O ano começou com mais uma tendência tecnológica causando “barulho” no mercado: a adoção dos agentes de Inteligência Artificial – ou, na versão encurtada, agentes IA. Afinal, empresas como Meta, Microsoft, IBM e OpenAI, e diferentes especialistas projetam que esses sistemas autônomos elevarão a novos níveis a produtividade, a automação e a acurácia na tomada de decisões. Não à toa, pesquisa do Gartner já aponta que 85% dos líderes de áreas de atendimento ao cliente contarão com agentes, para explorar uma solução de IA conversacional em 2025.

Porém, nos últimos anos, diversas tecnologias prometeram revolucionar a produtividade e a automação. Só que muitas não entregaram o impacto esperado, não acendendo o sinal de alerta para os líderes de tecnologia, mas deixando cautelosos gestores executivos e financeiros. Vale lembrar que assistentes virtuais, robôs de automação de processos (RPAs) e contratos inteligentes com blockchain, apenas para citar alguns exemplos recentes, são soluções que enfrentaram desafios técnicos, falta de uma adoção adequada e barreiras regulatórias.
A grande questão é: a adoção dos agentes IA acontecerá de forma diferente, impactando os resultados na esperada medida e no timing desejado?

Antes da IA generativa, sistemas inteligentes já buscavam melhorar a interação entre o homem e a máquina. Mas eram limitados tanto em termos de compreensão de linguagem natural, quanto de adaptação a contextos complexos. O avanço de modelos de grande linguagem (LLMs) eliminou essa barreira, possibilitando aos agentes atuais a tomada de decisões, o aprendizado e a execução de tarefas de forma autônoma.

Além disso, a capacidade dos agentes IA de se integrar a diferentes sistemas via APIs torna sua adoção mais prática e escalável do que tecnologias anteriores. Ao contrário do RPA, esses novos agentes combinam automação com adaptação, criando um modelo de hiper automação mais eficiente. E essa notícia é extremamente promissora neste momento em que empresas de todos os setores buscam maximizar eficiência, desempenho e como contratam tecnologia.

Os altos investimentos em software nem sempre se traduzem em ganhos reais, o que leva as organizações a questionarem os modelos tradicionais de licenciamento e assinatura. Com a ascensão dos agentes autônomos e da IA generativa, surge a oportunidade de redefinir o mercado de software como serviço (SaaS), com a migração para modelos que foquem em resultados.

Em vez de pagar pelo acesso a uma plataforma SaaS através de licenças de usuários, as empresas poderão pagar pelo impacto concreto que os agentes geram em seus negócios, tornando-os verdadeiros parceiros estratégicos na busca por alto desempenho. Um gestor financeiro, por exemplo, poderá utilizar um agente que gerencia previsões de fluxo de caixa e ajusta automaticamente investimentos, otimizando a liquidez da empresa sem precisar interagir com múltiplos softwares de contabilidade, bancos e ferramentas de análise de risco.

Isso permitirá um novo paradigma de monetização: em vez de cobrar pelo uso de um software, os fornecedores cobrarão pelo resultado que ele entrega, seja aumento de conversões, redução de churn ou eficiência operacional. Por exemplo, plataformas de CRM não serão mais cobradas por número de usuários ou recursos utilizados, mas sim pela taxa de fechamento de negócios aumentada pelos agentes autônomos.

Da mesma forma, ferramentas de suporte ao cliente poderão precificar seus serviços com base na redução de tempo de resolução de chamados ou no aumento da satisfação dos clientes. Esse modelo cria incentivos para que os fornecedores de SaaS otimizem continuamente suas soluções, pois sua receita estará diretamente vinculada ao sucesso do cliente. Também vale sublinhar a integração mais fluida entre diferentes soluções SaaS, dando origem a ecossistemas orientados a resultados.

No entanto, essa nova era do SaaS também trará desafios, especialmente em termos de transparência e governança da IA. À medida que os modelos de negócios evoluem para cobrar por resultados, será fundamental estabelecer métricas claras e confiáveis para medir o impacto real das soluções. Questões como compartilhamento de risco, auditoria de algoritmos e responsabilidade por decisões automatizadas precisarão ser abordadas para garantir a confiança no novo modelo.

Trata-se de um passo definitivo na direção de um software verdadeiramente inteligente, com a tecnologia não apenas facilitando processos, mas entregando valor tangível e mensurável. Enquanto as empresas otimizam custos e maximizam retornos, o modelo baseado em resultados se torna cada vez mais atraente. Até porque, em 2025, a competição no setor não será mais sobre quem tem a melhor plataforma, mas sim sobre quem entrega o maior impacto nos negócios.