Mercado de software se adapta à revolução da IA, enquanto startups apostam em inovação para superar desafios e conquistar empresas
É uma verdade amplamente reconhecida no mundo da tecnologia que cada nova plataforma de computação abre espaço para uma geração completamente nova de empresas de software. A era cliente-servidor, que ganhou força nos anos 1990, deu origem a gigantes como Oracle e SAP, enquanto a computação em nuvem permitiu o surgimento de empresas como Salesforce e uma série de outras especializadas em “software como serviço”. Agora, segundo análise de Richard Waters publicada no Financial Times, os grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) estão se consolidando como a próxima grande plataforma, capaz de impulsionar uma nova onda de empreendedorismo.
Com a IA generativa disponível em empresas como OpenAI e Anthropic, houve uma explosão de “aplicativos inteligentes” projetados para simplificar e otimizar o trabalho.
A velocidade com que alguns desses aplicativos estão conquistando usuários e alcançando avaliações bilionárias está quebrando recordes no setor de software. Um dos exemplos mais notáveis é o Cursor, um assistente de codificação alimentado por IA.
Segundo relatos, sua empresa-mãe está prestes a fechar uma rodada de investimentos que a valoriza em US$ 10 bilhões — apenas três meses após ter levantado US$ 2,5 bilhões.
Embora ferramentas de codificação e outras soluções de IA para usuários técnicos tenham liderado essa tendência, startups estão surgindo para atender a praticamente todos os aspectos do trabalho de colarinho branco. Essas soluções variam de ferramentas para criação e edição de conteúdo digital até sistemas capazes de realizar pesquisas profundas.
Por trás dessa demanda está o medo de muitos profissionais de que, se não dominarem essas ferramentas, perderão habilidades que em breve serão consideradas essenciais no mercado de trabalho, como observa Tomasz Tunguz, investidor da Theory Ventures.
Alguns desses aplicativos estão alcançando resultados impressionantes em tempo recorde. A Mercor, que utiliza um agente de IA para conduzir entrevistas de seleção de candidatos, anunciou em janeiro que sua receita recorrente anualizada (ARR) atingiu US$ 50 milhões em menos de dois anos desde sua fundação. Para contextualizar, a Salesforce levou quatro anos para alcançar o mesmo patamar.
Outras empresas estão crescendo ainda mais rápido. A Loveable.dev, uma startup sueca que ajuda usuários não técnicos a criar sites e outras soluções, atingiu US$ 17 milhões em ARR no mês passado, apenas três meses após seu lançamento. Já a Bolt.new, uma empresa semelhante, alcançou US$ 20 milhões em receita em apenas dois meses.
No entanto, à medida que essas empresas crescem rapidamente, elas enfrentam desafios semelhantes aos de gerações anteriores de startups de software — além de alguns novos. Um dos principais obstáculos é transformar uma ferramenta de IA focada em uma tarefa específica em uma parte essencial do ecossistema de software de seus clientes.
Isso exige a automação de mais etapas dos processos, até que seus agentes de IA sejam capazes de gerenciar fluxos de trabalho completos. Nesse cenário, elas competem com gigantes como Microsoft, Salesforce e Adobe, que já possuem seus próprios agentes de IA e mantêm relacionamentos sólidos com grandes empresas.
Enquanto no início da era da nuvem as startups tinham uma vantagem natural sobre as empresas tradicionais, que estavam presas a modelos de negócios e tecnologias ultrapassadas, a era da IA é vista mais como uma extensão da computação em nuvem do que como uma plataforma completamente nova, segundo Byron Deeter, investidor da Bessemer Venture Partners. Isso limita o potencial disruptivo dessas novas empresas.
Outra diferença é o ritmo acelerado de crescimento, que faz com que as startups de sucesso se assemelhem mais a aplicativos de consumo do que a software empresarial tradicional, como observa Deeter. Ainda não está claro se elas manterão características de consumo à medida que amadurecem, o que poderia levar a taxas de rotatividade mais altas do que as normalmente vistas no mercado corporativo.
Além disso, o perfil financeiro dessas empresas é bastante distinto. Muitas enfrentam custos significativos com taxas pagas às empresas de LLMs cada vez que seus serviços são utilizados. Para atrair clientes, várias startups estão absorvendo esses custos por enquanto, na esperança de que as taxas de uso de LLMs continuem caindo. O Cursor, por exemplo, oferece 500 chamadas mensais por uma assinatura de US$ 20, um preço que provavelmente deixa pouca margem de lucro após o pagamento das taxas de uso.
Peter Diamandis, futurista e investidor de risco, compara os investimentos massivos em LLMs ao excesso de capital injetado em redes de comunicação no início da internet, nos anos 1990. Ele argumenta que, assim como naquela época, as empresas que constroem a infraestrutura serão forçadas a reduzir preços e lutar por rentabilidade, abrindo caminho para que os desenvolvedores de aplicativos colham os lucros.
O final dos anos 1990 foi marcado pela crise das pontocom, após uma bolha de avaliações infladas. Desta vez, pelo menos alguns dos criadores de aplicativos estão gerando receitas significativas — embora isso não seja garantia de que outra bolha não esteja se formando, à medida que as expectativas em torno da IA continuam a crescer.