No mundo da tecnologia, uma das grandes questões em debate hoje é se os agentes de IA vão decretar o fim do tradicional modelo de software como serviço (SaaS). Líderes como Satya Nadella argumentam que a ascensão da agentic AI— ferramentas capazes de automatizar e orquestrar tarefas entre diferentes sistemas — pode transformar completamente o SaaS. Outros acreditam que a IA apenas aprimorará esse modelo, evoluindo-o sem eliminar sua proposta de valor central.

Ao acompanhar essa discussão, me peguei refletindo sobre o que as disrupções tecnológicas do passado podem nos ensinar sobre essa questão.

Uma lição clara da história é que revoluções tecnológicas raramente são absolutas. As transições dificilmente resultam em substituições totais. Em vez disso, elas criam ecossistemas mais diversos, onde modelos antigos e novos coexistem, cada um encontrando seu espaço.

No entanto, até hoje, muitos dos meus clientes ainda dependem de mainframes como uma parte essencial de sua infraestrutura. Da mesma forma, a computação em nuvem foi anunciada como a substituta definitiva dos sistemas locais, mas o que aconteceu na prática foi a popularização dos modelos híbridos. As empresas agora combinam nuvem e infraestrutura on-premises para otimizar flexibilidade, controle, conformidade, segurança e custos.

Talvez o meu exemplo favorito, dado meu histórico pessoal, seja o bom e velho PC. Disseram que os dispositivos móveis, tablets e outros formatos decretariam sua morte. E, no entanto, aqui estou eu, escrevendo este blog em um laptop. Os PCs continuam sendo indispensáveis para tarefas de produtividade, coexistindo com smartphones, tablets e uma infinidade de outras ferramentas conectadas à internet.

E há muitos outros exemplos — linguagens de programação que coexistem em vez de se substituírem, protocolos de rede que se especializam em diferentes camadas e até a própria IA. Durante anos, previram que a IA substituiria os humanos, mas, na prática, ela tem servido como uma força complementar. Expressões como “human in the loop” e “human on the loop” já fazem parte do vocabulário comum no mundo dos negócios.

Para deixar claro, esses exemplos não garantem que os modelos atuais estão a salvo. O futuro é, por natureza, incerto, e esse debate toca em questões fundamentais sobre a evolução da tecnologia, o que os clientes realmente valorizam e a essência da estratégia no setor.

Ainda assim, esses exemplos revelam um padrão: grandes transições não levam à extinção, mas sim à transformação, adaptação e coexistência. Será que os agentes de IA e o SaaS seguirão esse mesmo caminho?

Eu diria que depende.

Os agentes de IA são, sem dúvida, uma força disruptiva. Sua capacidade de automatizar fluxos de trabalho, conectar sistemas distintos e entregar resultados sem intervenção humana representa um desafio direto para os fornecedores de SaaS. Se a IA for capaz de substituir a camada de “lógica de negócios” que os aplicativos SaaS oferecem, esse modelo só sobreviverá se continuar entregando um valor único e indispensável para os clientes.

Para se manterem relevantes, as empresas de SaaS precisarão inovar, concentrando-se no que os agentes de IA, sozinhos, não conseguem oferecer — conhecimento especializado por setor, integrações mais profundas ou recursos sob medida para fluxos de trabalho complexos. No fim das contas, essa é a essência da estratégia no mercado de software.

Para os fornecedores de IA horizontal — os criadores dessas ferramentas agentic — o desafio é igualmente grande. Os agentes de IA precisam absorver os casos de uso específicos que as plataformas SaaS levaram anos para aperfeiçoar. Para terem sucesso, precisam construir confiança e transparência com os clientes. Empresas não adotam ferramentas que não podem controlar ou verificar, e adaptar a IA a fluxos de trabalho altamente especializados em diferentes setores e organizações é um desafio complexo. Historicamente, nenhuma solução única conseguiu atender às demandas de uma economia global diversa.

Mas e se ambos os lados souberem se reinventar? As empresas de SaaS podem integrar a IA diretamente em suas plataformas, criando soluções híbridas que combinam a inteligência dos agentes de IA com a especialização do SaaS. E, pelo que muitas roadmaps tecnológicas indicam, é exatamente esse o caminho que elas devem seguir — ainda que isso signifique desafiar e transformar seus próprios modelos de negócio.

Enquanto isso, os fornecedores de agentic AI podem se tornar mais adaptáveis e transparentes, desenvolvendo ferramentas que sejam confiáveis e personalizáveis. Com isso, podem acabar eliminando camadas de software que não geram valor real para o cliente ou que carecem de vantagens competitivas, como efeitos de rede, barreiras de dados ou conformidade regulatória.

Se tudo isso se concretizar, não veremos um colapso, mas sim uma convergência — um cenário mais diversificado, onde IA e SaaS coexistem, se complementam e competem de diferentes formas.

A história deixa uma lição clara: grandes transformações tendem a expandir os ecossistemas, não simplesmente substituí-los. Mas isso não significa que o futuro seja previsível. O impacto disruptivo dos agentes de IA impõe um grande desafio para as empresas de SaaS: elas precisarão provar sua relevância em um mundo onde a IA vem primeiro. Ao mesmo tempo, a adoção dos sistemas agentic dependerá de sua capacidade de lidar com a complexidade do mundo real sem comprometer confiança e controle.

O próximo capítulo dessa história será definido pela forma como empresas, indústrias e usuários responderão a essas mudanças. Não se trata de escolher entre IA e SaaS, mas de como essas tecnologias se adaptarão e coexistirão de maneiras inovadoras. Como sempre, o futuro será mais rico e complexo do que qualquer previsão pode capturar.