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Assistir ao carnaval do Rio de Janeiro é sempre um espetáculo. Todo ano surge uma nova rainha de bateria, uma nova figura que rouba a cena, domina as manchetes e vira assunto nas rodas de conversa. Sem entrar nas controvérsias políticas que cercaram a edição mais recente, fato é que a festa sempre encontra um novo protagonista. No mercado financeiro, a lógica segue a mesma linha, só que o palco é Wall Street.
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Quando uma história captura a atenção coletiva, chamamos de hype. E o samba-enredo do momento atende por inteligência artificial (IA), que tem provocado forte reprecificação nas empresas de software ao suscitar a ideia de que o SaaS – sigla para “software as a service“, ou software como serviço, em tradução livre, em referência à distribuição de serviços digitais via internet – , como conhecemos, estaria com os dias contados.
Para entender o tamanho da discussão, é preciso lembrar que durante boa parte da última década ações de software foram sinônimo de crescimento previsível e margens elevadas. Empresas como Salesforce, ServiceNow, Adobe, entre outras, consolidaram o modelo de SaaS com receita recorrente ao oferecer soluções críticas para o funcionamento das empresas — de gestão financeira a relacionamento com clientes e automação de processos internos.
A migração para a nuvem, possibilitada pelo surgimento de grandes provedores de infraestrutura como Amazon Web Services e Microsoft Azure, que investiram pesadamente na construção e difusão de data centers globais, criou a base técnica que permitiu a expansão do modelo SaaS. Ao terceirizar infraestrutura para provedores e distribuir seus produtos pela internet, as empresas de software deixaram de depender de instalações locais e vendas pontuais de licenças.
Essa mudança não apenas ampliou a demanda, como transformou profundamente a economia do setor. Receitas passaram a ser recorrentes, custos de distribuição caíram drasticamente e a previsibilidade de resultados aumentou. Métricas como a “rule of 40” (“regra dos 40”, que busca medir a combinação entre crescimento de receita e margem operacional) viraram mantra entre investidores.
Tal ambiente resultou em uma expansão significativa de múltiplos, com o mercado pagando pela continuidade e pela previsibilidade do crescimento. Muitas empresas passaram a negociar a níveis elevados de valor da empresa sobre vendas (EV/Sales) e preço sobre lucro (P/E, ou P/L em português), precificando anos de considerável crescimento à frente. Ajudadas por um cenário de juros estruturalmente baixos, fluxos de caixa futuros valiam mais no presente, reforçando a ideia de que negócios com alta previsibilidade mereciam prêmios crescentes de valuation (valor do ativo).
Mas essa visão tinha um fundamento econômico robusto: alto custo de troca – ou seja, elevada taxa de retenção de clientes –, margens brutas elevadas e custo marginal de adição de serviços próximo de zero. Uma vez adquirido, o cliente tende a permanecer por anos, tornando a relação que compara o valor do tempo de vida do cliente com seu custo de aquisição (LTV/CAC) bastante atraente.
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Para o investidor, isso tudo significava estabilidade de receitas e fortes perspectivas de crescimento de resultados futuros.
Nenhum modelo, contudo, está imune à mudança. Nos últimos meses, o samba atravessou e esse universo de empresas perdeu o brilho na bolsa americana. Diferentemente do carnaval, em que nomes como Mangueira, Portela e Beija-Flor vivem décadas alternando-se entre as líderes, numa economia de mercado — e especialmente no segmento de tecnologia — a permanência no topo é raridade.
O capitalismo evolui por meio do que Joseph Schumpeter chamou de “destruição criativa”: novos modelos substituem antigos, líderes perdem espaço e outros surgem. Pense nos smartphones que eliminaram os pagers e no streaming que tornou obsoleto o modelo das videolocadoras.
É exatamente essa lógica que alimenta o debate atual. Se agentes de IA passam a executar tarefas de forma autônoma, navegando por sistemas e tomando decisões, a lógica de licenciamento por usuário fica pressionada. Por que pagar por 100 licenças se parte do trabalho passa a ser automatizada?
Além disso, a adoção de ferramentas de programação baseadas em IA tem reduzido significativamente o custo e o tempo de desenvolvimento de software. Essa maior facilidade na criação de novos produtos tende a diminuir as barreiras de entrada do setor, permitindo que startups lancem soluções com rapidez e passem a competir diretamente com empresas incumbentes.
Há também a discussão sobre captura de valor ao longo da cadeia tecnológica. A automação reduziria a necessidade de interfaces complexas e poderia tornar o valor do software mais “commodity”, deslocando margens para quem detém infraestrutura e dados. Nesse cenário, o SaaS tradicional enfrentaria não apenas pressão de crescimento, mas questionamentos sobre seu poder de precificação no longo prazo.
