Por que Empresas estão trocando SaaS por Soluções Próprias?
Durante duas décadas, a decisão mais racional para quase qualquer empresa era alugar software pronto em vez de manter equipes construindo sistemas de vendas, gestão, atendimento, controle ou recursos humanos. Bastava contratar uma plataforma na nuvem, pagar por usuário e adaptar os processos ao produto. O software como serviço, SaaS, transformou tecnologia em uma despesa previsível e permitiu que organizações adotassem rapidamente capacidades antes reservadas a grandes companhias.
Com o avanço da adoção de inteligência artificial essa equação começa a ser alterada. Modelos capazes de gerar código, agentes que executam tarefas em diferentes sistemas e plataformas de desenvolvimento mais acessíveis reduziram o custo de criar aplicações sob medida. Ao mesmo tempo, o acúmulo de assinaturas, módulos parcialmente utilizados e integrações frágeis tornou muitas estruturas corporativas caras e complexas. O resultado não é o desaparecimento imediato do SaaS como o conhecemos, mas uma revisão do seu papel: empresas estão perguntando se ainda faz sentido alugar dezenas de interfaces prontas quando podem construir uma camada própria de automação sobre seus dados, personalizada para sua necessidade de negócio.
O orçamento está mudando de endereço
A reportagem do The Information, intitulada “Traditional Saas Loses in Corporate Budget Shift”, mostra que o dinheiro destinado à tecnologia corporativa está sendo redistribuído. Novos gastos com modelos e plataformas de IA não aparecem necessariamente como uma expansão ilimitada do orçamento. Em muitos casos, eles competem com licenças de aplicativos tradicionais e contratos de terceirização.
Dados do relatório “2026 Software and AI Pricing Trends”, reforçam essa leitura. Em uma análise de mais de US$ 18 bilhões em gastos sob gestão, o estudo constatou que, em 2025, o gasto médio de organizações de médio e grande porte com ferramentas nativas de IA cresceu 94% em relação ao ano anterior. O avanço de produtos híbridos, que combinam SaaS e IA, foi de 51%, enquanto o SaaS tradicional cresceu apenas 8%. Entre empresas menores, a diferença foi ainda mais clara: o gasto com produtos predominantemente SaaS caiu 8%, embora o orçamento total de software tenha aumentado.
Isso significa que a mudança não é apenas um corte de custos. Trata-se de uma troca de prioridade. O orçamento sai de aplicações que oferecem uma interface padronizada e vai para empresas capazes de produzir software, conectar dados e automatizar um processo inteiro. O software deixa de ser um recurso adicional comprado dentro de cada necessidade e passa a ser uma camada transversal da operação.
Há também uma reação à chamada “taxa da IA”. Segundo o estudo acima, fornecedores vêm propondo aumentos de 20% a 37% associados a recursos de inteligência artificial, muito acima dos reajustes anuais historicamente observados, de 3% a 9%. Além disso, preços baseados em créditos, consumo ou resultados tornam a despesa mais difícil de prever. Diante da possibilidade de pagar um preço a vários fornecedores pela IA embutida em cada produto, uma empresa pode preferir contratar o desenvolvimento de um software e infraestrutura diretamente que atendam a sua necessidade especifica de negócio.
“Essa mudança já está em curso e decidimos ouvir nossos clientes. As respostas revelaram muito mais do que se imaginava : “
Dezenas de produtos dão lugar a uma camada própria
A DNA Pesquisas, uma empresa que oferece tecnologia para gestão de pesquisa e inteligência de mercado, ilustra a lógica da consolidação. A empresa eliminou aplicações usadas em suas atividades como pesquisas quantitativas, qualitativas, coleta e processamento de dados. Em seu lugar, passou a utilizar um software próprio que foi desenvolvido sob medida para suas necessidades de negócio. De acordo com o relato de Tadeu Velez, sócio da empresa, a mudança reduziu em mais de 50% seu orçamento de software a longo prazo.
“Migramos para uma solução própria de automação porque a ferramenta anterior não se adaptava aos nossos processos específicos, além dos custos crescerem muito rápido com qualquer atualização. ”
A empresa não abandonou completamente serviços necessários. Ela continuou garantindo o armazenando de dados importantes de relacionamento com clientes. A distinção é reveladora: o sistema tradicional permanece como banco de dados confiável, mas deixa de controlar a experiência de uso e o fluxo de trabalho. O valor migra da interface para a capacidade de agir sobre a informação.
Algo semelhante acontece na GRF Incorporadora, empresa com mais de 100 funcionários. A companhia decidiu investir para desenvolver uma aplicação personalizada para automatizar tarefas como cotação de pedidos de compras e prever demanda. Ao mesmo tempo, planeja reduzir o uso de soluções de software alugada. Em vez de manter ferramentas separadas para cada função, a empresa investiu na modelagem de seus processos de acordo com sua própria operação.
Segundo Erik Zareiff, analista de qualidade da empresa, ” pesquisamos no mercado algumas soluções de cotação já existentes, mas o custo era inviável. Por conta disso buscamos desenvolver uma solução própria que nos trouxesse economia financeira e de tempo, mas que também fosse dinâmica para o fornecedor preencher. Ao invés da empresa ter que se adaptar ao sistema, o sistema se adapta ao nosso fluxo, atividades, rotina e regras de negócio.”
