A era pós-SaaS: o fim do software de aluguel? Como a IA generativa reduz radicalmente os custos de TI – de “como serviço” para “como propriedade”.

De inquilino a proprietário: por que em breve seremos donos do nosso software novamente.

O fim da economia da assinatura: por que a IA generativa está abalando os alicerces do "Software como Serviço".

Por mais de duas décadas, prevaleceu uma regra não escrita na economia digital: software não é comprado, mas alugado. O modelo de "Software como Serviço" (SaaS) prometia flexibilidade às empresas e a fornecedores como Salesforce, HubSpot e Adobe margens fantásticas por meio de taxas de assinatura ilimitadas. Mas, em 2024, correções drásticas nos preços de ações que antes eram as queridinhas do mercado mostram que essa era de ouro está começando a ruir. Isso não é apenas uma recessão cíclica do mercado, mas o prenúncio de uma mudança estrutural fundamental.

A razão para essa transformação é a ascensão meteórica da inteligência artificial generativa. Enquanto o SaaS (Software como Serviço) é projetado para alugar soluções padronizadas a milhões de usuários, a IA agora possibilita exatamente o oposto: a criação personalizada de software "sob demanda". Por que as empresas deveriam continuar pagando mensalidades caras por pacotes de recursos complexos quando podem gerar suas próprias ferramentas enxutas em segundos usando LLMs (Modelos de Linguagem Grandes)?

Estamos no início da "era pós-SaaS". Nesta nova fase, o software está se transformando de um serviço em um ativo proprietário. O foco está mudando de plataformas centralizadas para o desenvolvimento interno descentralizado e orientado por IA. Isso promete não apenas uma redução drástica nos custos de TI e maior independência dos monopólios tecnológicos, mas também força todo o mercado de capitais a reavaliar o significado de criação de valor digital.

A análise a seguir, em 17 pontos, destaca como essa ruptura no paradigma do software transformará os mercados, por que a "Propriedade Digital" está vivenciando um renascimento e quais estratégias as empresas precisam desenvolver para sobreviver em um mundo onde o software não é mais assinado, mas gerado.

A ruptura no paradigma do software

Nas últimas duas décadas, o Software como Serviço (SaaS) dominou o mundo dos negócios digitais como quase nenhum outro modelo. Prometia receitas previsíveis para os fornecedores, integração ágil para os usuários e democratização de recursos avançados de software. No entanto, desde 2024, há sinais crescentes de que esse modelo está atingindo seus limites econômicos e estruturais. O desempenho de ações como as da HubSpot (-45% no acumulado do ano), Monday.com (-33% no acumulado do ano) e Salesforce (-20% no acumulado do ano) serve como indicador de um processo de mudança mais profundo, e não apenas de correções cíclicas de mercado.

Os motivos são multifacetados. O modelo SaaS prospera com base em taxas recorrentes, altas margens brutas e economias de escala por meio de infraestrutura centralizada. No entanto, esses mesmos elementos essenciais estão cada vez mais sob pressão devido aos avanços em inteligência artificial generativa, desenvolvimento automatizado e capacidades de computação local. As empresas estão começando a questionar se devem continuar pagando aluguel por softwares que podem ser gerados ou personalizados usando ferramentas de IA.

A receita econômica para o sucesso do SaaS – e seu calcanhar de Aquiles

O SaaS surgiu como uma resposta evolutiva à ineficiência do software licenciado tradicional. Em vez de altos custos iniciais e taxas de manutenção complexas, estabeleceu-se um modelo de assinatura, oferecendo atualizações regulares, acesso à nuvem e escalabilidade amigável ao usuário. Esse modelo impulsionou uma enorme capitalização de mercado: Salesforce, Adobe, Atlassian e ServiceNow alcançaram margens que antes só podiam ser explicadas pelos efeitos de rede da plataforma.

No entanto, a vantagem econômica – o "ciclo virtuoso das assinaturas" – também acarreta riscos. Os provedores dependem da constante adição de novos recursos para justificar aumentos de preços e garantir a fidelidade do cliente. Ao mesmo tempo, a pressão sobre os preços está aumentando: quase todas as empresas líderes de mercado em SaaS dobraram seu CAC (Custo de Aquisição de Clientes) nos últimos cinco anos, enquanto as taxas líquidas de retenção estão diminuindo. Isso significa que o modelo está maduro, mas cada vez mais caro e saturado.

A geração de software baseada em IA pode expor essa fragilidade estrutural – assim como o SaaS um dia substituiu o modelo clássico de licenciamento.

