¿EO SaaS está morrendo? Provavelmente ainda seja cedo para afirmar. Mas a inteligência artificial está tensionando uma das premissas que sustentaram o modelo por anos: pagar por uma ferramenta e assumir internamente o trabalho necessário para obter resultados.
Cada vez que o ChatGPT, o Claude ou outro modelo incorpora novas capacidades, produtos que haviam construído seu diferencial em torno de uma funcionalidade específica podem perder valor rapidamente.
A pergunta para muitas empresas de tecnologia é, então, bastante direta: como construir uma vantagem competitiva quando o modelo subjacente melhora tão rápido?
Uma das respostas começa a surgir em torno dos serviços.
A Sequoia Capital afirmou em 2026 que a próxima empresa avaliada em um trilhão de dólares poderia ser uma empresa de software que, na prática, se comporta como uma empresa de serviços.
A tese se apoia em um dado relevante: para cada dólar que as empresas gastam em software, elas destinam aproximadamente seis a serviços.
Esse mercado abre espaço para um novo modelo: Results as a Service, ou RaaS.
O que é Results as a Service (RaaS)
Em um modelo SaaS, o cliente paga para usar uma ferramenta. No RaaS, o cliente paga por um resultado.
A diferença altera muito mais do que o esquema de precificação. O fornecedor deixa de se limitar a entregar tecnologia e passa a assumir parte da execução.
No atendimento ao cliente, o outcome pode ser um ticket resolvido. Em vendas, uma oportunidade qualificada ou uma conversão. Em cobranças, uma dívida recuperada. Em serviços profissionais, um documento processado ou uma tarefa concluída.
O software tem valor quando produz algo de que o negócio precisa.
E, se o fornecedor pode assumir diretamente esse resultado, também pode começar a capturar uma parte do orçamento que antes estava reservada para serviços.
Por que a IA acelera a passagem de SaaS para RaaS
A velocidade de evolução dos modelos introduz um risco específico para produtos construídos sobre funcionalidades facilmente replicáveis.
Uma ferramenta pode levar meses para desenvolver uma capacidade que depois aparece integrada de forma nativa em uma nova versão do ChatGPT, do Claude ou de outro modelo.
Uma empresa orientada a resultados encara o problema por outro ângulo. Se o modelo melhora, ela pode usar essa melhoria para executar o serviço com mais velocidade, menor custo ou melhor qualidade.
A Sequoia acrescenta outra dimensão: a diferença entre intelligence e judgment.
A IA pode absorver progressivamente tarefas baseadas em raciocínio, informação e regras.
Mas o critério desenvolvido ao longo de anos dentro de um setor (como um processo é realmente executado, quais exceções importam, quando intervir e o que significa fazer um bom trabalho) pode se tornar uma vantagem muito mais difícil de copiar.
Bairong: do software ao Results as a Service
Um exemplo particularmente interessante vem da China. A Bairong Inc. lançou no fim de 2025 uma estratégia chamada Results as a Service, junto com sua plataforma Results Cloud.
Segundo a PR Newswire, a proposta usa agentes de IA para executar funções empresariais e vincular a precificação a resultados verificáveis.
A Bairong apresenta diferentes esquemas: cobrar por tarefas concluídas, por papéis assumidos por agentes ou por valor gerado para o negócio.
A evolução é significativa porque move a conversa de “quais funcionalidades o software tem” para “qual resultado ele entrega”.
Para o cliente, também muda a distribuição do risco: uma parte maior do custo passa a estar associada ao outcome obtido.
A precificação baseada em resultados já aparece em grandes plataformas
A Bairong representa uma versão explícita de RaaS, mas o movimento em direção à precificação baseada em resultados já aparece dentro do próprio mercado SaaS.
A Intercom cobra a partir de USD 0,99 por outcome gerado pelo Fin, seu agente de IA. Entre esses resultados pode estar uma consulta resolvida ou determinados workflows concluídos.
