A ascensão da chamada Agentic Enterprise recolocou no centro do debate o futuro do SaaS. Em meio ao avanço da Inteligência Artificial e, principalmente, dos agentes de IA, ao contrário das projeções que apontam para o seu fim, a curva do mercado global segue indicando uma expansão consistente do modelo, ainda que em um momento de transição, em que novas formas de operar começam a redesenhar o papel do software dentro das organizações.
Esse movimento também se reflete nos investimentos. De acordo com o Gartner, os gastos globais totais com software – tanto aplicativo quanto infraestrutura – devem ultrapassar US$ 1,4 trilhões, que majoritariamente serão destinados a produtos aprimorados por IA. No Brasil, essa tendência acompanha a digitalização acelerada das empresas, com crescimento contínuo na adoção de aplicações cloud e modernização de sistemas legados.
Durante mais de uma década, o modelo SaaS foi construído sobre a lógica de acesso. Empresas compravam ferramentas, adicionavam usuários e extraíam valor a partir da utilização. Com o avanço dessas tecnologias, como a introdução de agentes de IA, essa lógica começa a se deslocar: o software deixa de ser apenas uma interface de uso, muitas vezes restrita aos departamentos de TI, e passa a se posicionar como parte da execução do trabalho em toda a organização.
Com o ritmo acelerado da adoção da IA, os números reforçam essa mudança. Segundo dados da IDC, somente a América Latina deve movimentar cerca de US$ 10 bilhões em gastos com IA até 2026, sendo o Brasil responsável por aproximadamente 42% desse total. Nesse contexto ainda, outro estudo conduzido pela própria IDC mostra que 97% das organizações da região planejam aumentar seus investimentos na tecnologia, reforçando que a IA já deixou de ser experimental e passou a ocupar um papel central na estratégia das empresas.
Antes focada em apoiar análises e gerar insights, a IA passa agora a assumir um papel mais ativo dentro das empresas, à medida que sistemas começam a realizar tarefas de forma autônoma e a dependência de usuários ativos diminui.
A ideia por trás da chamada Agentic Enterprise, portanto, vai além da simples adoção de novas tecnologias e aponta para uma mudança estrutural na forma como as empresas operam. Essa transformação não está necessariamente ligada a modelos maiores, mas à capacidade de conectar inteligência a dados confiáveis e a um contexto claro de negócio. Quando a IA consegue entender como diferentes áreas se relacionam, as decisões deixam de ser fragmentadas e passam a acontecer de forma mais fluida, coordenada e próxima da execução.
Na prática, isso significa que, além de os processos do dia a dia ganharem mais velocidade, há menos dependência de tarefas manuais e a operação se torna mais integrada. Com isso, as equipes conseguem concentrar esforços em atividades mais estratégicas, enquanto parte do trabalho operacional passa a ser absorvida por agentes inteligentes dentro de softwares modernos e escaláveis.
Como consequência, modelos baseados exclusivamente em licenças por usuário tendem a perder eficiência, abrindo espaço para formatos mais alinhados ao uso real da tecnologia, medido por volume de dados processados, tarefas executadas ou operações realizadas automaticamente. Nesse novo cenário, o valor do software muda: dados confiáveis, governança, integração entre sistemas e contexto de negócio deixam de ser diferenciais e passam a ser a base sobre a qual a IA opera e com escalabilidade.
Esse cenário ajuda a explicar por que o SaaS não será impactado de forma homogênea. Soluções focadas apenas em fluxos de trabalho tendem a enfrentar maior pressão, enquanto empresas que se posicionam como infraestrutura de IA, organizando dados, sustentando decisões e garantindo governança e a segurança de seu próprio ativo, devem capturar uma parcela maior desse valor.
O que se observa, portanto, é o início de um novo ciclo, em que a IA passa a automatizar fluxos complexos e, em alguns casos, substituir sistemas que antes eram considerados indispensáveis. Mais do que uma ruptura, trata-se de uma oportunidade de redefinir como as empresas operam, com mais eficiência, integração e capacidade de escala. O desafio deixa de ser apenas adotar uma nova tecnologia e passa a ser construir a base que permita capturar esse novo potencial.
