Principais conclusões
-
A diferença entre um Agente de IA e um Copilot é que o primeiro está a começar a evoluir da assistência em tarefas para a sua execução autónoma
-
As principais métricas do SaaS tradicional são as licenças de utilizador, mas a era dos Agentes poderá deslocar o foco para o volume de tarefas, a utilização e os resultados empresariais
-
O SaaS simples, baseado em ferramentas, está mais exposto à disrupção, enquanto o software que controla os dados empresariais, as permissões, os fluxos de trabalho e os registos do sistema poderá beneficiar de barreiras competitivas mais fortes
-
A recuperação recente do setor do software mostra que o mercado está a reavaliar a narrativa de que a IA vai inevitavelmente destruir o SaaS
-
A questão essencial não é saber se a IA vai substituir o software, mas se o software conseguirá tornar-se a infraestrutura dos Agentes
Por que motivo os Agentes de IA estão a tornar novamente o SaaS num tema transacionável
Durante os últimos dois anos, a IA e o SaaS foram frequentemente apresentados como alternativas mutuamente exclusivas, partindo do princípio de que a IA substituiria o software. Se os modelos de linguagem de grande escala conseguem gerar relatórios, analisar dados, escrever código e tratar diretamente do serviço de apoio ao cliente, continuarão as empresas a precisar de comprar grandes volumes de software? Esta preocupação penalizou fortemente as avaliações do software, uma vez que o modelo tradicional de SaaS depende das licenças de utilizador, das taxas de renovação e do crescimento dos orçamentos empresariais destinados a software.
Em 2026, contudo, o mercado começou a adotar uma interpretação diferente. Depois do choque nas avaliações provocado pela ideia de que a IA destruiria o SaaS, o setor do software recuperou. Os resultados e os avanços nos produtos de IA de empresas como a Salesforce levaram os investidores a reconsiderar esta tese: a IA poderá não reduzir a utilização de software. Pelo contrário, poderá transformar o software na infraestrutura de back-end que alimenta os Agentes. As pessoas poderão passar menos tempo a operar software, enquanto as máquinas poderão fazer-lhe mais chamadas.
Um Copilot acrescenta sobretudo um assistente inteligente a uma interface de software existente. Um Agente, por outro lado, funciona mais como um executor digital: planeia tarefas, chama ferramentas, lê dados e conclui fluxos de trabalho. Poderá não iniciar sessão num CRM todos os dias, mas poderá chamar continuamente CRM, bases de dados, sistemas de e-mail, documentos e permissões. O software está, assim, a passar de uma ferramenta operada por pessoas para uma infraestrutura operada por máquinas.
A maior mudança no SaaS não é o desaparecimento do software, mas a mudança do “utilizador”
O modelo tradicional de crescimento do SaaS é direto: as empresas adicionam colaboradores, os colaboradores precisam de contas e o crescimento do número de contas impulsiona as receitas de subscrição. É por isso que o número de licenças, a receita média por utilizador e a retenção líquida de receitas são, há muito, métricas centrais do setor do software.
A era dos Agentes poderá alterar profundamente esta estrutura. Uma empresa poderá reduzir algumas licenças associadas à operação manual e, ao mesmo tempo, aumentar de forma expressiva o volume de tarefas automatizadas. Um Agente de vendas pode organizar informações sobre clientes e atualizar o CRM; um Agente financeiro pode ler faturas e chamar um ERP; e um Agente de serviço de apoio ao cliente pode consultar uma base de conhecimento e processar reembolsos. O valor do software está a deslocar-se do número de pessoas que o utilizam para a quantidade de trabalho que realiza.
Os modelos de preços poderão, por isso, ultrapassar a faturação exclusivamente por licença, passando a combinar licenças e utilização, preços por tarefa ou preços baseados em resultados. Se os Agentes gerarem mais chamadas ao software, um menor número de utilizadores não significará necessariamente menos receitas. No entanto, se um Agente contornar um produto de software e recombinar diretamente as suas funcionalidades, os produtos que anteriormente rentabilizavam as respetivas interfaces poderão ficar sob pressão.
Por que motivo o SaaS simples está mais vulnerável, enquanto o software de sistema poderá sair reforçado
Os produtos mais expostos à substituição são, em geral, ferramentas simples, com poucas barreiras relacionadas com os dados e baixos custos de mudança. Uma aplicação que gera resumos, organiza texto ou produz relatórios básicos pode ser facilmente absorvida por um Agente de utilização geral.
O software mais valioso é frequentemente aquele que detém os dados acumulados e as regras empresariais de uma organização. Os sistemas de CRM, ERP, bases de dados, segurança e gestão de identidades fazem mais do que disponibilizar funcionalidades: preservam os registos factuais do funcionamento da empresa. Um Agente pode substituir ações humanas, mas não consegue substituir facilmente estes sistemas enquanto fonte de referência ou centro de gestão de permissões.
O resultado poderá ser contraintivo: na era dos Agentes de IA, o front-end poderá importar menos, enquanto o back-end poderá assumir uma importância maior. Historicamente, as empresas de software competiam pela frequência com que os utilizadores abriam as suas aplicações. Daqui em diante, a questão mais relevante poderá ser saber a que sistemas um Agente tem de aceder para concluir uma tarefa empresarial.
Quando um Agente executa milhares de tarefas por dia, o modelo tradicional de cobrar um montante fixo por pessoa e por mês deixa de ser suficiente. As empresas poderão precisar de milhares de tarefas automatizadas sem necessitarem de um número comparável de licenças humanas.
