Inteligência Artificial Gerenciada e o Fim do SaaS – Por que as empresas estão voltando a desenvolver seus próprios softwares?

O retorno do desenvolvimento interno: por que o mercado de SaaS está sob enorme pressão?

Durante anos, uma regra inabalável prevaleceu no mundo da TI: software é alugado, não desenvolvido. O Software como Serviço (SaaS) prometia flexibilidade, baixos custos iniciais e inovação constante – tornando-se, assim, a resposta padrão para quase todos os problemas digitais. Mas essa era de ouro está chegando ao fim. Custos exorbitantes de assinaturas, portfólios de software inchados e, muitas vezes, valor agregado estagnado estão levando as empresas a uma dependência dispendiosa. Ao mesmo tempo, a inteligência artificial está mudando fundamentalmente as regras do desenvolvimento de software: onde antes legiões de programadores precisavam de meses, assistentes de IA agora geram protótipos funcionais e personalizados em apenas alguns dias. Isso está levando a uma mudança de paradigma econômico. Em vez de comprar soluções padrão caras e prontas para uso, as empresas estão cada vez mais recorrendo à "IA gerenciada" e retomando o controle de sua arquitetura de TI. Continue lendo para descobrir por que o antigo paradigma "desenvolver versus comprar" está obsoleto, como os tomadores de decisão de TI estão reagindo agora e por que o futuro do software empresarial reside na orquestração inteligente.

Quando o inquilino se torna proprietário: a pergunta de 300 bilhões de dólares que ninguém está fazendo em voz alta

A certeza que permeou a indústria de software como um mantra ao longo da última década se dissipou. Software como Serviço, ou SaaS, era a resposta para praticamente todas as questões de TI corporativas. Precisa de um CRM? SaaS. Gerenciamento de projetos? SaaS. Contabilidade, análise de dados, comunicação? SaaS, SaaS, SaaS. Empresas do mundo todo se acostumaram a um modelo em que o software não é mais propriedade da empresa, mas sim alugado. Mas, até 2026, essa certeza está ruindo, e as falhas estão se tornando cada vez mais evidentes. O que antes era celebrado como uma solução flexível e com bom custo-benefício se transformou, para muitas organizações, em uma dependência cara que sufoca a inovação e consome recursos.

Os números pintam um quadro preocupante. De acordo com uma análise de mais de 115 empresas de SaaS com ações negociadas em bolsa, o crescimento médio anual da receita do setor caiu de 21% para 12% em 2024. Ainda mais alarmante, no primeiro trimestre de 2025, o crescimento da receita do setor de SaaS como um todo foi de -2%. Isso não é uma oscilação cíclica. É uma mudança estrutural que desafia os próprios fundamentos do modelo de negócios. Ao mesmo tempo, o gasto com SaaS por funcionário subiu para uma média de US$ 4.830 em 2025 — um aumento de 21,9% em relação ao ano anterior — com as empresas gerenciando uma média de 275 aplicativos de SaaS diferentes. Os custos estão aumentando, a complexidade está crescendo e o valor está sendo cada vez mais questionado.

O ponto de virada econômica no mercado de software

A transformação em curso pode ser resumida em uma fórmula simples: quando a criação e o desenvolvimento de software se tornam mais baratos do que a distribuição de produtos padronizados, o modelo SaaS desestabiliza seus próprios fundamentos. É exatamente isso que está acontecendo devido ao rápido desenvolvimento de ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA. A estrutura de custos do desenvolvimento de software mudou fundamentalmente. Enquanto antes uma equipe de desenvolvedores especializados trabalhava em uma solução por meses, hoje até mesmo pequenas equipes podem criar protótipos funcionais em dias com o auxílio de IA.

