabalho e conectividade.

A ideia de Romain Boboe de um “imposto de interface” resume bem isso: quanto mais o valor do seu produto depende de um ser humano navegando por telas e configurando regras infinitas, mais atrito você está trazendo para uma era que valoriza a autonomia.

O ponto que falta: a IA não pode (e não deve) substituir um SaaS bem projetado.

Há uma narrativa popular de que “a IA irá gerar o aplicativo” e o SaaS empresarial se tornará opcional.

Não é assim que os sistemas de missão crítica funcionam no mundo real.

A IA é poderosa e mudará completamente a forma como o software é criado e utilizado. Mas, em muitos domínios empresariais, tentar substituir SaaS bem concebido por “sistemas DIY” gerados ou executados por agentes muitas vezes aumenta os custos e os riscos, além de retardar os negócios.

Três razões pelas quais a IA não será o fim do SaaS

Aqui estão três razões pelas quais a IA não será o fim do SaaS e por que as organizações de SaaS mais fortes estão em uma posição única para tornar a IA mais valiosa.

Custos de execução mais elevados

A IA reduzirá os custos de desenvolvimento, mesmo que significativamente. Mas aumenta os custos de tempo de execução, muitas vezes de forma significativa. O software empresarial tradicional é comparativamente barato de executar porque é, em grande parte, computação determinística em CPUs. Um usuário clicando em “exportar relatório” ou executando uma consulta é computacionalmente previsível e relativamente barato.

A IA genética muda a economia.

Perguntas e respostas em linguagem natural, resumos, extração, fluxos de trabalho de raciocínio e agentes de várias etapas consomem recursos computacionais de inferência, geralmente em GPUs ou outros aceleradores. Cada interação pode ser muito mais cara do que uma consulta tradicional a um banco de dados.

Portanto, embora “criar software” possa ficar mais barato, executar software inteligente será mais caro e mais complexo.

É exatamente aqui que as plataformas SaaS nativas de IA se destacam: elas se tornam a camada de otimização entre os clientes e o caos.

• Mantenha sistemas determinísticos para o que deve ser rápido, barato e correto (transações, permissões, armazenamento, livros contábeis).
• Injetar IA probabilística apenas onde ela cria valor mensurável (assistência, descoberta, síntese, automação).
• Orquestre a infraestrutura híbrida para que os clientes não precisem se tornar especialistas em agendamento de GPU, cache rápido, pipelines de recuperação, roteamento de modelos, camadas de segurança e governança de custos.

Em outras palavras, na era agênica, O SaaS não é substituído pela IA; ele se torna a plataforma que controla o custo da inteligência.

Aumento do risco e o valor agregado do “serviço”

O “serviço” no SaaS é frequentemente ignorado por pessoas que esperam que a IA assuma o controle das soluções empresariais. Mas para empresas públicas, setores regulamentados, entidades governamentais e qualquer pessoa preocupada com riscos operacionais, o “serviço” é essencial.

As empresas modernas precisam de compromissos essenciais aos quais possam se ater:

• Disponibilidade (e garantias confiáveis de tempo de atividade)
• Segurança e conformidade (SOC 2, HIPAA, ISO, auditabilidade)
• Governança de dados (controles de acesso, retenção, linhagem, residência)
• Suporte e operações (resposta a incidentes, SLAs, treinamento)
• Consistência ao longo do tempo (“funciona amanhã exatamente como funcionou hoje”)
• Responsabilidade e confiança (quem é responsável pelo fracasso quando isso importa?)

Se um agente de IA gera sua solicitação, quem é chamado às 3 da manhã quando ela falha? Quem responde aos reguladores se houver vazamento de dados confidenciais? Quem pode provar exatamente por que um sistema tomou uma decisão?

A responsabilidade operacional, a governança e a confiabilidade continuam sendo valores importantes e não desaparecem na era da agência. Na verdade, elas se tornam ainda mais importantes.

Em outras palavras, À medida que o código se torna mais barato e mais autônomo, o risco se torna mais caro.

Tempo de comercialização reduzido: a profundidade do domínio supera o código gerado

A visão de que “a IA faz tudo” frequentemente pressupõe que a criação de código é a maior parte do valor de uma solução SaaS. Em sistemas empresariais maduros e de missão crítica, isso raramente é verdade.

Em um sistema como uma plataforma de gerenciamento de armazém, talvez 20% do valor seja o código em si. Os outros 80% são conhecimento aplicado ao domínio — os inúmeros casos extremos e realidades operacionais que você só aprende depois de vê-los em milhares de ambientes reais. Por exemplo:

• Como você lida com um recebimento parcial quando o aviso de remessa indica 1.000 unidades, mas a contagem física é de 997 e 14 estão danificadas?
• Qual é o impacto a jusante na alocação, nos gatilhos de reposição e na avaliação do estoque?
• Como as discrepâncias na contagem cíclica acionam diferentes fluxos de trabalho, dependendo da classe de velocidade do SKU, dos limites de valor ou do tempo desde o último inventário completo?

As equipes que desenvolvem e operam SaaS empresarial vivenciaram esses cenários repetidamente. Esse conhecimento está incorporado ao produto, e é por isso que as plataformas comerciais podem funcionar desde o primeiro dia de operação.

Uma construção personalizada, mesmo que acelerada pela IA, ainda leva anos para descobrir o que você não sabia que não sabia.

Em outras palavras, A IA integrada torna o SaaS moderno mais rápido e eficiente. Não o torna opcional.

Revisitando o valor do SaaS

Depois que a poeira baixar, a IA não vai destruir o valor do software indiscriminadamente.

Isso vai redefinir os preços dos softwares com base nas realidades arquitetônicas, recompensando os provedores de SaaS que oferecem o valor tradicional dos softwares empresariais (confiabilidade, governança, responsabilidade, tempo de retorno) combinado com a promessa e o poder da IA.

A IA não será o fim do SaaS. Será o momento em que o mercado separará os vencedores dos demais.

*Arjun Bhatia et al., “Medo, não fundamentos: o problema do sentimento e por que o software é tão desafiador neste momento”, William Blair Equity Research, Tecnologia, Mídia e Comunicações, 2 de fevereiro de 2026.