O argumento é coerente, mas não encerra a discussão. Não se ganha um carnaval do dia para a noite e a experiência de quem está na avenida há muito tempo também conta. Um dos contrapontos é que a inteligência artificial não opera no vácuo: depende de dados estruturados, históricos e contextuais — e esses dados estão armazenados justamente nos chamados systems of record (sistema de registros, em tradução livre), como ERPs e CRMs que sustentam o núcleo das operações corporativas.
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Esses sistemas não são substituídos com facilidade. O custo da troca permanece elevado e a integração com processos internos cria inércia operacional relevante.
Em vez de eliminar o SaaS, a IA pode funcionar como camada adicional de monetização. Empresas como Salesforce, ServiceNow, Intuit e Constellation Software já começam a experimentar a incorporação de funcionalidades baseadas em IA, ampliando ticket médio e reforçando sua relevância junto aos clientes.
Independentemente de qual tese prevaleça, o mercado financeiro já correu na frente. A recente queda das ações de software parece refletir mais uma antecipação de cenário do que uma deterioração concreta dos resultados. Ainda não há evidência clara de colapso de receita ou compressão estrutural de margens nas grandes empresas do setor. Mesmo assim, os preços ajustaram como se esse desfecho fosse inevitável — algumas ações acumulam mais de 50% de queda das máximas recentes para cá.
Em setores de crescimento, pequenas alterações na expectativa de expansão de receita ou margem têm impacto desproporcional sobre o valuation. Quando múltiplos incorporam premissas de crescimento elevado por longos períodos, qualquer dúvida estrutural pode gerar compressões rápidas. A queda recente, portanto, reflete menos números reportados e mais revisões de expectativa embutidas nos preços.
E chama atenção ainda o fato de que as empresas de software tenham caído de forma relativamente semelhante, apesar de constituírem um grupo bastante heterogêneo — tanto em termos de tipo de produto quanto de modelo de negócio.
O setor passou a ser tratado pelo mercado como um bloco homogêneo, como se todas as empresas fossem igualmente vulneráveis ao avanço da IA. A questão é que SaaS não é uma categoria homogênea. Há diferenças relevantes entre software horizontal e vertical, entre companhias que operam como systems of record e aquelas posicionadas como camadas complementares, entre negócios com retenção líquida elevada e os mais dependentes de novas vendas. O impacto da IA tende a variar significativamente de perfil para perfil.
Parte dessa dinâmica pode estar ligada à própria estrutura do mercado atual. Com o crescimento do capital passivo e decisões de alocação cada vez mais executadas por algoritmos pré-determinados, fluxos setoriais tendem a afetar grupos inteiros quase que indistintamente. Nesse ambiente, a própria queda de preço pode gerar efeito retroalimentador, acionando vendas adicionais e rebalanceamentos automáticos.
Como sempre, há uma chance não desprezível de que o mercado esteja correndo mais rápido que os fatos. Assim como na Sapucaí, Wall Street já declarou o fim de indústrias diversas vezes — e nem sempre acertou o diagnóstico. A internet não eliminou uniformemente o varejo físico: empresas como Walmart e Costco se adaptaram e tiveram anos absolutamente brilhantes de resultados que não passaram despercebidos por Wall Street.
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Por outro lado, houve casos em que o diagnóstico foi correto: locadoras de vídeo não resistiram ao streaming e fabricantes que ignoraram o smartphone perderam relevância. A diferença, quase sempre, esteve na capacidade de adaptação — justamente o elemento central da dinâmica schumpeteriana de destruição criativa.
A experiência mostra que valuation tende a convergir para a trajetória de lucro ao longo do tempo. Se a IA acelerar eficiência e expansão de receita para alguns desses negócios, o impacto poderá ser positivo. Se, por outro lado, houver erosão estrutural, os números eventualmente refletirão isso. No estágio atual, contudo, o mercado parece precificar um desfecho mais homogêneo do que a realidade provavelmente será.
Em momentos como este, mais do que escolher lados na narrativa, o desafio está em distinguir modelos resilientes de estruturas frágeis frente à disrupção tecnológica que se avizinha.
Porque tanto na Sapucaí quanto em Wall Street, o aplauso mais barulhento nem sempre define quem termina como campeão — e é justamente quando a plateia inteira olha para outro lado que, por vezes, surgem as oportunidades mais interessantes para quem se dá ao trabalho de tentar separar o joio do trigo.
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