AI Agent levanta a teoria do fim do SaaS, mas a escassez já se voltou para dados proprietários e contexto empresarial; quem controla os dados será o próximo senhor do aluguel na próxima década.
Após o surgimento do AI Agent, muitas pessoas já começaram a escrever obituários para o SaaS. Mas eu acho que é cedo demais.
Os investidores estão realmente em pânico. No início de 2026, o pânico do fim do SaaS varreu todo o setor tecnológico. No final de janeiro, a Anthropic lançou uma atualização de funcionalidade que permitia ao Claude acionar aplicativos expandidos, e o valor de mercado do setor de software dos EUA evaporou milhares de bilhões de dólares nas três semanas seguintes.
A lógica do seu pânico é bastante simples. Eles acreditam que, uma vez que a IA já pode escrever código, encontrar vulnerabilidades e até gerar ferramentas dinamicamente, o custo de escrever código se aproxima de zero. Uma vez que um Agent pode criar ferramentas personalizadas para as empresas em qualquer lugar e a qualquer momento, as empresas de software que cobram mensalmente, que arduamente construíram suas barreiras, naturalmente, não terão mais valor.
Assim, desde a CrowdStrike até a IBM, desde a Salesforce até a ServiceNow, não importa quão brilhantes sejam seus relatórios financeiros, todas estão passando por vendas massivas.
Ao mesmo tempo, inúmeros empreendedores de IA estão apresentando seus planos de negócios aos investidores de capital de risco, dizendo que querem “fazer a camada intermediária da era dos Agents” e “empreender para Agents”.
Todos eles estão apostando em uma coisa: criar ferramentas é o negócio mais atraente desta era.
Mas se desviarmos o olhar dos PPTs e olharmos para a verdadeira faceta do funcionamento das empresas, perceberemos que não é bem assim.
O que se vende em software nunca foi código
Na economia, há uma teoria clássica e repetidamente verificada chamada “transferência de escassez de fatores”. Cada revolução de produtividade faz com que um fator originalmente escasso se torne abundante, enquanto outro fator, que era ignorado, se torna extremamente escasso, e a riqueza se concentra neste último.
Antes da Revolução Industrial, a força de trabalho era escassa; a máquina a vapor tornou a força de trabalho mecânica abundante, e a escassez se transferiu para o capital e as fábricas, tornando os proprietários de fábricas as pessoas mais ricas daquela época.
A Revolução da Internet fez com que o custo de disseminação da informação se tornasse zero, e a escassez se transferiu para a “atenção” dos usuários, tornando o tráfego um grande negócio.
Hoje, a revolução da IA está tornando a capacidade de escrever código e criar ferramentas extremamente abundante. Na era dos Agents, onde o código não é mais escasso, para onde se transferiu a escassez?
Na verdade, ao longo das várias décadas de desenvolvimento da indústria de software, o código em si nunca se tornou uma verdadeira barreira.
Cada linha de código do sistema Linux é gratuita, mas isso não impediu que a Red Hat fosse adquirida pela IBM por 34 bilhões de dólares; o MySQL é gratuito, mas depois que a Oracle o adquiriu, ainda conseguiu vender contratos de serviço caros. O código do PostgreSQL pode ser baixado por qualquer um, mas o serviço de banco de dados Aurora da AWS ainda consegue arrecadar bilhões de dólares anuais de clientes empresariais.
O código se tornou gratuito, mas os negócios continuam, e os negócios estão indo bem.
O que realmente importa são estas três coisas: processos de negócios solidificados, dados de clientes acumulados ao longo dos anos e os altos custos de conversão que surgem disso.
Quando você compra a Salesforce, você não está comprando o código-fonte do sistema CRM, mas sim os mais de 50 trilhões de registros de clientes empresariais que ele gerencia, e como ele integra de forma precisa os processos de vendas, atendimento ao cliente e marketing. Esses dados não são linhas frias de código, mas sim o tempo e a história vivos da empresa.
