«O software morreu» é um exagero (e como o mercado leu tudo ao contrário)
Este ano o mercado decidiu que o software está a morrer.
Os títulos falam de uma espécie de apocalipse do SaaS: dezenas de empresas de software cotadas viram desaparecer uma fatia enorme da sua capitalização — biliões de dólares, somadas todas — sob uma tese tão simples quanto contundente. Se um agente de IA consegue fazer o trabalho que antes fazia o teu produto, por que razão alguém continuaria a pagar pelo teu produto? O argumento é limpo, cabe num tweet e mexeu com muitíssimo dinheiro.
E, como quase todas as teses limpas que mexem com muito dinheiro, é ler ao contrário o que está mesmo a acontecer.
Não escrevo isto da cadeira do investidor, mas da de quem constrói. Há anos que ponho software em produção, os suficientes para já ter assistido ao funeral desta indústria umas quantas vezes, e sempre com o mesmo guião: uma tecnologia nova torna óbvia uma peça do valor, o mercado confunde essa peça com o todo, e enquanto toda a gente está no funeral o trabalho a sério muda-se sem fazer barulho para outra camada da stack. Desta vez não é exceção. O que ficou barato não é o software. É o modelo.
O mercado não matou o software; reajustou o preço ao modelo
O mal-entendido de fundo é tratar «modelo» e «software» como se fossem a mesma coisa. Não são, e toda a história está nessa diferença.
Um modelo de linguagem é um motor estatístico impressionante e, trimestre após trimestre, mais barato e mais substituível. Hoje tens meia dúzia de modelos de fronteira que fazem, na prática, um trabalho equivalente, e trocas um pelo outro mudando uma linha de configuração. Isto é, literalmente, a definição de mercadoria (commodity): um input poderoso, sim, mas sem fosso defensivo, porque o teu concorrente tem o mesmo input ao mesmo preço.
O que o mercado castigou não foi a morte do software, mas a descoberta — súbita e mal digerida — de que o modelo não é fosso nenhum. E fazia bem em castigar as empresas que tinham convencido toda a gente do contrário. Onde se engana é no passo seguinte: dar por garantido que, se o motor é barato, o carro inteiro vale zero.
Quem já construiu sistemas a sério sabe que o motor sempre foi a parte fácil.
Este filme já o vimos
No início dos anos 2000, quando o SaaS começou a comer o software empacotado, o medo era idêntico: a cloud vai tornar o software numa mercadoria, as margens vão evaporar-se, os gigantes estão fora de prazo. As licenças perpétuas, os CD de instalação, os servidores em casa do cliente: tudo aquilo estava a morrer. E morreu mesmo.
E a indústria do software, entretanto, multiplicou-se. O que era um mercado de umas poucas centenas de milhares de milhões de dólares por ano passou a mover à volta de mil e quinhentos em pouco mais de uma década. Os supostos cadáveres — Microsoft, Adobe, Oracle — não só sobreviveram: tornaram-se várias vezes maiores do que eram antes da disrupção que os devia ter matado.
A lição não é «vai correr tudo bem». Algumas empresas morreram mesmo, e muitos postos de trabalho concretos desapareceram de verdade. A lição é mais fina: disrupção não é o mesmo que morte. O que aconteceu com a cloud não foi uma contração do software, mas uma mudança de forma — e, pelo caminho, uma expansão brutal de tudo o que havia para construir. Quem confundiu «o meu modelo de negócio de há dez anos está a morrer» com «o software está a morrer» vendeu no pior momento da história para o fazer.
«A IA não vai substituir o software: vai usá-lo»
Aqui está a frase que vira do avesso toda a tese pessimista, e vale a pena lê-la devagar: o agente de IA não é um substituto do software. É o seu novo utilizador, e o mais exigente.
Pensa no que um agente precisa mesmo para fazer trabalho útil sobre os teus sistemas. Precisa de uma API limpa e versionada para chamar. Precisa de permissões granulares, porque não lhe vais dar as chaves de tudo. Precisa de idempotência, porque um agente repete a tentativa. Precisa de rate limits, porque um agente preso num ciclo consegue martelar um endpoint mil vezes por segundo. Precisa de rastreabilidade e auditoria, porque quando uma ação automática tocar na contabilidade de um cliente alguém vai ter de reconstruir quem o decidiu e porquê. Precisa de guardrails, sandboxing e uma superfície de ferramentas pensada para que um ator não determinístico não faça asneira.
