Durante duas décadas, o modelo de software como serviço (SaaS) transformou empresas ao digitalizar fluxos de trabalho antes fragmentados. Sistemas de CRM passaram a registrar atividades comerciais, plataformas de field service organizaram operações em campo, recuperaram históricos de clientes e criaram novas oportunidades de vendas. O valor do SaaS sempre esteve na capacidade de estruturar informações dispersas e colocá-las nas mãos das equipes operacionais. Até pouco tempo atrás, poucas empresas tinham capacidade técnica ou financeira para desenvolver internamente soluções equivalentes.
A ascensão da inteligência artificial generativa começa a mudar esse cenário.
Modelos avançados e ferramentas de programação baseadas em IA agora permitem que empresas criem internamente funcionalidades que antes dependiam exclusivamente de fornecedores SaaS. Muitos executivos já aprovaram soluções próprias capazes de reduzir significativamente gastos com plataformas externas. A forte correção do setor de software no início de 2026 — apelidada por analistas de “SaaSpocalypse” — reforçou uma tese sedutora: se a IA consegue criar e automatizar software, então grande parte das soluções SaaS poderia ser reconstruída internamente ou substituída por fornecedores mais baratos.
Mas essa conclusão simplifica excessivamente a realidade.
Uma análise de 45 empresas SaaS listadas em bolsa, baseada em relatórios 10-K e divulgações públicas, mostra que nem todo software SaaS é igual. Existem diferenças fundamentais relacionadas ao papel que o software desempenha e ao tipo de dado que o alimenta. Em especial, um segmento específico — plataformas alimentadas por dados agregados e voltadas à previsão operacional — já demonstra ser muito mais resiliente e valioso do que sugerem as manchetes pessimistas sobre o setor.
A partir dessas descobertas, e também da experiência prática com a Bluon — uma plataforma SaaS baseada em IA — surge uma estrutura útil para ajudar executivos a decidir quando vale a pena:
- manter fornecedores externos;
- renegociar contratos;
- consolidar ferramentas;
- ou desenvolver soluções internamente.
Como tomar decisões mais inteligentes sobre SaaS
Ao avaliar uma plataforma SaaS, existem dois elementos centrais de defesa competitiva:
- Contexto proprietário
- Efeitos de rede
Empresas que não possuem nenhum dos dois tornam-se vulneráveis à substituição.
Os efeitos de rede já são amplamente estudados e difíceis de replicar internamente. Porém, o verdadeiro diferencial costuma estar no contexto proprietário: dados únicos, acumulados ao longo de milhares de operações reais, que não podem ser facilmente reproduzidos por IA genérica.
A análise pode ser organizada em uma matriz simples de duas dimensões.
O primeiro eixo diferencia tarefas:
- Determinísticas: sistemas que respondem perguntas com base em dados já existentes.
- Preditivas: sistemas que inferem probabilidades, estimam falhas ou sugerem ações futuras.
O segundo eixo diferencia o tipo de contexto:
- Interno: baseado apenas nos dados da própria empresa.
- Compartilhado: alimentado por dados agregados de diversos clientes, ambientes e situações.
Onde o SaaS está mais vulnerável
As plataformas mais expostas à substituição estão no quadrante determinístico com contexto interno.
São ferramentas focadas em organização operacional, workflows e registro de informações — como CRMs básicos, agendas operacionais e plataformas administrativas. Como dependem principalmente de regras conhecidas e dados internos, tornam-se relativamente simples de reconstruir com ferramentas modernas de IA.
Nesse segmento, o desenvolvimento interno e a consolidação de fornecedores passam a fazer sentido econômico.
Já as ferramentas preditivas baseadas apenas em dados internos enfrentam outro desafio: modelos fundacionais de IA, como os da OpenAI e Anthropic, tendem a reduzir drasticamente as barreiras de entrada. Quando o conhecimento necessário já está amplamente disponível publicamente, o diferencial competitivo diminui rapidamente.
Foi exatamente essa percepção que acelerou a queda das ações SaaS em 2026.
O verdadeiro diferencial: contexto compartilhado
A situação muda completamente quando o software depende de dados proprietários agregados em larga escala.
Nesses casos, o valor não está apenas no software em si, mas no conjunto de experiências acumuladas ao longo de milhares — ou milhões — de operações reais.
O exemplo clássico é o de um mecânico experiente. Ele pode memorizar diversos problemas recorrentes, mas continuará dependendo de bancos de dados especializados para lidar com falhas raras e situações incomuns. Quanto mais proprietária e difícil de replicar for essa base de conhecimento, mais defensável se torna o fornecedor.
Esse é o caso do chamado quadrante de “inteligência operacional”.
Aqui, o software não apenas registra informações: ele ajuda profissionais a tomar decisões complexas em cenários ambíguos, incompletos e de alta variabilidade.
O caso Bluon: IA aplicada ao HVAC
A Bluon exemplifica bem essa lógica.
A empresa desenvolveu um assistente de IA voltado a técnicos de HVAC (aquecimento, ventilação e ar-condicionado). O sistema foi treinado utilizando aproximadamente 135 mil chamadas reais de suporte técnico, combinadas com documentação de mais de 200 fabricantes.
O resultado é uma base contendo:
- 3 milhões de modelos de equipamentos;
- 5 milhões de peças;
- 60 milhões de referências cruzadas.
Na prática, o sistema ajuda técnicos a identificar falhas complexas em campo, sugerir soluções e localizar peças corretas com muito mais precisão.
Mas o ponto mais importante está nos chamados “casos extremos”.
Ao analisar os dados da Bluon, descobriu-se que 37% dos problemas atendidos não se encaixavam claramente em padrões repetitivos. São situações raras, específicas e difíceis de diagnosticar — justamente onde erros custam mais caro.
Esse tipo de conhecimento não pode ser facilmente sintetizado por modelos genéricos de IA.
É aí que surge a verdadeira vantagem competitiva.
Como avaliar fornecedores SaaS na era da IA
A principal armadilha ao avaliar plataformas preditivas é confiar apenas em demonstrações controladas pelo fornecedor.
Demos quase sempre mostram os cenários mais simples e organizados. O teste real está nos casos ambíguos, incompletos e fora do padrão.
Por isso, empresas devem avaliar fornecedores utilizando tarefas que normalmente exigiriam profissionais altamente experientes:
- problemas raros;
- exceções operacionais;
- situações com pouca documentação;
- cenários de alta incerteza.
Se o software consegue lidar bem com esses contextos, então provavelmente existe ali um diferencial genuíno de inteligência operacional.
Caso contrário, talvez uma solução interna seja suficiente.
A nova lógica do SaaS
A IA não reduz automaticamente o valor de todo SaaS.
Ela reduz o valor do SaaS pouco diferenciado.
Ferramentas baseadas apenas em organização operacional, workflows internos e processos determinísticos tendem a enfrentar pressão crescente. Já plataformas que concentram contexto proprietário raro, validado operacionalmente e alimentado por milhares de situações reais tornam-se ainda mais valiosas.
O futuro do SaaS não está apenas em registrar trabalho.
Está em substituir conhecimento operacional escasso — especialmente em setores onde decisões erradas custam caro.
Fonte: HBR