Uma empresa que usou a Salesforce por dez anos tem todos os registros de comunicação com clientes, cada histórico de transação, cada ponto de acompanhamento de oportunidades de vendas armazenados lá. Mudar de sistema não é apenas uma questão de trocar um software, é como se você estivesse mudando toda a memória da empresa. É por isso que a Salesforce ainda consegue reportar uma receita anual de 41 bilhões de dólares e estabeleceu uma meta de 63 bilhões de dólares para 2030.
Fonte da imagem: Backlinko
Voltando à estrutura da transferência de escassez de fatores. Uma vez que os Agents podem criar suas próprias ferramentas e o custo de escrever código é zero, qual é o fator mais escasso neste cenário de serviços empresariais?
O que está prendendo o pescoço do Agent
O que realmente prende o pescoço do Agent não é a falta de mãos, mas sim a ausência de “contexto” em sua cabeça.
Um super Agent que possui todas as ferramentas é como um liquidificador de alta performance. Ele gira rapidamente, suas lâminas são afiadas, mas se ninguém jogar frutas dentro, ele não conseguirá fazer suco.
A McKinsey, em seu relatório anual, apontou que 88% das empresas estão usando IA, mas apenas 23% realmente implementaram sistemas de Agents em algum aspecto de suas operações. O que as impede não é a falta de inteligência dos grandes modelos, mas sim a falta de preparação da estrutura de dados das empresas.
Irfan Khan, presidente de dados e análise da SAP, mencionou em uma entrevista à MIT Technology Review: “As empresas não podem simplesmente jogar fora todo o seu sistema contábil e substituí-lo por um Agent, porque um Agent não consegue fazer nada sem um contexto de negócios.”
O que se refere como “contexto de negócios” é: qual é o limite de conformidade financeira da empresa, quais são os requisitos regulatórios da indústria, quais são as preferências e a história desse cliente nos últimos dez anos, quais são os termos de pagamento e os registros de inadimplência desse fornecedor, qual é o histórico de desempenho e os caminhos de promoção desse funcionário… Essas informações não estão disponíveis publicamente na internet, não podem ser obtidas por meio de scraping, e a IA não consegue prever e gerar por meio de texto.
Ashu Garg, parceiro da Foundation Capital, compartilha a mesma opinião. Ele diz que o que os Agents precisam não é apenas de dados, mas sim de um “mapa de contexto”, uma camada de raciocínio capaz de capturar não apenas o que a empresa fez, mas também como ela pensa. Esse tipo de informação só pode ser sedimentado da verdadeira operação empresarial e não pode ser criado do nada.
Dentro dessa lógica, a escassez já se transferiu da “capacidade de criar ferramentas” para “possuir dados contextuais de negócios que são insubstituíveis”.
Se o Agent não consegue criar um copo de suco por conta própria, então quem está segurando essas frutas?
A era de ouro dos proprietários de dados
A resposta aponta para aqueles que antes eram considerados os “velhos” que seriam derrubados pela IA.
Em 23 de fevereiro de 2026, a Bloomberg lançou uma interface de IA Agente chamada “ASKB”. O Bloomberg Terminal é uma das entidades mais representativas da indústria de software. Embora haja apenas 325 mil assinantes em todo o mundo, cada conta custa 32 mil dólares por ano, o que significa que a Bloomberg consegue arrecadar mais de 10 bilhões de dólares anualmente apenas com essas 325 mil contas, representando mais de 85% de toda a receita da Bloomberg LP.
Fonte da imagem: Bloomberg
Para a indústria da internet, onde “quanto mais usuários, melhor”, isso é na verdade contraintuitivo; a Bloomberg construiu uma sólida fortaleza comercial com um número muito pequeno de usuários pagantes.
A única razão pela qual isso é possível é que a Bloomberg possui os dados financeiros mais completos, mais atualizados e mais profundamente estruturados do mundo. Esses dados são o resultado de décadas de investimento contínuo, incluindo cotações em tempo real, arquivos históricos, notícias, relatórios de analistas, dados financeiros de empresas… Nenhuma instituição que deseje tomar decisões sérias na indústria financeira pode se dar ao luxo de não usar esses dados.
Para o novo ASKB, a IA é o motor, e os dados exclusivos da Bloomberg são o único combustível. Qualquer Agent que queira atuar na indústria financeira não pode inventar esses dados, ele só pode se conectar aos interfaces da Bloomberg.
