🧠 Tempo para escrever: 4 horas
📖 Tempo de leitura: 11 minutos
✍️ Na última edição: Aprendendo a pensar e aprender [Deep Growth]

No começo do ano, a chegada do Claude Cowork deixou um rastro de sangue entre os softwares, uma verdadeira liquidação nas ações de empresas de software, dados e serviços profissionais.

Em um único dia US$ 285 bilhões evaporaram de empresas empresas de tecnologia, um certo pânico diante de ideia de que um grande volume de trabalho está pronto para virar commodity.

Esse tipo de selloff mostra que o “mercado” está se perguntando: se um agente consegue executar tarefas de ponta a ponta, o que acontece com um setor que cobra para humanos clicarem em telas?

Em Agosto de 2011, Marc Andreessen (a16z) disse “Software is eating the world", apontando para empresas de tecnologia de rápido crescimento, como Facebook e Twitter. (link)

Em Maio de 2017 (sim, quase uma década atrás), Jensen Huang (CEO da Nvidia) disse “AI is going to eat software", ainda utilizando o termo machine learning e utilizando a indústria automotiva e saúde como exemplos.

Em Fevereiro de 2026, essa previsão de concretizou. Vivemos uma mudança de arquitetura e de modelo de negócio.

Eu não acho que o “SaaS vai acabar”, mas me parece que o software vai deixar de ser o lugar onde o usuário trabalha. O agente usa o software, o usuário usa o agente.

Por anos, a monetização do SaaS seguiu duas premissas básicas: uso e seats.

A empresa tem mil funcionários, isso é um pote de ouro com mil licenças, pois o valor do software está em alguém usá-lo para ser mais produtivo.

Agentes mudam essa dinâmica.

Agentes passam a executar o que antes exigia uma equipe inteira (triagem, pesquisa, redação, atualização de CRM, follow-up, conciliação, abertura de tickets, coleta de documentos, análise de dados), então a empresa não precisa de mais assentos.

Essa é a raiz do pânico atual: o argumento do software, a eficiência, agora é uma ameaça ao próprio software.

Todo mundo vendeu produtividade humana por duas décadas e, “do nada”, aparece um mecanismo de produtividade que reduz a quantidade de humanos necessários para operar o processo.

Se o preço está amarrado ao número de pessoas, a receita fica amarrada ao tamanho da ineficiência.

O Reuters descreveu bem o clima: a queda começou com software e dados, mas se espalhou para outras áreas justamente porque o “trabalho de escritório” é um modelo econômico, não um departamento.

Quando investidores acham que esse modelo vai ser sofrer, eles vendem antes de discutir.

Satya Nadella (CEO da Microsoft) trouxe uma visão bem lógica sobre o tipo de software que vai, de fato, desaparecer: CRUD com interface.

CRUD significa create, read, update, delete e ele aponta que boa parte do valor do SaaS tradicional está em fazer gente operar um banco de dados com regras.

A interface organiza isso em telas, permissões e fluxos. O software vira o lugar onde o trabalho acontece porque, até então, “trabalho” era basicamente gente movendo dados entre estados.

Agentes mudam essa dinâmica.

Em vez de você abrir o CRM, filtrar, clicar, copiar, colar… você pede: “remarque as reuniões dessa semana com clientes que estão em risco, proponha novos horários, atualize o pipeline e escreva o resumo no registro”.

Se o agente tem acesso e permissão, ele atravessa Salesforce, e-mail, calendário e base interna sem que você visite nenhuma tela.

O software não desaparece. Ele perde o protagonismo.

Ele continua guardando dado, controlando permissões, mantendo trilhas e regras. Só que ele foi de ferramenta principal para backend silencioso.

Esse é o medo dos incumbentes como Salesforce e Hubspot, virar infraestrutura sem margem, com os agentes (que interagem com os humanos) capturando toda a percepção de valor.

Eu sempre operar sob a premissa de que não se deve construir nada que não faça parte do seu core, essas coisas devem ser compradas. Afinal construir software era caro, lento e difícil de manter.

A IA derrubou parte relevante desse custo, principalmente na construção de ferramentas internas e automações específicas. Arthur Mensch (CEO da Mistral) colocou o dedo na ferida ao sugerir que mais de 50% das soluções SaaS poderiam ser substituídas por aplicações internas, construídas sob medida para a empresa.

CTO e CFO estão se entendendo aqui.

O case público da Neo4j com a Klarna virou um símbolo desse movimento. A Klarna decidiu substituir Salesforce + Workday por uma ferramenta desenvolvida internamente.