A ascensão da “economia de produção generativa”

Desde aproximadamente 2023, uma nova lógica de software vem emergindo: a "geração sob demanda" com suporte de IA, em vez da implantação centralizada. Modelos fundamentais como GPT-4, Claude e sistemas de código aberto como Mistral ou Llama 3.2 permitem a geração autônoma de código, estruturação de dados, design de interface do usuário e integração em infraestruturas corporativas com mínima intervenção humana.

Por exemplo, uma empresa de médio porte agora pode usar IA generativa para especificar, gerar e implantar um sistema CRM interno em poucas horas – totalmente integrado aos sistemas ERP e de comunicação, sem a necessidade de uma assinatura SaaS externa. Essa transformação tem profundas implicações econômicas.

A criação de valor está migrando das taxas de licenciamento e serviço para a geração pontual e direcionada. O software está se tornando novamente um ativo de capital – algo que pertence à empresa em vez de ser alugado. O cerne econômico dessa mudança de paradigma reside na redução dos custos de transação, na eliminação da precificação centralizada e na drástica individualização das ferramentas digitais.

A vantagem estrutural de custo do software personalizado

O modelo tradicional de SaaS é baseado em usuários médios: oferece conjuntos de recursos uniformes para um amplo público-alvo. Isso inevitavelmente leva à complexidade, sobrecarga e excesso de funcionalidades. As empresas frequentemente pagam por módulos que nunca usam, enquanto personalizações essenciais só são possíveis por meio de planos empresariais caros ou integrações.

A geração de software baseada em IA resolve precisamente esse problema. Os sistemas analisam casos de uso específicos, processos de negócios e estruturas de dados e, em seguida, geram ferramentas personalizadas sem recursos desnecessários. Isso resulta em sistemas digitalmente "leves", com maior desempenho, menor dependência e melhor governança.

Do ponto de vista econômico, este é o ponto crucial: se as empresas pagarem apenas uma vez por aplicação, o Valor Vitalício do Cliente (CLV) dos fornecedores tradicionais de SaaS será drasticamente reduzido. Ao mesmo tempo, surgem novos modelos de margem – por exemplo, para manutenção, treinamento e fornecimento de computação local – que, no entanto, seguem estruturas de lucro completamente diferentes.

De “Pilha de Software” para “Fluxo de Software”

A arquitetura de TI tradicional segue um modelo em camadas: Infraestrutura, Plataforma e Aplicação. Cada camada tem um custo e exige gerenciamento. O SaaS se posicionou na camada de aplicação, abstraindo a complexidade e garantindo um fluxo de caixa constante por meio de estruturas de assinatura.

No mundo pós-SaaS, essas camadas se fundem. A IA generativa não apenas gera código, mas também orquestra dinamicamente a infraestrutura (por exemplo, AWS, Azure, servidores locais). Os aplicativos não são mais instalados, mas sintetizados conforme a necessidade. A ideia de uma empresa manter contratos de software fixos parece anacrônica nesse cenário.

O termo "fluxo de software" refere-se a ferramentas fluidas, geradas sob demanda, que emergem de dados e modelos – de curta duração, mas otimizadas com precisão para um propósito específico. Essa transitoriedade contradiz o pensamento tradicional dos departamentos de TI, mas reduz o custo total de propriedade (TCO) a longo prazo.

Impacto nas estratégias corporativas e nos mecanismos de mercado

Quando o software volta a ser um produto proprietário, o equilíbrio de poder entre fornecedores e usuários se altera. As empresas recuperam o controle sobre seu design, mas simultaneamente perdem o acesso à inovação coletiva que o SaaS possibilitava por meio de seu banco de dados compartilhado.

Para os fornecedores de SaaS, isso significa que precisam se reposicionar — de orquestradores de produtos para orquestradores de plataformas. No futuro, eles não venderão mais software, mas sim a capacidade de configurar, manter e proteger geradores de software baseados em IA. A competição, portanto, está mudando da complexidade dos recursos para a expertise em modelos e a soberania dos dados.

Do ponto de vista do mercado, esse desenvolvimento está levando a uma fragmentação dos monopólios tecnológicos estabelecidos. Muitos modelos de IA de pequeno porte ou sistemas especializados de código aberto estão assumindo funções que antes eram centralizadas. Isso reduz as barreiras de entrada, mas também cria ecossistemas mais fragmentados. Os efeitos de rede continuam relevantes — mas mais no âmbito dos dados e dos modelos do que no nível das aplicações concretas.