Estudos mostram que assistentes de IA podem aumentar a velocidade de desenvolvimento em 30 a 70%. Entre 80 e 85% de todos os desenvolvedores agora usam regularmente assistentes de programação com IA, com usuários diários economizando em média de cinco a oito horas por semana. A proporção de código gerado por IA efetivamente implantado em sistemas de produção subiu para 26,9%, com usuários intensivos já gerando um terço de seu código combinado a partir de IA. Esses números demonstram claramente que a base tecnológica para uma reformulação fundamental da relação entre desenvolver e comprar já foi estabelecida.

A AlixPartners descreve essa mudança como a transição da era do SaaS para a era da IA, comparando-a à mudança paradigmática anterior das licenças perpétuas para o SaaS, que na época possibilitou um aumento de quatro a seis vezes na receita. A consultoria argumenta que a IA generativa e os agentes de IA estão mudando fundamentalmente a arquitetura tradicional do SaaS, substituindo as camadas de lógica e apresentação nas quais os provedores de SaaS se baseiam.

Os dados da revolução: O que as empresas já estão fazendo

O estudo Retool de 2026, baseado em uma pesquisa com 817 desenvolvedores e empresas, oferece o panorama mais detalhado dessa transformação até o momento. 35% das equipes pesquisadas já substituíram pelo menos uma ferramenta SaaS por uma solução interna desenvolvida sob medida. 78% planejam desenvolver ainda mais ferramentas próprias em 2026. As categorias de SaaS sob pressão para serem substituídas são diversas: Automação de fluxo de trabalho (35%) e ferramentas de administração interna (33%) lideram a lista, seguidas por ferramentas de business intelligence (29%), sistemas de CRM e criadores de formulários (25%), gerenciamento de projetos (23%) e suporte ao cliente (21%).

Um dado particularmente revelador é que 60% dos desenvolvedores criaram algo fora da supervisão de TI no ano passado. Vinte e cinco por cento deles fazem isso regularmente. Isso não é apenas um fenômeno de lobos solitários inexperientes: 64% dos profissionais de TI não autorizados entrevistados são gerentes seniores ou executivos de alto escalão. Eles optam conscientemente pela velocidade em vez dos canais oficiais de aquisição. O motivo mais comum é a velocidade (31%), seguido por necessidades não atendidas (25%) e processos de TI excessivamente lentos (18%).

David Hsu, CEO da Retool, resume a dinâmica: o custo de desenvolvimento de software personalizado caiu drasticamente. Processos que antes exigiam extensos recursos técnicos e orçamentos substanciais agora podem ser prototipados em questão de dias. Com uma mudança tão fundamental nos custos, o comportamento se transforma. A principal questão deixa de ser o que comprar e passa a ser se vale a pena desenvolver a solução internamente.

Uma análise mais detalhada da estrutura de custos do SaaS

Para entender a dimensão dessa transformação, vale a pena analisar mais de perto a estrutura de custos do SaaS. A empresa média gasta atualmente US$ 49 milhões anualmente com assinaturas de SaaS. Em setores como saúde e TI, os gastos chegam a mais de US$ 10.000 por funcionário, e no setor financeiro, atingem US$ 8.750. Esse aumento nos gastos não se deve à adição de mais aplicativos pelas empresas. O portfólio cresceu apenas 2,2%, enquanto os gastos aumentaram 9,3%. A razão reside no aumento dos preços dos fornecedores. As empresas de SaaS, que também enfrentam um crescimento mais lento, estão buscando novas fontes de receita por meio de complementos premium, recursos de IA e novos modelos de precificação — particularmente a cobrança baseada no uso.

Ao mesmo tempo, o comportamento de compra das empresas está mudando fundamentalmente. Em vez de adicionar mais ferramentas, elas estão consolidando seus portfólios de software, reduzindo licenças não utilizadas, exigindo modelos de preços flexíveis e baseados no uso e renegociando contratos na renovação. Enquanto as empresas de SaaS antes se beneficiavam do princípio de expansão gradual, hoje prevalece um paradigma de comprovação e justificativa, onde cada despesa deve ser justificada.