Nada disto aparece sozinho. Tudo isto é software, e quem o constrói são engenheiros. Quando o teu utilizador mais voraz deixa de ser uma pessoa que carrega num botão e passa a ser um agente que dispara mil ações por minuto, a superfície de software que tens de construir e operar não encolhe: rebenta. Cada capacidade que antes escondias atrás de uma interface humana tens agora de a expor, proteger, limitar e monitorizar como uma ferramenta de primeira classe. Isto é mais engenharia, não menos.
O call center que responde a perguntas com um guião, sim, esse o agente substitui-o e bem, e fingir o contrário não ajuda ninguém. Mas o sistema que o agente usa para resolver o caso a sério — consultar a encomenda, validar a política, emitir o reembolso sem partir nada — alguém o tem de construir, e não se constrói sozinho.
O valor sobe pela stack, não se evapora
Se o modelo é o motor barato e substituível, para onde vai parar o valor? Sobe. Para a camada que o modelo não te consegue dar: os teus dados e, sobretudo, os teus workflows de confiança.
Um modelo de fronteira não sabe como a tua empresa processa uma devolução, quais são as tuas regras de compliance, o que significa «cliente de risco» no teu setor, nem qual dos seis passos daquele processo é o que nunca se salta. Todo esse conhecimento — codificado, verificado, integrado com os teus sistemas reais — é exatamente o que não se descarrega de um fornecedor de modelos. É o fosso. E é, por acaso, a parte mais difícil e mais cara de construir: a integração, a qualidade dos dados, a verificação, os guardrails, o discernimento de saber quando passar a bola a uma pessoa.
Já expliquei com mais detalhe por que é que esta camada — a harness que envolve o modelo — é onde a engenharia vive de facto, e por que é que a sua complexidade crescente aponta para mais trabalho para os engenheiros, não menos, em Agentic-as-a-Service e o retorno do engenheiro. O resumo, para quem tem pressa: o modelo torna mercadoria os 80% fáceis, e a diferenciação desloca-se por inteiro para o sistema que o envolve. E esse sistema não se gera sozinho.
O preço muda de forma; não desaparece
A outra metade do pânico é o modelo de negócio. Se deixas de vender «lugares» porque já não há humanos sentados à frente do ecrã, como é que cobras?
Pois mudas de eixo. Em vez de faturar por utilizador, faturas por trabalho feito: por ação do agente, por caso resolvido, por resultado. E essa mudança, longe de ser uma ameaça, é o sonho de quem vende software que de facto faz coisas: deixas de cobrar por quanta gente abre a app e passas a cobrar pelo valor que ela gera. As empresas que já estão nesta transição relatam que uma fatia substancial do negócio novo já não se vende por lugares. Não é o fim da monetização do software. É uma forma mais honesta de o monetizar.
Um modelo de negócio que evolui não é uma indústria que morre. É uma indústria que cresce depressa o suficiente para meter medo a quem a olha de fora.
O que eu faria se fosse o teu CTO este trimestre
Três apostas concretas, porque um diagnóstico sem ação não passa de uma opinião bonita:
- Não ponhas o fosso no modelo. Se a tua diferenciação depende de qual LLM usas, não tens diferenciação nenhuma — o teu concorrente pode alugar o mesmo amanhã. Põe o fosso onde não se aluga: os teus dados, os teus workflows, a tua verificação, a tua integração.
- Trata cada agente como um utilizador de primeira classe. Desenha as APIs, as permissões, a auditoria e os guardrails a contar que o teu cliente principal vai ser não determinístico e incansável. O que construíres aqui é precisamente a parte que aos outros vai custar mais copiar.
- Soma engenheiros, não os cortes. A tentação do título é cortar porque «a IA trata disso». A aposta de quem já viu o filme é a contrária: a explosão da superfície de software pede mais gente capaz de raciocinar sobre sistemas probabilísticos sob carga, não menos. Quem cortar hoje vai passar 2027 a recontratar, como já aconteceu a quem se antecipou à moda dos despedimentos.
A linha que defendo é a de sempre, e agora o mercado ilustra-ma com um funeral caríssimo: a IA não substitui o software, usa-o; e não substitui o engenheiro, alavanca-o. O que morreu foi a ideia cómoda de que o motor era o fosso. Todo o resto — o carro inteiro — ainda está por construir, e nunca houve tanto para construir.
A morte do software, tal como a daquele escritor, foi muito exagerada. E quem souber lê-la a direito serão os que vão entregar os sistemas que realmente importam nesta década.
Estás a construir a camada que de facto faz a diferença — workflows, integração, verificação — e precisas de engenheiros sénior que saibam onde a IA soma e onde não? Fala com um CTO sobre montar um squad nearshore que construa o fosso, e não apenas ligue o modelo.