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A inteligência artificial como fator de produção na economia do software.

Pós-Revolução SaaS: Como os Geradores de IA irão Redefinir a Propriedade de Software e os Modelos de Negócios até 2035

Os economistas falam cada vez mais em "capital de automação do conhecimento", uma nova forma de capital que reproduz o conhecimento sistematicamente. A IA está se tornando um fator de produção que não substitui o trabalho, mas aumenta exponencialmente a capacidade intelectual. Nesse sentido, a geração de software é uma forma de automatizar o próprio conhecimento.

Isso significa que as empresas não estão mais investindo prioritariamente em pessoal de TI, mas sim em expertise em IA e redes de dados. No futuro, o valor de uma empresa será medido mais pela sua capacidade de traduzir processos internos em software utilizando inteligência artificial. Como resultado, a infraestrutura de TI tradicional está perdendo seu papel central – e a fronteira entre desenvolvimento de software e estratégia de negócios está se tornando cada vez mais tênue.

O papel do movimento de código aberto

O código aberto é o alicerce arquitetônico invisível desta nova fase. Modelos como Llama, Mistral e Falcon permitem o controle local sobre os processos de geração de código, reduzindo drasticamente as barreiras de entrada. A inovação da comunidade está substituindo cada vez mais as estruturas proprietárias que estavam incorporadas nas dependências de SaaS.

Do ponto de vista econômico, isso cria um paradoxo: o código aberto possibilita a criação de valor em larga escala sem gerar receita direta. Ao mesmo tempo, os sistemas de livre acesso obrigam os fornecedores estabelecidos a se concentrarem na qualidade do serviço, na arquitetura de segurança e na integração – aspectos que antes eram periféricos, mas que agora constituem diferenciais importantes.

Isso também altera o foco da competição: da diversidade funcional para uma economia baseada na confiança. O software gerado por IA só se tornará adequado para adoção em massa se os usuários puderem entender, verificar e controlar seu comportamento de reprodução.

Infraestrutura e economia de energia na era da IA

Um aspecto frequentemente subestimado: os custos de infraestrutura desta nova ordem mundial. Enquanto os provedores de SaaS se beneficiaram de data centers centralizados, a geração de IA está levando a uma nova dinâmica energética.

O treinamento de modelos de grande porte continua a exigir muitos recursos, mas a inferência — a aplicação desses modelos — está se tornando cada vez mais eficiente. O poder computacional local (computação de borda) e os modelos personalizados reduzem os requisitos de largura de banda, aumentam a privacidade dos dados e diminuem os custos.

Isso poderia levar à formação de novas cadeias de valor regionais: centros de dados locais otimizados para empresas de médio porte, compiladores de IA especializados, sistemas de teste automatizados e parcerias energéticas. Economicamente, isso criaria um setor de produção de IA descentralizado, comparável à revolução industrial da década de 1880, quando a geração de eletricidade foi localizada e democratizada.

Mercados de trabalho e mudanças nas competências

A transição do modelo SaaS para a produção de software generativo também acarreta enormes consequências para as políticas do mercado de trabalho.

– As funções tradicionais de administração de TI estão perdendo importância à medida que a infraestrutura se torna escalável automaticamente.
– Os desenvolvedores de software estão migrando de programadores para designers de processos e gestores de qualidade para sistemas generativos.
– Os analistas de negócios estão ganhando importância, pois seu conhecimento especializado pode ser diretamente traduzido em instruções generativas.

Isso cria um mercado de trabalho híbrido entre o domínio técnico e o pensamento estratégico. Os sistemas educacionais focados no treinamento em programação linear terão que se adaptar: deixando de lado a sintaxe e passando a priorizar a compreensão de sistemas, a ética, o monitoramento e a arquitetura orientada a resultados.

Mercados de capitais e lógica de avaliação

Os mercados de capitais já começam a precificar essa mudança. As empresas de SaaS estão perdendo múltiplos de avaliação porque os investidores esperam que a transição para ferramentas geradas por IA enfraqueça a estabilidade das margens.

Enquanto as empresas tradicionais de SaaS alcançaram um multiplicador EV/Vendas de 8 a 12, esse valor caiu para menos de 6 para muitos provedores desde 2024. Ao mesmo tempo, estamos vendo avaliações crescentes para startups de infraestrutura de IA especializadas em orquestração, monitoramento de modelos ou geração de código.