A WatersTechnology fez um comentário muito perspicaz: o posicionamento Agente da Bloomberg demonstra “como aqueles que possuem dados transformam a IA em seu caixa eletrônico”.
Essa lógica se aplica a diversas indústrias verticais. A Veeva possui os dados de conformidade e pesquisa do setor farmacêutico global, qualquer Agent de uma empresa farmacêutica que precise lidar com ensaios clínicos e relatórios regulatórios terá que acessar esses dados; a Epic detém os registros de saúde de mais de 250 milhões de pacientes nos EUA, cada recomendação diagnóstica de um Agent médico precisa desses dados reais de histórico clínico como base; a LexisNexis monopoliza um vasto arquivo de documentos legais, e o Agent jurídico não pode realizar pesquisas de casos e análises de conformidade sem acessá-los.
Esses dados são a cristalização de décadas de operações comerciais no mundo real, são a sedimentação do tempo, e são uma história que não pode ser replicada. Esta também é a manifestação final da “transferência de escassez de fatores”: quando todos têm acesso a um motor de IA de ponta, o que realmente decide o vencedor é se você consegue encontrar seu próprio campo de petróleo.
No passado, esses serviços de dados por assinatura eram vendidos a analistas humanos. Uma grande instituição pode precisar comprar 100 contas do Bloomberg Terminal. Mas no futuro, quando as máquinas se tornarem consumidoras de dados, pode ser que uma instituição opere com milhares de Agents, que acessam freneticamente esses interfaces de dados proprietários em milissegundos.
Isso é uma mudança de escala. Um analista humano pode lidar com um número limitado de consultas em um dia, mas a frequência de chamadas dos Agents pode ser muito maior. A demanda por dados contínuos, em tempo real e de alto valor vai explodir exponencialmente. A lógica comercial do modelo de assinatura não apenas não foi subvertida, mas foi amplificada pela insaciável sede das máquinas.
O código se tornou zero, os dados começam a gerar renda.
Mas isso significa que todas as empresas de SaaS e dados poderão descansar tranquilamente?
Nem todas as SaaS têm essa carta na manga
Se você entender este artigo como uma defesa indiscriminada da indústria SaaS, está muito enganado. A IA trouxe para o SaaS uma cruel grande divisão.
A TechCrunch entrevistou vários investidores de capital de risco proeminentes no início de março de 2026 e perguntou o que eles menos queriam investir atualmente.
Os investidores do Vale do Silício já estão votando com os pés. Simples pacotes de fluxo de trabalho, ferramentas horizontais que podem ser aplicadas a qualquer setor e gestão de projetos leve, essas histórias que antes sustentavam uma rodada de financiamento estão agora em um destino comum: serem diretamente descartadas. A razão é simples, porque esses Agents podem fazer isso facilmente. As empresas de software sem dados exclusivos estão rapidamente perdendo a qualificação para entrar na visão de capital.
Esse julgamento divide o mundo do SaaS em duas metades.
Uma metade são aquelas empresas que oferecem produtos simplesmente como ferramentas de embalagem fina, apenas colocando dados públicos em uma interface atraente ou que apenas otimizaram um único processo de operação. A barreira dessas produtos é, essencialmente, o hábito dos usuários e a adesão da interface.
Mas como disse Jake Saper da Emergence Capital: “Antes, fazer com que as pessoas se acostumassem ao seu software era uma barreira poderosa. Mas se os Agents estão fazendo esse trabalho, quem se importa com o fluxo de trabalho humano?”
Essas SaaS definitivamente enfrentam grandes ameaças. A pilha de ferramentas de GTM é um exemplo típico. Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong, essas empresas ocupam funções adjacentes como sucesso do cliente, atendimento ao cliente, vendas externas, previsão de receita e análise de chamadas, cada uma requer um orçamento separado, operação separada e integração separada. As empresas nativas de IA agora podem usar um Agent para interligar todos esses aspectos, diminuindo o valor da existência dessas ferramentas pontuais.
A outra metade do SaaS está profundamente integrada nos processos centrais das empresas, mantendo dados proprietários que são insubstituíveis. Essas empresas não apenas não serão substituídas por Agents, como se tornarão ainda mais valiosas devido à presença dos Agents.
