Paradoxo do pão: Porque é que o Vibe coding não consegue matar a indústria de software SaaS?

AI escreve código, o que provoca pânico nas ações de software, mas códigos baratos não significam serviços completos baratos. A investigação mostra que o número de falhas graves em código gerado por IA é cerca de 1,7 vezes superior ao do código escrito por humanos, e a Gartner observa que os aumentos nas renovações de SaaS nas empresas continuam, de forma generalizada, entre 10% e 20%.
（Antecedentes: o pior do ano até agora! As ações de software dos EUA despencaram porque o Claude Code ficou demasiado popular）
（Contexto adicional: quando a vala do SaaS é preenchida pela IA, restam às empresas de software três saídas）

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• Há 5.000 anos, a humanidade tem sempre escolhido comprar
• A IA torna o código mais barato, mas não torna a cadeia de fornecimento mais barata
• Produtos superficiais morrem; a cadeia de fornecimento não

Uma máquina de fazer pão consegue produzir um pão em três horas, com o custo dos ingredientes inferior a três dólares, e a própria máquina não custa mais do que cem dólares. Em teoria, isso permitiria que todos cozessem o próprio pão em casa, mas na prática os americanos continuam diariamente a comprar cerca de dez milhões de pães pré-cozinhados. Esta discrepância, o escritor de tecnologia Joan Westenberg chama-lhe “paradoxo do pão” e ela serve perfeitamente para testar o pânico que se apoderou do mercado em janeiro deste ano, levando à volatilização, num único dia, de cerca de 300 mil milhões de dólares em valor das ações de software.

Na altura, a popularidade de Claude Cowork e Claude Code fez o mercado gritar “SaaSpocalypse” (o fim do SaaS). Mas se receitas baratas e máquinas baratas não fecharam a indústria de panificação ao longo de 5.000 anos, então é provável que código barato também não a feche.

Há 5.000 anos, a humanidade tem sempre escolhido comprar

Muito antes do ano 3000 a.C., os antigos egípcios já mantinham padarias comerciais ao longo do Nilo. Os romanos industrializaram este negócio; quando Plínio escreveu “História Natural”, já existia em Roma uma associação profissional de padeiros, máquinas de amassar movidas por animais e uma rede logística capaz de entregar pão a centenas de milhares de residentes urbanos — e quase nenhum deles chegou a cozer o próprio pão.

A associação de padeiros na Londres medieval obteve uma carta de privilégio real logo no século XII, e os mestres que vendiam pães a peso leve eram até amarrados a trenós e exibidos em praça pública. A bucólica ideia de “pão caseiro, para cada lar” só fazia sentido quando o pão não estava disponível.

Em 1928, Otto Rohwedder inventou a máquina de fatiar para uso comercial; em 1961, o processo Chorleywood reduziu o tempo de cozedura de várias horas para alguns minutos. Hoje, os americanos consomem cerca de 21 milhões de toneladas de produtos de panificação por ano e compram, todos os dias, cerca de dez milhões de pães pré-cozinhados. Mesmo quando a farinha é quase gratuita, a máquina custa menos de cem dólares e as receitas circulam há 5.000 anos.

Num ensaio, o escritor de tecnologia Joan Westenberg aponta que a resposta se encontra na lógica económica do “make-or-buy” (fazer ou comprar). Em termos simples: uma pessoa racional só se dá ao trabalho de fazer, se os custos forem realmente mais baixos; e a maioria subestima os custos ocultos de “fazer em casa” — comprar materiais, rodar interruptores, esperar a fermentação, e limpar tudo no fim. Cada passo, visto isoladamente, é pequeno; repetido durante toda a vida, fica caro.

Orwell já se queixara de que o pão britânico industrializado era “pálido, macio e sem sabor”, mas as pessoas continuaram a comprá-lo porque o custo psicológico de comprar pão é menor do que o de o cozer em casa.