Uma nova dimensão da transformação digital com 'IA Gerenciada' (Inteligência Artificial) – Plataforma e solução B2B | Xpert Consulting - Imagem: Xpert.Digital

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IA gerenciada: a terceira opção entre comprar e construir a sua própria

Nesse cenário complexo, surge uma terceira opção que não exige nem o desenvolvimento interno completo nem a aceitação acrítica de assinaturas SaaS. O conceito de plataformas de IA gerenciadas combina a velocidade e a acessibilidade dos serviços em nuvem com o controle e a adaptabilidade dos sistemas internos. Essas plataformas permitem que as empresas criem soluções personalizadas em uma infraestrutura gerenciada, com segurança, governança e escalabilidade integradas desde o início.

A Gartner confirma essa tendência: 65% das empresas já utilizam arquiteturas híbridas de IA que combinam APIs comerciais com modelos e ferramentas internas. As equipes mais inteligentes estão projetando sistemas que podem evoluir ao longo do tempo, em vez de se comprometerem com um único caminho desde o início. 41% das empresas citaram a falta de flexibilidade ou opções de personalização como o principal motivo para a mudança da IA ​​comprada para o desenvolvimento interno.

A perspectiva da Deloitte sobre serviços gerenciados revela como a IA está transformando a prestação de serviços tradicional: desde a automatização de tarefas cotidianas, como a geração de relatórios em tempo real e a automatização de processos, até a entrega de análises complexas e recomendações estratégicas. A principal diferença reside no fato de as empresas primeiro fazerem as coisas de maneira diferente e, gradualmente, migrarem para coisas completamente diferentes. A pesquisa State of AI da McKinsey mostra que as organizações que incorporam a IA diretamente nos processos de tomada de decisão — em vez de tratá-la como um mero complemento analítico — têm quase três vezes mais probabilidade de redesenhar seus fluxos de trabalho em torno da IA, criando, assim, valor mensurável.

O processo de amadurecimento: da experimentação ao desenvolvimento estratégico interno

A Forrester identificou um processo de amadurecimento que denomina "internalização progressiva". Organizações que seguem essa abordagem faseada primeiro adquirem IA para validar seu valor, depois migram para um modelo híbrido e, finalmente, desenvolvem sua própria solução para se diferenciarem. De acordo com a pesquisa, essa abordagem leva a um retorno sobre o investimento (ROI) sustentável em IA 60% mais rápido do que investir diretamente no desenvolvimento interno.

O Framework de Maturidade de IA da Zartis descreve três fases distintas. Na fase de experimentação, as equipes utilizam APIs pré-construídas e plataformas SaaS para validar o ROI e obter sucessos iniciais. Na fase de extensão, as APIs de fornecedores são combinadas com camadas de orquestração e um leve retreinamento para personalizar fluxos de trabalho e acessar dados internos. Finalmente, na fase de construção, as empresas implementam seus próprios modelos otimizados em seus servidores, reduzindo custos em até 40% e transformando o sistema em um diferencial estratégico.

A prática confirma esse padrão. A ClickUp, uma plataforma de produtividade com 14 milhões de usuários, avaliou uma série de fornecedores de IA para suas operações de entrada no mercado e descobriu que nenhum oferecia as integrações adequadas ou a consistência necessária. Em vez de continuar sua busca, a empresa desenvolveu seis ferramentas próprias de IA, conectadas ao Salesforce, Zendesk e Snowflake. O resultado: centenas de horas de trabalho automatizadas por semana, economia significativa em custos trabalhistas e US$ 200.000 a menos em gastos anuais com software de automação.

As desvantagens da autoconstrução e por que a governança é crucial

Por mais tentador que seja o retorno ao desenvolvimento interno, ele não está isento de riscos. Sam Altman já alertou para uma era de substituição do SaaS por modelos de "fast-fashion", na qual haverá uma explosão de ferramentas baratas e de propósito único que priorizam a velocidade em detrimento da qualidade. O futuro do software reside em algum lugar entre o SaaS rígido e inflexível e a proliferação desordenada e descontrolada — onde os desenvolvedores podem resolver seus problemas em ambientes seguros e gerenciados.