Isso sinaliza que o capital não está mais buscando apenas receitas recorrentes, mas sim o controle sobre a lógica de produção do futuro.

Propriedade Digital: O Retorno dos Direitos de Propriedade

Um elemento narrativo convincente é o retorno do conceito de propriedade digital. No sistema SaaS, as empresas pagavam pelo uso, não pela propriedade. A IA generativa muda isso: quando uma empresa cria sua própria ferramenta, ela detém o código, a estrutura de dados e a lógica funcional.

Isso abre novas possibilidades para ativos de software negociáveis, gerenciamento interno de propriedade intelectual e monetização de componentes de código individuais. O software está se tornando uma commodity novamente – individualizado, único e intercambiável.

Economistas poderiam falar aqui de uma "reprivatização do capital digital". Em vez de monopólios de plataformas, estão surgindo milhares de microecossistemas de ferramentas especializadas. Essa tendência contraria as estratégias anteriores de plataformas e pode levar, a longo prazo, ao desmantelamento do poder tecnológico centralizado.

Assuntos regulatórios, segurança e mudança institucional

Quanto mais personalizado e descentralizado o software se torna, mais complexa se torna sua governança. Proteção de dados, controle de qualidade, responsabilidade e legislação de licenciamento precisam ser repensados. Quando a IA gera software, surge a questão: quem é responsável por erros funcionais?

Instituições reguladoras – da UE ao Departamento de Comércio dos EUA – estão começando a desenvolver novas categorias: “Responsabilização de Software Gerado por IA”, “Lei de Transparência de Modelos” e “Estruturas de Código Auditáveis”. Esses padrões podem, em última análise, determinar o acesso ao mercado.

A Europa tem uma vantagem potencial neste aspecto: a sua ênfase na proteção de dados, rastreabilidade e equidade poderá constituir a base para normas de produção de IA fiáveis ​​e exportáveis.

O cenário estratégico futuro até 2035

Um cenário plausível para 2035:

1. As empresas possuem geradores internos de IA que sintetizam aplicativos de software sob demanda.
2. Funcionalidades genéricas de SaaS (CRM, HRM, Colaboração) são licenciadas como modelos, não como plataformas.
3. Manutenção, segurança e otimização de energia estão se tornando novos setores de serviços.
4. O software é desenvolvido em regime de projeto, de forma temporária e iterativa.
5. Soberania de dados e expertise em modelos estão substituindo a fidelidade à marca como fator-chave de sucesso.

Isso não significa o fim do SaaS, mas sim sua transformação: de "como serviço" para "como propriedade do usuário".

consequências macroeconômicas de longo prazo

Quando o mercado de software passa de modelos de assinatura para modelos de propriedade, isso também afeta os indicadores macroeconômicos.

• O investimento corporativo em ativos intangíveis está aumentando, enquanto as despesas operacionais estão diminuindo.
• As estatísticas nacionais de inovação devem incluir o software gerado por IA como um ativo de capital.
• A economia digital está transferindo a criação de valor de plataformas centradas nos EUA para uma produção regional e distribuída.

Essa dinâmica é semelhante à transição de uma economia baseada na manufatura para uma economia baseada no conhecimento – só que desta vez no âmbito intangível.

Dimensão social: Autonomia em vez de dependência

A longo prazo, trata-se de algo que vai além da mera eficiência. A era pós-SaaS simboliza a retomada da autodeterminação digital. Quando organizações, municípios ou indivíduos podem, mais uma vez, criar e possuir softwares, surge uma nova forma de soberania tecnológica.

Esta é também uma questão política: quem define as ferramentas digitais, quem controla as atualizações, o acesso aos dados e as integrações? O software gerado por IA conduz de volta ao controle descentralizado e democratizado da tecnologia – desde que não seja monopolizado novamente por meio de modelos proprietários.

Desde alugar até construir o seu próprio

O SaaS não vai desaparecer, mas está perdendo seu status de intocável. A combinação de pressões de custos, automação por IA e um desejo crescente por flexibilidade está desafiando os fundamentos do capitalismo em nuvem existente.

Em dez anos, o software poderá se tornar o que já foi: uma ferramenta personalizada – só que desta vez gerada automaticamente, e não codificada manualmente.

As empresas que adotam essa lógica desde o início podem não apenas reduzir custos, mas também conquistar independência estratégica. Para investidores, reguladores e especialistas em tecnologia, isso marca o início de uma nova fase na economia digital: uma era em que o software não é mais alugado, mas produzido – de forma situacional, inteligente e autônoma.

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