Na terça-feira (3), US$ 300 bilhões (R$ 1,59 trilhão) em valor de mercado evaporaram entre empresas de SaaS, dados e companhias de investimento fortemente expostas a software. Não se tratou de um resultado trimestral abaixo do esperado nem de um choque macroeconômico. Foi o lançamento de um produto de inteligência artificial.
Os danos vinham se acumulando havia meses. Quando os mercados reagiram, o índice IGV Software já acumulava queda de aproximadamente 30% em relação ao pico registrado no fim de setembro. O que mudou na semana passada não foi a direção do movimento, mas a velocidade.
Diversas empresas de software corporativo mais consolidadas sofreram perdas em um único dia. Salesforce, ServiceNow, Adobe e Workday recuaram cerca de 7% cada uma. A Intuit caiu quase 11%. Ao mesmo tempo, os múltiplos de preço em todo o setor se comprimiram de forma abrupta.
O múltiplo médio de lucro futuro das empresas de software despencou 39 vezes para aproximadamente 21 vezes em apenas alguns meses. Em 2026, vendedores já lucraram mais de US$ 20 bilhões (R$ 106,6 bilhões) apostando contra o SaaS tradicional e estão ampliando essas posições.
Quebrando barreiras
Durante a maior parte das últimas duas décadas, o software corporativo se beneficiou de uma narrativa econômica estável. O desenvolvimento de software era caro. Os custos de troca eram elevados e os dados ficavam presos em sistemas proprietários.
Uma vez que uma plataforma se tornava o sistema oficial de registro, ela permanecia ali. Essa crença sustentou desde os múltiplos do mercado acionário até aquisições por private equity e estruturas de crédito privado. A receita recorrente era tratada como sinônimo de previsibilidade. Presumia-se que os contratos fossem duradouros. Os fluxos de caixa, resilientes. Porém , agora, a inteligência artificial testa esses pressupostos ao mesmo tempo.
O que assustou os investidores na semana passada não foi o fato de a IA gerar funcionalidades melhores. Empresas de software convivem com competição por recursos há anos. O que mudou é que sistemas modernos de IA conseguem substituir diretamente grandes partes do fluxo de trabalho humano. Pesquisa, análise, redação, conciliação e coordenação já não precisam mais estar concentradas em um único aplicativo. Essas tarefas podem ser executadas de forma autônoma, atravessando diferentes sistemas.
O clima que impulsionou a liquidação foi resumido de forma direta por Chamath, em uma publicação no X: “O grande colapso do SaaS começou e não há volta… Um novo fluxo de trabalho orientado por IA está chegando… o grande colapso do SaaS começou.”
A reprecificação de US$ 300 bilhões (R$ 1,599 trilhão) não foi aleatória. Ela refletiu a aceleração das expectativas dos investidores em relação ao risco de substituição de fluxos de trabalho.
Os clientes não precisam eliminar sistemas legados da noite para o dia para que isso tenha impacto. Eles consolidam fornecedores. Além disso, o enfraquecimento do fluxo de caixa ocorre antes do desaparecimento dos clientes.
Os mercados compreendem essa dinâmica de forma quase instintiva. É por isso que empresas consideradas “difíceis de abandonar” por muito tempo caíram juntas, independentemente dos fundamentos de curto prazo.
Mas a narrativa que os investidores estão construindo ainda é incompleta. O que está acontecendo não é o colapso do software. É uma realocação de onde o valor é capturado dentro de um mercado muito maior.
Pesquisas recentes do Goldman Sachs projetam que agentes de IA irão expandir de forma relevante o mercado total de software até o fim da década, ao mesmo tempo em que capturam uma parcela desproporcional do pool de lucros. Nesse modelo, os agentes não apenas aprimoram aplicativos. Eles se tornam a própria interface do trabalho. Até 2030, mais de 60% da economia do software pode fluir por sistemas baseados em agentes, e não mais por licenças tradicionais de SaaS.
Essa é a distinção central. O mercado está crescendo, não encolhendo. Mas a economia do software legado está sendo diluída à medida que inteligência, memória e execução migram para fora de aplicações estáticas e passam a operar em sistemas adaptativos que funcionam entre diferentes ferramentas.
Em outras palavras, as empresas não estão pagando menos por software. Elas estão pagando menos por licenças e mais por resultados. Essa mudança explica tanto a liquidação quanto a oportunidade. Quando os pools de lucro se deslocam mais rápido do que a receita desaparece, os mercados públicos reagem imediatamente. Os mercados privados vêm depois.
As implicações são especialmente relevantes para private equity e crédito privado. Na última década, volumes enormes de capital foram direcionados a empresas de software com base em um conjunto comum de premissas: receita previsível, baixa rotatividade de clientes e alto valor de recuperação. Essas premissas justificaram alavancagem e estruturas contratuais que tratavam os fluxos de caixa do software como alguns dos mais seguros da economia.
A IA não destrói esses portfólios de um dia para o outro. Ela cria um descompasso temporal, já que a compressão de gastos aparece antes da perda de clientes. Ou seja, a erosão de margens surge antes do rompimento de cláusulas contratuais e a realidade econômica passa a divergir dos indicadores reportados.
Para investidores em dívida, esse é o cenário mais desconfortável. O risco aumenta antes que os números deixem isso evidente. Quando os dados confirmam o problema, o poder de precificação já se perdeu. Não é coincidência que gestores de ativos fortemente expostos a software tenham visto seus papéis cair junto com as próprias empresas de aplicativos.
Fim da previsibilidade
Isso impõe uma pergunta mais dura: o que “recorrente” realmente significa em um mundo nativo de IA?
Antes, a receita recorrente implicava previsibilidade porque substituir um software exigia trabalho humano, longas implementações e dor organizacional. A IA reduz drasticamente esse atrito.
Alguns argumentam que esse risco é exagerado. Empresas dificilmente reconstruirão sistemas críticos do zero com ferramentas instáveis e desenvolvidas internamente. Elas continuarão a “alugar” software em vez de desenvolvê-lo. Em parte, isso é verdade. Mas o modelo de aluguel está mudando.
Em vez de permanecer com incumbentes de SaaS legados, organizações mais avançadas estão migrando para plataformas de IA construídas especificamente para esse fim, independentes de modelos de linguagem específicos, capazes de entregar inteligência portátil e execução de fluxos de trabalho sem o peso de arquiteturas obsoletas. Não se trata de acréscimos de funcionalidades. Trata-se de uma redefinição do que a camada de software realmente faz.
Essa distinção fica mais clara nos mercados privados, onde a verdadeira restrição nunca foi a disponibilidade de software, mas sim a capacidade humana.
Equipes de private equity e crédito privado não estão saturadas de software. Elas estão subalavancadas. Profissionais ainda gastam grandes quantidades de tempo em extração manual de dados, conciliações, elaboração de memorandos e coordenação de diligências.
Agentes verticais de IA vencem nesse cenário não ao substituir sistemas centrais de registro, mas ao eliminar fluxos de trabalho humanos caros e offline que existem entre eles.
*Matéria originalmente publicada em Forbes