Inteligência Artificial redefine a gestão de custos nas empresas

A indústria de software vive uma transição relevante em seus modelos de negócio. Especialmente no ecossistema de Software as a Service (SaaS), cresce o movimento de migração de contratos baseados exclusivamente em licenças ou volume de uso para formatos orientados a resultados, nos quais a cobrança passa a considerar métricas concretas de desempenho e geração de valor. Esse avanço dialoga diretamente com esse conceito, no qual serviços passam a ser estruturados com previsibilidade, mensuração contínua e lógica de produto. Se soluções digitais são cada vez mais avaliadas pelo efeito que produzem, seja em aumento de receita, ganho de eficiência operacional ou melhoria da experiência do cliente, torna-se natural que o modelo de remuneração acompanhe essa lógica.

Essa transformação, antes concentrada no SaaS, começa a alcançar também o desenvolvimento de software sob demanda, pressionando empresas a repensarem contratos baseados exclusivamente em horas trabalhadas ou escopo fechado. Esse debate ganha ainda mais relevância em um ambiente no qual a inteligência artificial amplia significativamente a produtividade, automatiza etapas do processo e reduz o esforço operacional necessário para gerar resultados. Quando a tecnologia permite entregar mais valor em menos tempo, a lógica de cobrança por esforço tende a se tornar desalinhada com o impacto efetivamente produzido.

Portanto, a IA não apenas transforma a execução técnica, mas cria as condições para que modelos orientados a resultados se tornem viáveis e sustentáveis. As projeções da Gartner reforçam a dimensão estratégica dessa transição. Segundo a consultoria, até o final de 2026, cerca de 40% das aplicações empresariais deverão incorporar agentes de IA específicos, frente a menos de 5% em 2025. A mesma instituição projeta que, até 2028, 90% das compras B2B serão iniciadas, avaliadas ou concluídas por agentes de IA. Os números indicam que a adoção será estrutural, alterando fluxos decisórios e modelos de negócio.

Com isso, ganha força a discussão sobre a evolução dos modelos de precificação em desenvolvimento de software. Tradicionalmente baseados em horas trabalhadas ou escopo fechado, esses modelos tendem a perder aderência em um ambiente no qual a IA amplia significativamente a produtividade e automatiza etapas do processo. Se a tecnologia permite entregar mais valor em menos tempo, a lógica de cobrança por esforço pode se tornar desalinhada com o impacto gerado.

A proposta de migrar para modelos orientados a resultados dialoga diretamente com esse novo contexto, pois, ao invés de remunerar exclusivamente a execução técnica, a precificação passaria a considerar indicadores concretos de negócio, como aumento de receita, redução de custos operacionais, ganho de eficiência ou melhoria na experiência do cliente. A IA, ao elevar o potencial de geração de valor, cria as condições para essa mudança estrutural.

Entretanto, escalar iniciativas de IA exige investimento em infraestrutura, governança de dados, segurança da informação e capacitação de equipes. Há também a complexidade de integrar novas soluções a sistemas legados e de estabelecer métricas claras para mensurar resultados. Para CIOs, o equilíbrio entre inovação, controle orçamentário e mitigação de riscos torna-se um exercício contínuo de priorização estratégica.

Desse modo, mais do que adotar IA por tendência, a questão central passa a ser como utilizá-la para transformar tecnologia em vetor direto de performance empresarial. Organizações que conseguirem alinhar eficiência operacional, inteligência de dados e modelos contratuais orientados a resultados tendem a consolidar uma posição competitiva mais robusta em um mercado cada vez mais automatizado e orientado por agentes inteligentes.

*Com mais de 30 anos de experiência em tecnologia e negócios digitais, Fabio Seixas é empreendedor, mentor e especialista em desenvolvimento de software. Fundador e CEO da Softo, uma empresa de tecnologia especializada em IA aplicada e engenharia de software orientada a resultados, Fabio já criou e dirigiu oito empresas da economia digital. Sua trajetória inclui expertise em software, inteligência artificial, infraestrutura em nuvem, produtos digitais e web3.