Retorno sobre o investimento (ROI) inferior a 5%? Por que você deve parar de pagar imediatamente por recursos "com inteligência artificial"

Licenças de IA: um desperdício bilionário: o novo modelo de preços que agora causa pânico entre as gigantes do software

Bilhões estão sendo investidos em inteligência artificial, mas a desilusão cresce nas salas de reuniões. O motivo não é tecnológico, mas estrutural: modelos de precificação obsoletos. Aqueles que pagam por agentes de IA autônomos e fluxos de trabalho inteligentes usando as mesmas licenças por usuário ou puramente com base no consumo, como no software tradicional, muitas vezes estão financiando apenas a esperança de eficiência – sem qualquer garantia de valor agregado mensurável. Estudos mostram uma taxa de fracasso dramática para projetos de IA e custos crescentes e descontrolados nas unidades de negócios. Mas o mercado de SaaS está passando por uma mudança radical: a era da precificação baseada em resultados está chegando. O artigo a seguir examina por que pagar apenas pelo acesso é obsoleto, por que muitos fornecedores resistem à mudança e como empresas inteligentes podem alterar radicalmente a dinâmica de negociação a seu favor em 2026.

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O silêncio mais desconfortável em qualquer conversa de vendas sobre IA empresarial surge justamente quando alguém pergunta: quanto do seu orçamento de IA está atrelado a resultados de negócios mensuráveis? Não a recursos anunciados como "com tecnologia de IA" em uma ficha técnica. Nem a licenças provisionadas, mesmo que a taxa de utilização mal ultrapasse 10%. Mas sim a resultados reais que aparecem em um relatório trimestral, em uma medição de tempo de processo ou em um registro de melhorias auditável. Quem responde a essa pergunta com "não tenho certeza" não está sozinho. E pagará um preço que vai muito além do óbvio.

O modelo de preços de uma era passada

O modelo de licenciamento por usuário surgiu em um momento em que o valor do software escalava diretamente com o número de usuários humanos. Mais licenças do Salesforce significavam mais vendedores registrando atividades. Mais licenças do Slack significavam mais equipes se comunicando entre si. A relação entre acesso e valor nunca foi perfeita, mas sua direção básica era compreensível: o fornecedor cobrava pelo acesso e o comprador presumia que o valor viria em seguida.

A inteligência artificial abalou fundamentalmente essa premissa. Quando um agente de IA resolve um chamado de suporte, extrai dados de um contrato ou revisa um documento de conformidade, o valor não é criado por uma pessoa sentada em frente a uma tela. Ele é criado por um fluxo de trabalho que pode nem mesmo ter um usuário direto. Cobrar por usuário para uma funcionalidade de IA é como cobrar por escritório de eletricidade: a unidade de medida não tem nada a ver com a unidade de valor.

No entanto, essa é precisamente a prática predominante no mercado de IA empresarial: uma taxa de usuário adicionada a uma licença de plataforma existente, uma assinatura anual fixa para uma ferramenta que pode produzir resultados que o comprador não consegue quantificar. De acordo com o Índice de Gestão de SaaS da Zylo de 2026, baseado na análise de mais de 40 milhões de licenças de SaaS e US$ 75 bilhões em gastos gerenciados, 78% dos executivos de TI relataram custos inesperados decorrentes de modelos de precificação baseados no uso ou em IA. Isso não se trata de uma falha orçamentária por parte das empresas individualmente; é um desalinhamento estrutural entre como a IA cria valor e como os fornecedores geram receita.

Para piorar a situação, o controle sobre os gastos com SaaS está migrando cada vez mais do departamento de TI: de acordo com o mesmo relatório, os departamentos de negócios agora controlam 81% dos gastos com SaaS, enquanto a TI é diretamente responsável por apenas 15%. Ao mesmo tempo, os gastos com aplicativos nativos de IA aumentaram 108% em relação ao ano anterior e chegaram a 393% em grandes empresas com mais de 10.000 funcionários. O crescimento é real. O controle, no entanto, muitas vezes não é.

O que significa, de fato, precificação baseada em resultados?

A precificação baseada em resultados é simples em conceito, mas complexa na execução. O fornecedor é pago quando o comprador recebe valor, não quando o comprador obtém acesso ou consome tokens, mas quando um resultado comercial definido é alcançado.