Os preços do software poderão evoluir segundo três vias: combinar preços baseados em licenças e utilização; cobrar por tarefa ou por resultado empresarial; e posicionar o software como a plataforma de governança, permissões e dados para os Agentes empresariais. Para as empresas de software, isto cria riscos e oportunidades.
Os investidores também terão de repensar as suas métricas. Para além das receitas e do lucro, deverão acompanhar a utilização dos Agentes, o volume de tarefas automatizadas, o contributo das receitas dos produtos de IA e a capacidade de as receitas adicionais cobrirem os custos de inferência da IA.
O verdadeiro ponto de entrada dos Agentes de IA poderá não ser a janela de Chat, mas os dados e as permissões empresariais
Para executar tarefas em nome de uma empresa, um Agente tem de compreender o que está a acontecer na organização e aquilo que está autorizado a fazer. Isto torna os dados e as permissões de identidade numa infraestrutura crítica. Os modelos poderão tratar da compreensão da linguagem natural, mas as listas de clientes, os contratos, os registos financeiros, o inventário e as informações sobre os colaboradores continuam a ter de provir dos sistemas empresariais.
Esta é uma barreira competitiva significativa para o SaaS tradicional. Um novo modelo pode desenvolver capacidades gerais poderosas em poucos meses, mas replicar as relações de dados acumuladas ao longo de anos por uma empresa, as suas regras de aprovação e as estruturas de permissões é muito mais difícil. As empresas capazes de proporcionar aos Agentes acesso seguro a estes recursos estarão melhor posicionadas para se tornarem a camada de infraestrutura de longo prazo da IA empresarial.
A concorrência no software empresarial poderá, assim, passar de quem disponibiliza a melhor interface para quem fornece a conectividade de dados e os controlos de permissões mais fiáveis. Isso reforçaria a importância de tecnologias que operam nos bastidores, como bases de dados, gestão de identidades, cibersegurança e gestão de API.
A segunda curva de crescimento do SaaS tem de provar uma coisa: as receitas geradas pela IA excedem os custos da IA
Os produtos de IA não geram receitas sem custos. Cada inferência de um modelo consome recursos computacionais e as tarefas complexas dos Agentes poderão chamar repetidamente vários modelos e sistemas empresariais. Se uma empresa de software se limitar a adicionar funcionalidades de IA sem aumentar a despesa dos clientes ou expandir a utilização, a IA poderá comprimir, em vez de expandir, as margens de lucro existentes.
Ao avaliarem se a IA está a criar uma segunda curva de crescimento, os investidores deverão olhar para além do número de funcionalidades de IA lançadas. Deverão avaliar se a receita por cliente está a aumentar, se os clientes estão a alargar a sua utilização e se as margens brutas da IA estão a melhorar à medida que os custos dos modelos diminuem e surgem economias de escala.
Esta situação assinala uma transição crucial para o setor do software: deixar de contar uma história sobre a IA para passar a provar o seu impacto financeiro. Os Agentes só se tornarão um verdadeiro novo modelo de negócio para as empresas de software quando proporcionarem simultaneamente maior valor aos clientes e uma economia unitária sustentável.
Principais áreas a acompanhar
| Tipo de software |
Impacto dos Agentes de IA |
Principais métricas a acompanhar |
| SaaS simples e baseado em ferramentas |
Facilmente absorvido por modelos e Agentes de utilização geral |
Diferenciação funcional, custos de mudança, retenção de utilizadores |
| Software de sistema |
Poderá tornar-se a infraestrutura de dados e permissões dos Agentes |
Barreira competitiva dos dados, cobertura dos fluxos de trabalho, volume de chamadas à API |
| SaaS de plataforma |
Poderá tornar-se a plataforma de governança e execução dos Agentes empresariais |
Receitas de IA, utilização dos Agentes, escala do ecossistema |
| Software setorial vertical |
Depende do conhecimento do setor e das barreiras dos processos empresariais |
Dados do setor, capacidades de conformidade, taxa de automatização |
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre um Agente de IA e um Copilot?
Um Copilot presta sobretudo assistência aos utilizadores no software existente, enquanto um Agente se concentra no planeamento autónomo, na chamada de ferramentas e na execução de tarefas com várias etapas.
Os Agentes de IA vão fazer desaparecer o SaaS?
É mais provável que o SaaS se divida em categorias distintas. O software com funcionalidades simples é mais fácil de absorver, enquanto o software de sistema que controla dados, permissões e fluxos de trabalho críticos poderá registar uma utilização orientada por máquinas ainda maior.
Por que motivo o SaaS poderá passar de preços baseados em licenças para preços baseados na utilização?
Porque um Agente não corresponde necessariamente a uma conta humana. O volume de tarefas, o volume de chamadas e os resultados empresariais são unidades de faturação mais naturais.
Em que devem os investidores concentrar-se sobretudo ao avaliarem ações de empresas de software de IA?
Devem concentrar-se no contributo efetivo dos produtos de IA para as receitas, na expansão dos clientes, na utilização dos Agentes, nas barreiras competitivas dos dados e dos fluxos de trabalho e na capacidade de os custos de inferência serem cobertos pelas receitas incrementais.
Qual é o maior risco setorial colocado pelos Agentes de IA?
Se os fornecedores de modelos ou as novas plataformas de Agentes capturarem o valor, o software tradicional poderá deixar de ser o principal ponto de entrada e passar a ser um fornecedor de back-end, enfraquecendo o seu poder negocial.