A Zendesk também introduziu modelos em que o preço de seus agentes de IA está relacionado a resoluções concluídas.
A HubSpot avançou na mesma direção em 2026: Breeze Customer Agent cobra por conversa resolvida e Prospecting Agent, por leads recomendados para outreach.
Essas empresas continuam sendo plataformas de software. Mas o sinal é claro: até o SaaS começa a experimentar uma economia baseada menos em acesso e mais em execução.
O próximo concorrente de uma empresa de serviços pode ser uma empresa de software
Essa tendência tem uma consequência especialmente importante para agências, escritórios de contabilidade, escritórios de advocacia, consultorias e outros negócios intensivos em conhecimento.
Seu próximo concorrente pode não ser outra empresa do setor. Pode ser uma empresa de tecnologia capaz de usar agentes de IA para realizar diretamente o trabalho pelo qual seus clientes já pagam.
Uma agência vende resultados de marketing. Um escritório de contabilidade entrega processos financeiros. Um escritório de advocacia resolve o trabalho jurídico. Um contact center vende atendimento, vendas ou recuperação.
As empresas sempre pagaram por resultados. O que começa a mudar é quem pode cobrar por eles.
O expertise continua sendo uma vantagem competitiva
Esse cenário também não significa que as empresas de serviços fiquem automaticamente para trás.
Na verdade, elas podem ter uma vantagem que muitas empresas de tecnologia ainda precisam construir: conhecem profundamente o trabalho.
Uma agência de criação pode ter desenvolvido ao longo de anos uma forma particular de interpretar uma marca, construir campanhas e avaliar uma ideia.
Um escritório de advocacia conhece exceções e critérios que raramente aparecem totalmente documentados.
Uma empresa de customer experience acumula milhões de interações que permitem entender o que funciona e o que falha diante de um cliente real.
Esse conhecimento pode se transformar em agentes, workflows, software e sistemas de avaliação próprios.
Aqui, conceitos como taste e judgment ganham importância.
A capacidade técnica de gerar uma resposta pode se commoditizar. Saber qual é a resposta certa para determinada empresa, cliente ou situação é muito mais difícil.
As empresas que conseguirem codificar seu expertise em torno de agentes de IA podem usar justamente aquilo que conhecem melhor como barreira competitiva.
De cobrar por atividade a cobrar por performance
A IA também permite medir com mais precisão qual resultado cada interação produziu.
Isso habilita modelos comerciais como:
- Revenue share sobre vendas
- Comissão por conversão
- Preço por lead qualificado
- Pagamento por ticket resolvido
- Fee por recuperação
- Precificação associada a KPIs
O fornecedor assume mais responsabilidade, mas também pode capturar mais valor quando sua operação funciona.
Para o cliente, a discussão começa a mudar de quanto custa a licença para quanto impacto ela gera.
Na ChatCenter, essa evolução já faz parte do modelo operacional.
Trabalhamos com agentes de IA por voz e chat orientados a resultados em vendas, atendimento, recuperação de clientes, geração de demanda e cobranças, com esquemas comerciais que podem incluir revenue share, comissão por venda, CPL e pagamento por ticket resolvido.
O SaaS está morto? Não. Mas a fronteira entre software e serviços está se movendo.
O SaaS continuará fazendo sentido quando uma empresa quiser controlar diretamente uma ferramenta e operar seus próprios processos.
A novidade é que os agentes de IA permitem que as empresas de tecnologia também disputem o orçamento destinado ao trabalho.
RaaS, outcome-based pricing e AI-Native Services são sinais distintos dessa mesma transformação.
Para as empresas de software, o desafio será construir valor que vá além de uma funcionalidade facilmente replicável.
Para as empresas de serviços, a oportunidade pode estar em converter anos de expertise, critério e conhecimento operacional em agentes e sistemas capazes de executar esse trabalho em escala.
Descubra como aplicar Performance AI a vendas, atendimento, cobranças e geração de demanda com resultados mensuráveis.