A diferença entre preços baseados no uso e preços baseados em resultados é mais significativa do que a maioria das avaliações reconhece. O preço baseado no uso — por token, por chamada de API, por consulta — é superior ao modelo baseado em licenças porque se correlaciona com a atividade. Mas atividade não é valor. Milhares de chamadas de API que produzem resultados irreais ou extrações irrelevantes são inúteis para o comprador. O preço baseado no uso transfere o risco de custo do provedor para o comprador sem alterar em nada o risco de desempenho.

A precificação baseada em resultados altera esses dois fatores. O fornecedor só ganha dinheiro se a IA entregar algo que o comprador definiu como valioso antes do início do projeto. Isso pode ser um documento processado com um limite de precisão definido, um fluxo de trabalho automatizado com uma redução mensurável no tempo de ciclo ou uma auditoria de conformidade concluída com um registro rastreável. O resultado é especificado, os critérios de medição são acordados e a relação comercial se estabelece a partir disso.

O principal exemplo prático vem da Intercom: a empresa cobra US$ 0,99 por cada chamado de suporte resolvido com sucesso por seu agente de IA, Fin. A Bessemer Venture Partners, em seu Guia de Precificação de IA de 2026, descreve essa abordagem como o padrão ouro para precificação baseada em resultados. O modelo funciona porque o valor é precisamente definível: um chamado é considerado resolvido ou não. A métrica é binária, inviolável e diretamente vinculada a um fator de custo dentro da organização do comprador.

A lógica estrutural subjacente também explica por que o modelo é mais fácil de implementar em certas áreas do que em outras. A Gartner já previu que, até 2025, mais de 30% das soluções SaaS corporativas incluirão componentes baseados em resultados, em comparação com cerca de 15% em 2022. Um estudo recente da Simon-Kucher & Partners revelou que 86% dos compradores preferem modelos de precificação baseados em uso ou resultados em vez de licenças tradicionais por usuário. O mercado está sinalizando uma direção clara. A questão não é se isso acontecerá, mas com que rapidez.

A lacuna no retorno sobre o investimento em IA: bilhões gastos sem comprovação

A necessidade dessa transformação decorre de dados que deveriam ser desconfortavelmente familiares às unidades de negócios responsáveis ​​pela IA. Um estudo abrangente da RAND Corporation documentou que mais de 80% de todos os projetos de IA em empresas falham sem entregar os resultados de negócios prometidos — uma taxa de fracasso duas vezes maior que a de iniciativas de TI tradicionais. Pesquisadores do MIT, em um relatório separado, encontraram uma taxa ainda maior, de 95%, para projetos de IA generativa que não conseguem gerar um retorno sobre o investimento (ROI) mensurável.

Um estudo da Forbes de 2025, que entrevistou milhares de executivos em todo o mundo, pinta um quadro igualmente preocupante: menos de 1% dos executivos globais entrevistados relataram que suas organizações alcançaram um retorno sobre o investimento (ROI) significativo – definido como um aumento de mais de 20% na lucratividade ou redução de custos. Apenas 3% relataram um ROI moderado, entre 10% e 20%. A grande maioria – mais de 53% – descreveu retornos entre 1% e 5%. Ao mesmo tempo, 39% dos executivos citaram a mensuração do ROI como um de seus maiores desafios.

Essa lacuna de mensuração não é apenas um problema analítico. É um problema de incentivo estrutural. Se a receita do fornecedor não está atrelada aos resultados do comprador, nenhuma das partes tem incentivo estrutural para diagnosticar por que uma implementação não está funcionando. O fornecedor já lucrou. O comprador obteve acesso. O fato de nada mensurável ter acontecido é problema de todos — e prioridade de ninguém.

O padrão se repete com certa regularidade: primeiro, a IA foi adquirida sob pressão da opinião pública, sem uma definição clara de sucesso. Em seguida, foram criados painéis internos repletos de métricas de atividade sem qualquer conexão com a demonstração de resultados (DRE). E, finalmente, chegou a primeira renovação de contrato – e ninguém conseguia explicar pelo que estavam pagando, de fato. A Bessemer Venture Partners resume isso de forma precisa em seu manual: o posicionamento baseado em um ROI subjetivo, que ainda funcionava em 2025 sob o lema "adoção de IA a qualquer custo", agora entra em conflito com a realidade do ciclo de renovação de 2026 – e meras promessas não renovam contratos.

