A ascensão da inteligência artificial generativa tem provocado uma reavaliação profunda sobre a longevidade dos modelos de negócio baseados em software como serviço (SaaS). Enquanto o mercado financeiro teme que agentes autônomos possam tornar obsoletas as interfaces tradicionais e comprimir a receita por assentos, o CEO da ServiceNow, Bill McDermott, sustenta que o Vale do Silício subestima a complexidade operacional das grandes corporações. Segundo reportagem da Fast Company, o executivo defende que a IA, por si só, possui poder computacional, mas carece da capacidade de execução necessária para o funcionamento de uma empresa.

A tese de McDermott coloca a orquestração e a governança de fluxos de trabalho no centro da estratégia de IA. Para o executivo, o valor não reside na substituição pura do software pelo modelo, mas na capacidade de integrar agentes digitais a processos de negócio estruturados. A ServiceNow tem reportado crescimento consistente, com a expectativa de atingir 15,7 bilhões de dólares em receita de assinaturas até 2026, sugerindo que a adoção de IA tem aprofundado, em vez de enfraquecer, a dependência dos clientes em relação à plataforma.

A falácia da autonomia pura

A visão predominante no ecossistema de tecnologia sugere que modelos de linguagem poderiam, eventualmente, absorver as funções de softwares de gestão empresarial. No entanto, a realidade operacional impõe barreiras significativas que vão além da capacidade de processamento. Questões de conformidade, segurança, privacidade de dados e a necessidade de transações auditáveis tornam a implementação de IA em escala um desafio que exige mais do que apenas um chatbot funcional.

O argumento central aqui é que a transição para a IA empresarial não ocorre no vácuo tecnológico. Existe uma inércia organizacional profunda, onde a adaptação humana aos novos fluxos de trabalho acontece de forma mais lenta do que a evolução dos modelos. Para McDermott, entregar um modelo de IA sem a devida infraestrutura de gestão é uma estratégia fadada ao fracasso, pois a empresa precisa que os agentes atuem em conformidade com as regras de negócio estabelecidas.

O fim da era por assento

A pressão sobre o modelo de precificação por assento é um dos efeitos mais tangíveis da disrupção por IA. Analistas do setor apontam que a métrica tradicional de crescimento de receita — baseada no número de usuários — está perdendo relevância. O novo paradigma aponta para uma economia baseada na quantidade de agentes implantados e no consumo de tokens, o que obriga empresas de software a redesenharem seus pacotes de monetização.

Essa mudança força uma reordenação na pilha tecnológica empresarial. Enquanto algumas companhias enfrentam quedas em contagens de assentos, a estratégia de grandes players tem sido focar em plataformas que oferecem múltiplos produtos integrados. A ServiceNow, por exemplo, destaca que a maioria das novas contratações anuais envolve múltiplos produtos, sinalizando que a complexidade da orquestração é, na verdade, uma vantagem competitiva para quem controla o fluxo de trabalho.

Tensões entre hyperscalers e plataformas

A relação entre os grandes provedores de nuvem, os chamados hyperscalers, e as empresas de software de execução também está em xeque. Embora exista um receio de que as gigantes da infraestrutura absorvam a camada de aplicação, McDermott rejeita essa fatalidade. Ele argumenta que a utilização dessas nuvens permite a expansão da capacidade global, aliviando preocupações operacionais em vez de gerar uma dependência destrutiva.

Para reguladores e competidores, o cenário aponta para uma consolidação em torno da governança. O valor está migrando para quem consegue garantir que a IA não apenas pense, mas execute tarefas críticas dentro de um ambiente controlado. A disputa, portanto, deixa de ser sobre quem tem o melhor modelo e passa a ser sobre quem consegue integrar essa inteligência ao tecido operacional das grandes companhias de forma segura e escalável.

O futuro da orquestração

O que permanece incerto é a velocidade com que as empresas conseguirão migrar de sistemas legados para ambientes nativos de IA sem comprometer a estabilidade. A compressão de assentos é uma realidade que forçará muitas empresas a buscar novas formas de gerar valor, possivelmente através de serviços de consultoria e implementação de agentes.

Acompanhar como as empresas de software equilibrarão a redução de custos operacionais com a necessidade de manter margens altas será fundamental. O mercado observará se a promessa de eficiência da IA se traduzirá em margens crescentes ou se a concorrência forçará uma commoditização dos agentes, nivelando o campo de jogo entre incumbentes e novas startups.

A questão que fica para o setor é se a inteligência artificial será, de fato, o motor que tornará as empresas mais ágeis ou se ela criará uma nova camada de complexidade técnica que exigirá orquestradores cada vez mais sofisticados para manter a operação em pé. A resposta definitiva parece depender menos do poder dos modelos e mais da capacidade de governança das plataformas que sustentam o dia a dia corporativo.

Com reportagem de Fast Company

Source · Fast Company