Tomando a Salesforce como exemplo, em fevereiro de 2026, os relatórios financeiros da Salesforce mostraram que a receita recorrente anual do Agentforce alcançou 800 milhões de dólares, com um crescimento de 169% em relação ao ano anterior; foram entregues 2,4 bilhões de “unidades de trabalho Agentes”, processando quase 20 trilhões de tokens; foram assinados mais de 29.000 clientes do Agentforce, com um crescimento de 50% trimestre a trimestre. Mais importante, a ARR combinada do Agentforce e do Data 360 ultrapassou 2,9 bilhões de dólares, com um crescimento de mais de 200% em relação ao ano anterior.
Marc Benioff disse na teleconferência de resultados: “Reestruturamos a Salesforce para ser o sistema operacional da empresa Agente. Quanto mais a IA pode substituir trabalho, mais valiosa a Salesforce se torna.”
A Salesforce não apenas não foi substituída pelos Agents, mas se tornou o solo onde os Agents operam. Seu valor vem exatamente dos dados e processos de negócios que os Agents não podem contornar.
O CEO da ServiceNow, Bill McDermott, anunciou publicamente em fevereiro de 2026: “Não somos uma empresa de SaaS.”
Fonte da imagem: Business Insider
Ele não está negando a si mesmo, mas sim fazendo uma divisão ativa. Sua lógica é que SaaS é um conceito sobre “modo de entrega de software”, enquanto a ServiceNow pretende ser a camada de orquestração e execução para Agents de IA; a IA pode identificar problemas e oferecer sugestões, mas as ações que realmente são executadas nos sistemas empresariais ainda precisam ser feitas por plataformas como a ServiceNow que estão profundamente integradas ao fluxo de trabalho.
A Workday lançou em 17 de março de 2026 o “Sana”, um pacote de IA conversacional que integra profundamente dados de RH e financeiros. A lógica central desse produto não é substituir a Workday com IA, mas usar os dados da Workday para alimentar a IA.
A Workday possui dados de remuneração, desempenho, estrutura organizacional e orçamento financeiro de milhares de empresas; a profundidade e exclusividade desses dados não podem ser replicadas no curto prazo por qualquer startup nativa de IA.
Portanto, a verdadeira barreira não é ter ou não dados, mas sim se os dados que você possui são inacessíveis, intransferíveis e impossíveis de serem criados por outros.
Na próxima década, quem estará arrecadando
A cada revolução tecnológica, aqueles que acabam levando os maiores lucros muitas vezes não são os inventores da nova tecnologia, mas sim aqueles que silenciosamente dominam os elementos escassos nos quais essa nova tecnologia depende. Neste tempo de rápida evolução da IA, as capacidades dos grandes modelos se fortalecerão, e a capacidade dos Agents de escrever código e criar ferramentas se tornará cada vez mais comum.
Quando essas capacidades, que antes eram vistas como tecnologia de ponta, se tornam infraestrutura, a lógica da “transferência de escassez de fatores” deixa apenas uma conclusão: aqueles que se esforçam para criar ferramentas para os Agents provavelmente não serão os últimos vencedores desta era.
A Foundation Capital analisou em fevereiro de 2026 que o valor de mercado da indústria de software se expandirá para 10 vezes o atual na próxima década. Mas esse crescimento de 10 vezes não será distribuído uniformemente entre todas as empresas de software; ele será altamente concentrado entre aqueles que realmente conseguem dominar a era dos Agents.
Os verdadeiros vencedores são aqueles que possuem ativos de dados que os Agents não podem contornar.
Para os empreendedores e investidores de hoje, os empreendedores desta era têm apenas dois destinos: um é se esforçar para fornecer enxadas aos Agents, e o outro é ocupar aquele pedaço de terra primeiro. O que você está fazendo agora, você deve ter uma ideia.
Não se concentre nas mãos do Agent, mas sim no que está prendendo o pescoço do Agent.
- Este artigo foi reproduzido com autorização de: 《BlockBeats》
- Título original: 《AI Agent não pode matar o SaaS》
- Autor original: Sleepy.md, 动察Beating