Por que os provedores rejeitam o modelo – e o que isso revela

As objeções levantadas pelos fornecedores contra a precificação baseada em resultados são previsíveis e reveladoras. O repertório padrão inclui três argumentos: os resultados são difíceis de definir, a prontidão interna do comprador influencia os resultados e o fornecedor não pode controlar todas as variáveis. Todas as três objeções são factualmente corretas. Nenhuma delas, porém, constitui um argumento válido para continuar pagando por IA que não produz resultados.

Qualquer pessoa que analise honestamente esses argumentos reconhecerá o verdadeiro sinal: um fornecedor que se recusa a vincular o preço aos resultados está revelando sua própria confiança no produto. Se a IA funcionar, a precificação baseada em resultados será mais lucrativa para o fornecedor, e não menos. Ele ganha dinheiro a cada implementação bem-sucedida, o comprador se torna um cliente de referência com resultados quantificáveis ​​e os custos de vendas para a próxima implementação diminuem significativamente. Os fornecedores que rejeitam esse modelo são frequentemente aqueles cujo produto oferece demonstrações impressionantes, mas resultados de produção apenas medíocres.

No entanto, um contraponto crucial merece consideração. A Parloa, fornecedora de IA especializada em IA conversacional, argumenta que, embora a precificação baseada em resultados possa parecer promover interesses mútuos, na prática, ela frequentemente traduz os ganhos de eficiência da empresa em receita para o fornecedor. Se um agente de IA tiver um desempenho tão bom que os custos do processo diminuam significativamente, o fornecedor participa desproporcionalmente desse valor em um modelo baseado em resultados — mesmo que tenha contribuído apenas com uma pequena parcela para as melhorias de eficiência subjacentes. Essa tensão é real e explica por que muitos especialistas consideram os modelos híbridos a solução mais pragmática: uma taxa base que cobre os custos da plataforma e da implementação, combinada com taxas baseadas em resultados que escalam com o valor entregue.

A mudança estrutural no mercado de SaaS

A resistência de muitos fornecedores consolidados a novos modelos de precificação também pode ser explicada pela arquitetura financeira do modelo de negócios SaaS clássico. A precificação baseada em licenças gerava prazos contratuais longos e previsíveis — a chamada Obrigação de Desempenho Remanescente (RPO, na sigla em inglês) — porque os clientes assinavam contratos plurianuais para um número fixo de licenças. Os modelos baseados em uso e resultados reduzem essa previsibilidade de planejamento em duas direções: os prazos contratuais se encurtam porque os compradores hesitam em se comprometer com volumes de uso que não podem prever. Além disso, a proporção entre gastos comprometidos e gastos flexíveis se desloca em favor da flexibilidade do comprador.

As consequências para a valorização são imediatas. Nos primeiros meses de 2026, uma reavaliação massiva no mercado de software desencadeou uma queda que eliminou quase um trilhão de dólares em capitalização de mercado para empresas de software. O índice de referência SaaS caiu 6,5% ao longo de 2025, enquanto o S&P 500 subiu 17,6%. O múltiplo de receita mediano para empresas de software despencou de mais de sete vezes para menos de cinco vezes em pouco mais de um ano. Em contrapartida, empresas que implementaram modelos de precificação híbridos registraram um crescimento de receita 38% maior e uma retenção de receita líquida 38% maior do que provedores puramente baseados em assinatura, de acordo com pesquisa da LEK Consulting.

A Bloomberg prevê que o modelo de preços baseado em assinatura poderá cair dos atuais 60% para cerca de 30% de todos os modelos de software em uma década, enquanto os modelos baseados em resultados preencherão cada vez mais o espaço deixado. A Gartner estima que 70% das empresas preferirão modelos de preços baseados no uso em vez de modelos baseados em licenças até o final de 2026. A direção dessa mudança não é ambígua; apenas a velocidade permanece incerta.

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O que os compradores devem exigir antes da assinatura do próximo contrato

Qualquer pessoa que esteja avaliando plataformas de IA para empresas precisa de uma estrutura sólida para implementar a precificação baseada em resultados na prática. O primeiro e mais importante passo é definir o resultado antes do início da avaliação – não como uma promessa abstrata de eficiência, mas como uma métrica específica e mensurável, vinculada a um processo de negócios que a empresa já segue. Isso pode incluir documentos processados ​​diariamente, o tempo médio do ciclo de revisão, a taxa de erros na extração de dados ou a produtividade das verificações de conformidade. Se tal mensuração não for possível com a infraestrutura existente, ela deve ser construída primeiro, ou um ponto de partida diferente deve ser escolhido.

