Esqueça a previsão de “apocalipse do SaaS”. O Software como Serviço não está morrendo; ele está evoluindo. Segundo um estudo recente da Deloitte, até 2026 veremos uma convivência entre gigantes tradicionais da nuvem e um exército de novos players “IA-nativos”, resultando em modelos de negócios híbridos, preços mais flexíveis e plataformas muito mais inteligentes para o usuário final.
O que muda na prática?
Para quem compra tecnologia, a grande virada é o foco em resultados de negócio — e não apenas na soma de recursos do produto. Em vez de adquirir várias licenças isoladas, as empresas poderão comparar plataformas que:
- Orquestram agentes de IA capazes de automatizar fluxos inteiros;
- Se integram com ERP, CRM e outras bases sem customização cara;
- Oferecem novos modelos de cobrança (uso, desempenho ou resultado).
Gigantes versus nativos de IA
Os fornecedores consolidados — pense em Salesforce, Microsoft ou SAP — estão transformando seus pacotes em plataformas “full-stack” que criam, executam e governam agentes em múltiplas funções. Já as startups IA-nativas atacam nichos negligenciados, entregando soluções específicas (e muitas vezes mais baratas) com arquitetura moderna. O resultado? Um mercado mais competitivo, com compradores ganhando poder de negociação.
Por que “híbrido” é a palavra-chave
Modelos de preço só por “assento” tendem a perder espaço. A Deloitte prevê combinações de:
- Assinatura fixa para funcionalidades base;
- Tarifa de uso para cargas intensivas de IA (que consomem GPU e CPU em escala);
- Cobrança por resultado — por exemplo, leads gerados ou tickets resolvidos.
Para os times de TI e finanças, isso significa rever métricas tradicionais e entender como o custo computacional da IA — muitas vezes dependente de clusters de GPU ou serviços de inferência — impactará o orçamento.
Três perguntas essenciais antes de fechar contrato
A Deloitte recomenda que os compradores estruturem o RFP com foco em valor, risco e governança:
- Quais KPIs de negócio o fornecedor se compromete a melhorar com seus agentes de IA?
- Como a cobrança escala conforme o uso ou o resultado? Existe transparência na precificação?
- Quais controles de segurança, privacidade e compliance estão embutidos no ciclo de vida dos agentes?
Impacto direto no stack de hardware
Apesar de o tema parecer distante de periféricos e componentes, há reflexos claros para quem monta ou atualiza a infraestrutura on-premises:
Imagem: Taryn Plumb
- Placas de vídeo (GPUs) corporativas ganham relevância para workloads de IA local, exigindo atenção a modelos com maior VRAM e eficiência energética;
- Processadores multicore (ex.: AMD EPYC ou Intel Xeon de última geração) se tornam críticos para orquestrar múltiplos agentes e containers;
- Switches e storage NVMe precisam acompanhar a latência baixa que novas plataformas exigem.
Em outras palavras, a escolha do hardware certo pode reduzir o custo total de propriedade (TCO) e maximizar o ROI prometido por esses novos serviços híbridos.
O futuro: um “sistema operacional de IA corporativa”
A Deloitte prevê a criação de uma camada única — quase um Enterprise AI OS — responsável por governar e coordenar todos os agentes, evitando o fenômeno da “sprawl” (proliferação de ferramentas desconectadas). As empresas que controlarem essa camada terão vantagem em segurança, escalabilidade e velocidade de inovação.
No fim das contas, não veremos a substituição imediata de ERPs ou CRMs legados. A verdadeira oportunidade está em transformar milhares de aplicativos de borda e processos manuais que orbitam esses sistemas, convertendo trabalho de serviço em software inteligente. Para quem está de olho em eficiência — e em equipamentos que otimizem essas cargas —, 2026 promete um campo fértil de escolhas e barganha.
Com informações de Computerworld