Apenas 8% dos desenvolvedores usam código gerado por IA sem modificações. Quarenta e quatro por cento testam minuciosamente antes da implantação e 32% revisam o código, mesmo que brevemente. O código gerado por IA sem revisão adequada apresenta 1,7 vezes mais erros. As barreiras técnicas para a implantação em produção são numerosas: recursos técnicos e capacidade de desenvolvimento insuficientes (42%), preocupações com segurança e conformidade (41%) e problemas de integração entre sistemas (39%).

Do ponto de vista organizacional, a falta de clareza sobre o ROI (retorno sobre o investimento) ocupa o primeiro lugar, com 33%, seguida por restrições orçamentárias (30%) e custos de manutenção (26%). Um problema particularmente grave: 35% das organizações ainda não estabeleceram métricas de produtividade para IA. Simplesmente não é possível comprovar o ROI daquilo que não se mede. 75% dos desenvolvedores agora trabalham seguindo as diretrizes de IA de suas organizações, mas a mensuração de desempenho não acompanhou esse ritmo.

A dimensão estratégica: quando construir, quando comprar

A decisão entre construir e comprar deixou de ser binária. O Framework HatchWorks de 2026 identifica cinco dimensões que impulsionam essa decisão: diferenciação competitiva, vantagem de dados, tolerância ao risco, complexidade de integração e especificidade dos fluxos de trabalho necessários. As empresas devem comprar se estiverem pagando por décadas de casos extremos, testes e expectativas de disponibilidade. Devem construir se a capacidade for sua vantagem competitiva — por exemplo, com assistentes virtuais de IA, fluxos de trabalho baseados em agentes ou suporte à decisão. E devem adotar uma abordagem híbrida se a funcionalidade principal for padrão, mas seus fluxos de trabalho e integrações forem únicos.

O Silicon Valley Product Group argumenta que a IA está rapidamente eliminando as barreiras de custo, tempo e conhecimento especializado que historicamente favoreciam a compra em detrimento do desenvolvimento interno. O diretor financeiro da OpenAI indicou que a empresa está desenvolvendo um agente de IA capaz de realizar todo o trabalho de engenheiros de software, em vez de simplesmente aprimorar suas habilidades. Embora engenheiros de IA totalmente autônomos ainda possam estar no horizonte, a direção é clara.

O futuro do software empresarial: orquestração em vez de propriedade

As empresas que tiverem sucesso com IA em 2026 não serão definidas pelo que possuem, mas sim pela forma como orquestram essa tecnologia. Os ecossistemas de IA serão modulares, distribuídos e colaborativos. A vantagem pertencerá às organizações que conseguirem conectar perfeitamente ferramentas de terceiros, inteligência de código aberto e sistemas internos. Isso exige uma mudança fundamental nos papéis dos parceiros: de configurador para cocriador, de integrador de sistemas para arquiteto de inteligência.

Para as empresas tradicionais de SaaS, a mensagem é clara. A Salesforce já fechou 5.000 contratos para sua plataforma de IA Agentforce até outubro de 2024, incluindo mais de 3.000 clientes pagantes. A ServiceNow está expandindo seus recursos de agentes de IA por meio da aquisição da Moveworks. A HubSpot lançou o Breeze, um conjunto de ferramentas para agentes com inteligência artificial. As gigantes do SaaS estão se transformando — não porque querem, mas porque precisam.

O futuro do software empresarial não será puramente SaaS nem puramente desenvolvido internamente. Será um ecossistema de IA gerenciada, plataformas modulares e desenvolvimento interno estratégico, onde cada empresa exerce controle onde é necessário e aceita abstração onde faz sentido. Para CIOs e CTOs, isso significa que a questão não é mais entre construir ou comprar. A questão é onde o controle é necessário e onde a abstração pode ser aceita.

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