A IA torna o código mais barato, mas não torna a cadeia de fornecimento mais barata

A argumentação de que “o SaaS está morto” parece sedutora: um bom modelo de IA, uma boa lista de instruções (prompt) e em apenas uma tarde nasce um conjunto personalizado de CRM ou um painel analítico. O código fica quase gratuito, os servidores também saem baratos — para quê pagar mensalidades?

Mas quando uma empresa paga uma assinatura da Notion, Jira ou Basecamp, o que compra nunca é o código em si; é o conhecimento institucional consolidado ao longo de anos por milhares de engenheiros, especialistas de conformidade e auditores de segurança, bem como o ecossistema de integrações, certificações legais e o sistema de suporte.

Ao fazer com que uma IA “escreva” a própria empresa, o que se compra, na realidade, é uma máquina de fazer pão: os ingredientes ficam baratos e a máquina faz grande parte do trabalho, mas quem passa a ser o padeiro é você — encarregue da manutenção, dos casos de canto e das fragilidades de segurança que o código gerado por IA costuma introduzir. A investigação mostra que o número de falhas graves em código gerado por IA é cerca de 1,7 vezes o do código escrito por humanos. Seis meses depois, a pessoa que escreveu este sistema muda-se de departamento; ninguém mais percebe como funciona. E quando acontece um incidente às duas da manhã, não há ninguém a quem ligar.

A Gartner observa que, nos aumentos recentes do preço nas renovações de SaaS empresariais, a maioria fica entre 10% e 20%, acima da taxa de crescimento orçamental da maioria dos CIO. Isto pode soar como os fornecedores a aproveitarem a confusão para aumentar preços, mas os compradores não parecem ter planos de fugir. No relatório de Avenir de janeiro de 2026, 63% dos compradores empresariais esperam que os fornecedores existentes de software “beneficiem” da IA generativa, e apenas 8% acreditam que “sofrerão”.

O sentido da aposta do mercado é claro: os clientes querem que os serviços existentes evoluam com a IA, não que sejam eliminados e que tudo seja refeito do zero. Mesmo a Klarna, frequentemente usada como exemplo de “construir e vencer o SaaS”, não substitui a Salesforce por um sistema criado do zero com IA; antes, trocou para outra combinação de SaaS e adicionou parte construída internamente. As suas equipas continuam, até hoje, a depender do Slack dentro da Salesforce.

Produtos superficiais morrem; a cadeia de fornecimento não

O que realmente deve preocupar são os produtos que copiam, via uma frase de instrução (prompt), as capacidades que a IA permite e depois vendem isso por uma assinatura. Ferramentas de uma única funcionalidade — converter PDF em tabelas, gerar automaticamente atas de reuniões, enviar e-mails de acompanhamento — têm uma razão de existir naturalmente frágil.

Mas uma empresa SaaS com integração profunda, dados próprios, certificações legais e anos de lógica de negócio e ecossistema de parceiros corresponde, no setor da panificação, ao complexo industrial completo: até que os pequenos produtores conseguem cozer um pão, isso nunca ameaçou a panificação comercial, porque o que o padeiro vende não são farinha e receitas, mas sim a garantia de estabilidade, consistência e “alguém assume quando dá asneira”.

O que vai mudar em seguida é o modelo de preços: à medida que os agentes de IA se tornarem uma nova categoria de utilizadores do software, o modelo de cobrança por cabeça irá gradualmente dar lugar a modelos por volume de utilização e por resultados. Esses produtos finos, de uma única funcionalidade, vão morrer — e devem morrer. Nunca foram um negócio; apenas numa era em que a criação de software é tão cara que até funções banais podiam cobrar mensalidade, foram embaladas como “funcionalidades” de uma empresa.

A lógica central verdadeira do SaaS é gastar dinheiro para alugar uma solução, e não para aguentar todo o problema por conta própria. Esta lógica atravessou o Império Romano até aos dias de hoje e nunca dependeu de barreiras tecnológicas; dependeu sempre da natureza humana: enquanto o preço for razoável e a confiança existir, as pessoas preferem sempre pagar a alguém para tratar dos problemas.