A discussão sobre o futuro do software ganhou um tom provocativo durante o HumanX Amsterdam 2026. Clay Bavor, cofundador da Sierra, discutiu até que ponto a inteligência artificial pode mexer com o modelo tradicional de Software as a Service (SaaS).

A resposta apresentada no palco não foi de que o software está simplesmente desaparecendo. Para Bavor, a IA está mudando a economia por trás dele. “Acho que construir software ficou mais fácil. E, em segundo lugar, os agentes acabaram desagregando diferentes partes do valor de um software”, apontou. O avanço dos agentes de programação tornou determinados tipos de software mais fáceis de construir, enquanto os agentes de IA também começaram a assumir parte do papel que antes era exercido pelas interfaces tradicionais.

A mudança é importante porque boa parte do SaaS tradicional combina uma interface com uma base de dados. Se um agente passa a ser uma forma mais eficiente de acessar essa informação e executar tarefas, o valor daquela interface pode diminuir. Já sistemas que mantêm dados críticos e funcionam como uma fonte confiável sobre determinado negócio tendem a preservar uma função mais estratégica.

De licença para resultado

Um dos pontos centrais foi a mudança no modelo de cobrança. Em vez de empresas comprarem uma quantidade determinada de licenças para funcionários, a lógica pode caminhar para o pagamento pelo trabalho efetivamente realizado por agentes de IA. “Agentes são um novo tipo de software, e é o tipo de software que você contrata para realizar um trabalho, e realizá-lo bem feito”, frisou Bavor.

A lógica altera a relação entre software e cliente, já que em vez de pagar para ter acesso a uma ferramenta e esperar que ela aumente a produtividade de alguém, a empresa passa a contratar software para executar uma tarefa específica. O argumento para esse modelo passa também pela mensuração do retorno. Se uma empresa sabe quanto custa uma chamada de atendimento, por exemplo, fica mais simples comparar esse valor com o custo de um agente capaz de resolver o mesmo caso.

Bavor usou justamente essa lógica para explicar por que o modelo baseado em resultados pode ser atraente para as empresas. Se um atendimento que custaria €10 pode ser resolvido por €1, a economia fica muito mais concreta do que em projetos de IA cujo retorno depende de estimativas mais abstratas.

O modelo também pode ajudar em períodos de alta demanda. A Sierra trabalha, por exemplo, com empresas que enfrentam forte sazonalidade. Agentes podem absorver parte dos picos de atendimento sem exigir que a estrutura humana seja dimensionada permanentemente para o momento de maior volume.

Agentes precisam funcionar de verdade

A conversa também chegou ao principal desafio para colocar agentes de IA em operações críticas: confiança. Bavor contou que trabalha com grandes empresas e setores regulados e por isso os agentes precisam operar dentro de limites claros, ter acesso controlado a conhecimento e ferramentas e passar por diferentes camadas de supervisão.

Uma delas envolve agentes supervisores, que verificam o trabalho realizado pelo agente principal. Outra usa ambientes simulados para testar diferentes situações antes que um agente seja colocado em produção.

O fim do SaaS ou uma mudança de interface?

A transformação não significa que todo software tradicional perdeu valor. Empresas de software estão adicionando agentes às suas plataformas, mas os resultados são diferentes. Na avaliação de Bavor, algumas companhias tentam colocar agentes em praticamente tudo, sem necessariamente entregar excelência em tarefas específicas.

Isso coloca uma questão importante para o mercado de SaaS: se o usuário não precisa mais navegar pela interface de um sistema para conseguir o que precisa, onde fica o valor da interface? A resposta pode estar nos dados, nos processos, na confiabilidade e na capacidade de executar tarefas. É uma mudança que desloca a disputa do software como ferramenta para o software como executor.

A adoção de agentes também não estaria produzindo apenas cortes em equipes de atendimento. Bavor relatou casos em que empresas passaram a deslocar profissionais para atividades mais complexas depois que tarefas repetitivas foram automatizadas.

Próxima disputa: agente contra agente

O executivo evitou fazer previsões para um horizonte de vários anos. A velocidade das mudanças, segundo ele, torna esse tipo de projeção especialmente difícil. Mas apontou uma possibilidade que pode ganhar força nos próximos meses: “acho que veremos em breve agentes de IA pessoais das pessoas conversando com os agentes de IA das empresas, e acho que isso vai ser um admirável mundo novo”.

Em vez de uma pessoa acessar o site de uma companhia, procurar um produto, preencher formulários e acompanhar um processo, seu agente poderia negociar e executar parte dessas etapas diretamente com o agente da empresa. É uma mudança que amplia a discussão sobre o futuro do SaaS. O software pode deixar de ser apenas algo que uma pessoa acessa e passa a funcionar como uma espécie de trabalhador digital contratado para realizar tarefas.

Se essa visão avançar, a disputa no mercado de software não será apenas por interfaces melhores. Empresas precisarão provar que seus sistemas têm dados confiáveis, conseguem executar processos com segurança e entregam resultados mensuráveis.