O ano começou com uma nova tendência tecnológica movimentando o mercado: os agentes de Inteligência Artificial (IA). Empresas como Meta, Microsoft e OpenAI projetam que esses sistemas autônomos levarão produtividade, automação e tomada de decisões a um novo patamar. Segundo o Gartner, 85% dos líderes de atendimento ao cliente adotarão agentes IA até 2025. No entanto, tecnologias anteriores, como assistentes virtuais e RPAs, nem sempre entregaram o impacto esperado, o que gerou cautela entre executivos e gestores financeiros. A grande questão é: os agentes IA trarão, de fato, uma revolução diferente?
A evolução da IA generativa e dos modelos de grande linguagem (LLMs) superou limitações anteriores, permitindo que os agentes IA tomem decisões e executem tarefas de forma autônoma. Além disso, sua integração via APIs os torna mais escaláveis e adaptáveis do que soluções anteriores, como os RPAs. Empresas agora enxergam nesses agentes uma oportunidade de maximizar eficiência e desempenho, pois eles combinam automação com aprendizado contínuo, impulsionando um modelo de hiperautomação mais eficaz.
Essa transformação também impacta o modelo de negócios do software como serviço (SaaS), promovendo uma migração de licenciamento tradicional para um modelo baseado em resultados. Em vez de pagar por acesso a uma plataforma, as empresas poderão pagar pelo impacto concreto dos agentes em seus negócios. Um agente financeiro, por exemplo, poderá otimizar previsões de fluxo de caixa e ajustar investimentos automaticamente, eliminando a necessidade de múltiplas ferramentas.
No entanto, essa nova era do SaaS traz desafios, como transparência e governança da IA. Será essencial definir métricas confiáveis para medir o impacto real das soluções, abordando questões como auditoria de algoritmos e responsabilidade por decisões automatizadas. O futuro da competição no setor não será mais sobre quem tem a melhor plataforma, mas sim sobre quem entrega o maior impacto nos negócios, consolidando um software verdadeiramente inteligente e orientado a resultados.