O segundo passo é um período de comprovação de valor com os dados da própria empresa. Não se trata de uma demonstração em ambiente de teste com dados de amostra cuidadosamente preparados para fins de apresentação. Trata-se de uma implementação em seu próprio ambiente, conectada aos seus próprios sistemas e executada nos documentos e fluxos de trabalho realmente utilizados em produção. Empresas que estruturam as avaliações dessa forma evitam a queda brusca de desempenho que paralisa a maioria dos programas de IA após os sucessos iniciais — porque já validaram o desempenho em produção antes de comprometer o orçamento.

O terceiro passo diz respeito à própria estrutura do contrato: preços que escalam com o valor, não com o consumo. A estrutura ideal consiste em um compromisso base que cubra a plataforma e os custos de implementação, complementado por taxas baseadas em desempenho que aumentam à medida que a IA gera resultados mensuráveis. Isso proporciona ao fornecedor uma receita previsível pelos seus esforços de implementação, enquanto o crescimento do contrato está atrelado ao crescimento do valor para o comprador. O risco do comprador é limitado. O potencial do fornecedor é ilimitado — mas atrelado ao desempenho.

O quarto passo, muitas vezes negligenciado, é a responsabilidade do fornecedor pelo cronograma de implementação. Se o preço for baseado em resultados, mas a implementação levar nove meses antes que qualquer resultado seja mensurado, o modelo é baseado em resultados na teoria, mas um clássico desperdício de tempo e recursos na prática. A plataforma deve estar em produção em questão de dias, não meses, para que a mensuração de resultados comece rapidamente o suficiente para embasar uma decisão de compra sólida dentro de um único ciclo orçamentário.

O teste de renovação: O que diferencia 2026 de 2025

Os contratos de IA que terão sua primeira renovação em 2026 e 2027 são aqueles em que alguém pode apontar um número e dizer: "Foi isso que obtivemos". Sem painéis repletos de métricas de atividade. Sem relatórios de uso. Um resultado que corresponda ao plano de negócios que justificou a compra.

Esse cenário está se desenrolando agora. Na primavera de 2026, a Salesforce reportou US$ 800 milhões em ARR (Receita Recorrente Anual) do Agentforce, com base em 29.000 negócios orientados a resultados — um dado que demonstra a viabilidade comercial do modelo em escala. Do outro lado da mesa, os compradores são cada vez mais acompanhados, nas negociações de renovação, por diretores financeiros (CFOs) que exigem evidências concretas de ROI (Retorno sobre o Investimento) e economia de escala sustentável. O mercado de promessas da IA, que recebeu investimentos generosos em 2023 e 2024, está agora colidindo com o mercado de resultados da IA, que se consolidará em 2026.

A vantagem da precificação baseada em resultados vai além da mera comercialização. O modelo funciona como um imperativo estruturado para o tipo de implementação disciplinada que a maioria dos programas de IA ignora. Quando o fornecedor é pago apenas por resultados, todas as discussões sobre qualidade de dados, arquitetura de integração, aceitação do usuário e design de processos ocorrem antes da implementação — e não após a primeira avaliação trimestral reprovada. O incentivo para uma preparação minuciosa não é moral, mas financeiro. Este é, de longe, o mecanismo mais confiável.

Implicações estruturais para a empresa

A precificação baseada em resultados é mais do que apenas um modelo comercial. Ela transforma a lógica organizacional interna de ambos os lados do contrato. Para o fornecedor, esse modelo significa que a capacidade de mensurar resultados deve se tornar parte integrante do produto – e não apenas uma reflexão tardia para a equipe de sucesso do cliente. Os fornecedores que levam isso a sério criam painéis de controle que mostram ao comprador o valor entregue em tempo real: tempo economizado, qualidade aprimorada, risco reduzido. Essa visibilidade, por si só, torna-se um diferencial em um mercado onde as capacidades tecnológicas estão se tornando cada vez mais homogêneas.

Do lado do comprador, o modelo exige um investimento inicial em mensurabilidade, algo que muitas organizações evitam. Aquelas que não monitoram sistematicamente os tempos de processo não conseguem concordar com a redução do ciclo como uma métrica contratual. Embora isso possa inicialmente parecer um obstáculo, na verdade é um filtro útil. Organizações incapazes de definir métricas para contratos baseados em resultados geralmente também não conseguem escalar com sucesso as implementações de IA — independentemente do modelo de precificação. A exigência de mensuração impõe o nível de maturidade operacional que seria essencial para o uso produtivo da IA ​​de qualquer forma.