Isso exige alto investimento em IA, centralização de conhecimento e expertise, mas reforça a ideia de que construir e integrar está ficando muito barato e a viabilidade econômica é uma análise entre duas opções: pagar para usar uma interface pronta ou investir para ter uma camada interna de execução.

Estamos presenciando a consolidação de uma tese que dá sinais de que vai mexer nos paradigmas de negócio atuais, mas isso não quer dizer que o software acabou e esse futuro é inevitável.

Mas existe um abismo entre a ideia e a conclusão.

Pra começar, a Gartner cravou que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027, citando custo crescente, valor pouco claro e controles de risco insuficientes.

Reuters repercutiu a mesma linha, com o tempero do “agent washing”: muito vendedor chamando qualquer automação de “agente”. É por isso que “AI eating software” não significa “agentes fazendo tudo sozinhos amanhã”.

A pergunta mais útil do momento é: quando o usuário parar de clicar, pra onde vai o seu valor? Sem fórmula ou cartilha, aqui estão 3 ideias úteis para profissionais que lideram estratégia em empresas de software.

O price per seat é confortável, previsível e historicamente associado ao sucesso do cliente: quanto mais eu te ajudo a crescer, mais pessoas você contrata, mais você me paga.

Como vimos, agentes quebram essa promessa.

Isso fará as empresas entenderem que elas não querem (ou precisam) de mais pessoas. Elas querem o trabalho feito.

Então você precisa encontrar uma nova unidade de valor.

O Intercom e Zendesk, por exemplo, estão experimentando precificação com base em resoluções do agente.

Isso envolve estratégia de precificação e de produto, pois se você cobra pelo resultado, você precisa medir e explicar o resultado, além de assumir parte do risco quando o resultado não vem.

Esse é um movimento que exige coragem, é menos previsível e exige mais responsabilidade.

Mas a alternativa é pior: continuar cobrando por licença em um mundo em que o cliente precisa de apenas uma.

O custo de produzir software caiu. O custo de manter software caiu. O custo de copiar caiu.

E mesmo assim, alguém ainda precisa colocar o produto na frente de outro humano (pelo menos por enquanto) responsável por contratar uma solução.

De que adianta você copiar o Slack, o Notion e ninguém usar?

Copiar está mais fácil, distribuir não.

Se “copiar software” ficou barato (ou até inevitável), a pergunta é: quem consegue colocar o produto na frente do usuário, todos os dias, no lugar onde o trabalho acontece?

E nesse ponto, o marqueteiro é (ou deveria ser) o profissional mais competente para distribuir soluções (mercado → audiência → canal)

Desde a era do SaaS, distribuição sempre foi um moat. Agora, na era dos agentes, é um dos poucos que ainda continua de pé.

Na era do SaaS, a interface era o produto. O valor estava em fazer o usuário operar um banco de dados com regras: preencher campos, mover um card de coluna, clicar em botões que mudam o estado de um registro.

Quando agentes entram em cena, essa lógica inverte. O usuário não “vai” mais ao software para trabalhar; ele descreve a intenção, e o agente atravessa sistemas diferentes para concluir a tarefa.

Um humano interage com o produto de forma diferente: se algo está escondido, ele procura; se a mensagem de erro é ruim, ele tenta de novo; se o fluxo é confuso, ele contorna. Um agente não funciona bem nesse regime. Para operar com autonomia, ele precisa de ações bem definidas, respostas previsíveis e um contrato estável.

A maioria das APIs “clássicas” não entrega isso. Entrega objetos e tabelas (contatos, oportunidades, tarefas) mas não fala o idioma do dia a dia: qualificar, aprovar, descartar, cobrar, registrar, desfazer.

Quando falo em transformar a API em produto, minha expertise técnica é insuficiente pra te dizer como fazer isso, mas eu parto da premissa de que a interação vai mudar completamente e você precisa oferecer um “catálogo de movimentos” que um agente consegue executar com baixa ambiguidade.

O SaaSpocalypse expôs a rachadura de um setor inteiro. Obviamente, eles vão lutar e se adaptar.

Se você lidera uma empresa de software, a pergunta que decide seu futuro é objetiva: quando o usuário parar de clicar na sua tela, você ainda é essencial?

Se a resposta for “eu guardo o dado que importa, controlo permissão, registro o que aconteceu e viabilizo execução confiável”, você tem uma base. Se a resposta for “eu organizo o trabalho para alguém fazer”, você está na parte do mercado que os agentes vão morder.

Em resumo: ou o software vira agente, ou vira o lugar onde o agente trabalha, ou morre.