O guia da Bessemer Venture Partners resume sucintamente a lógica central: a IA não monetiza o acesso, mas sim os resultados. Empresas como Intercom, EvenUp e Leena AI estão alinhando seus modelos organizacionais e de vendas com o trabalho entregue: chamados resolvidos, documentos concluídos e avaliações finalizadas. Os vencedores cobrarão pelo que sua IA gera — não pelo custo ou pelo acesso concedido. A métrica de cálculo não é simplesmente uma decisão de cobrança. É um compromisso com o que você valoriza, com o valor do sistema — e com o que você está disposto a comprovar com seus resultados.

O desequilíbrio de poder e quem o utiliza

Quem entende a dinâmica de poder no atual mercado de aquisição de IA reconhecerá uma assimetria temporária que favorece os compradores bem preparados. A competição entre fornecedores de IA tornou-se extremamente intensa em diversas categorias, enquanto as taxas de renovação de programas piloto estão sob pressão. Fornecedores que vendiam apenas com promessas em 2025 agora negociam extensões de contrato com clientes que querem ver resultados tangíveis. Isso cria uma posição de negociação que não existia em 2024.

Os compradores que agora iniciam negociações de aquisição com definições claras de entregáveis, uma estrutura de comprovação de valor e uma estrutura de contrato híbrida estão em uma posição de negociação significativamente mais forte do que aqueles que chegam com apenas uma especificação funcional e uma estimativa aproximada de uso. Os dados — 78% de custos inesperados, 80% de falhas em projetos, menos de 1% de retorno significativo sobre o investimento — fornecem a eles o argumento mais sólido. A metodologia fornece a ferramenta.

Isso é especialmente verdadeiro para empresas de médio e grande porte que estão investindo significativamente em aplicações nativas de IA sem terem construído a infraestrutura de governança correspondente. O relatório da Zylo mostra que os gastos com aplicações nativas de IA em grandes empresas aumentaram em quase 400% — frequentemente por meio de cartões de crédito e relatórios de despesas de funcionários — antes mesmo que as equipes de TI consigam reagir. O chamado efeito da IA ​​paralela não é um fenômeno marginal, mas uma característica estrutural do atual ciclo de adoção, que se tornará totalmente visível durante as negociações de renovação em 2026 e 2027.

Além da precificação: O período de maturação mais amplo

O que está acontecendo no mercado de IA para aquisição não é apenas um fenômeno isolado de preços. Trata-se da maturação de uma tecnologia, marcando sua transição do modo experimental para o modo de produção. O relatório Google Cloud AI ROI 2025, baseado em uma pesquisa global com mais de 3.400 líderes empresariais, descreve um novo estágio de maturidade da IA ​​— a chamada "era dos agentes" — na qual agentes de IA operam de forma autônoma dentro de parâmetros definidos para gerar resultados de negócios mensuráveis. Os 88% dos líderes em IA com agentes que relataram retornos concretos neste estudo diferem da maioria principalmente em um aspecto fundamental: sua capacidade de mensurar resultados com precisão e alinhá-los a objetivos estratégicos.

A precificação baseada em resultados é a expressão comercial dessa maturidade. Ela pressupõe o que as implementações maduras de IA já exigem: definições claras de processos, alta qualidade de dados, uma arquitetura de integração limpa e ferramentas de medição diretamente vinculadas aos resultados de negócios. As empresas que seguirem esse caminho pagarão menos pela esperança e mais pelo impacto. Esta não é uma visão romântica de uma economia tecnológica mais justa. É uma descrição realista de quais estruturas contratuais sobreviverão aos próximos ciclos de renovação.

A verdadeira questão para os compradores não é mais se a precificação baseada em resultados é a direção certa. Gartner, Bloomberg, Simon-Kucher, Bessemer Venture Partners e as preferências de compra de 86% dos compradores apontam na mesma direção. A questão crucial é se seus próprios processos de compras podem ser adaptados com rapidez suficiente para aproveitar a posição de negociação que esta fase de amadurecimento oferece no curto prazo – antes que o mercado se consolide novamente e os fornecedores possam ditar as regras mais uma vez.

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