Esse movimento é especialmente atraente para organizações menores. Elas têm menos sistemas legados, contratos mais simples e maior liberdade para substituir fornecedores. Também sentem com mais intensidade o custo de licenças por usuário e de aplicativos redundantes. Se uma equipe pequena puder transformar regras de negócio em uma aplicação interna, o antigo benefício de comprar um produto pronto perde parte da força.
Personalização vira vantagem econômica
Soluções próprias sempre ofereceram maior aderência ao negócio, mas historicamente cobravam um preço alto: projetos lentos, equipes numerosas e manutenção permanente. A IA não elimina esses custos, porém reduz o esforço necessário para produzir e modificar software. Assistentes de programação aceleram a criação de código, enquanto agentes podem operar sistemas existentes sem que cada etapa precise de uma integração tradicional construída do zero.
Com isso, a personalização deixa de ser apenas um luxo técnico e pode se tornar uma vantagem econômica. Um produto interno não precisa carregar centenas de funções destinadas a clientes de vários setores. Pode apresentar somente os dados necessários, aplicar as regras específicas da organização e mudar junto com o processo. A empresa também evita pagar por múltiplos usuários quando o trabalho é executado automaticamente e não por pessoas navegando manualmente em cada aplicação.
O exemplo da A3 Construtora, mostra que a transformação vai além da substituição de licenças. Referência no mercado imobiliário do litoral de São Paulo, com mais de 12 anos de experiência, combina criatividade e inovação ao automatizar todo o processo de geração de relatórios para reduzir o uso do tempo da equipe no preenchimento dessas informações. Em paralelo, foca no que realmente faz sentido para o negócio.
Segundo Conrado Zub, diretor de TI da A3, ” automatizar nosso processo de montagem de relatórios dos investidores, nos fez economizar tempo em tarefas braçais focando no que realmente importa: a análise de dados. Além de nos dar mais segurança na montagem do processo, quando era feito por humanos de forma manual, estava muito mais suscetível a erros.”
O caso também impede uma interpretação simplista. A empresa não está trocando todos os fornecedores por software próprio e sim reduzindo sua dependência de alguns e aprofundando a relação com outros. Plataformas que concentram dados críticos, regras financeiras ou processos regulados continuam relevantes, sobretudo quando oferecem interfaces seguras. O que se enfraquece é a obrigação de adquirir um aplicativo completo para cada etapa do trabalho.
Controle, velocidade e poder de negociação
Construir um software próprio traz ainda três benefícios estratégicos:
1 - Controle sobre os dados e lógica operacional
Em vez de espelhar informações entre muitos fornecedores, a empresa pode definir onde os dados permanecem, quem os acessa e como são usados. Isso não garante segurança automaticamente, mas torna possível desenhar a arquitetura em torno das exigências reais do negócio.
2 - Velocidade de adaptação.
Uma empresa que fornece um SaaS completo precisa priorizar recursos que atendam a um mercado amplo. Uma equipe especializada pode alterar um fluxo assim que surge uma regra, produto ou nova necessidade de negócio. Em ambientes competitivos, essa diferença transforma software de apoio em conhecimento proprietário.
3 - Poder de negociação
Quando uma organização consegue substituir parte de um produto ou movimentar a interface para uma camada independente, contratos deixam de parecer inevitáveis. Mesmo que o sistema antigo seja mantido, seu fornecedor precisa justificar o preço com qualidade dos dados, confiabilidade, segurança, ecossistema e integrações, não apenas com a dificuldade de migração.
Construir também cria novas dependências
A narrativa da “morte do SaaS”, contudo, esconde riscos importantes. Aplicações internas precisam de responsáveis, testes, observabilidade, documentação e suporte. Modelos mudam de comportamento e preço, agentes podem errar, executar ações indevidas ou expor informações. Uma solução aparentemente barata pode se tornar um sistema crítico sem receber a disciplina de engenharia reservada a produtos tradicionais.
O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) dos EUA, recomenda que riscos e requisitos de confiabilidade sejam incorporados ao desenho, ao desenvolvimento, ao uso e à avaliação de sistemas personalizados. Na prática, isso exige controle de acesso, proteção de dados, avaliação contínua, supervisão humana nos processos sensíveis e planos para falhas. Ao internalizar o software, a empresa precisa contar com suporte de responsabilidade.
O retorno tampouco está garantido. A Gartner estima que o gasto mundial com IA crescerá 47% em 2026, mas observa que muitas organizações ainda preferem iniciativas táticas e melhorias incrementais. Demonstrar resultados concretos continua sendo um desafio para os líderes de tecnologia. Isso recomenda uma estratégia seletiva: construir onde o processo diferencia a empresa ou onde a consolidação gera economia comprovável. Alugar quando o problema é padronizado, regulado ou caro demais para manter internamente.
Um futuro híbrido para o software corporativo
As empresas não estão simplesmente deixando o SaaS. Elas estão desmontando pacotes, eliminando ferramentas periféricas e recuperando o controle sobre a maneira como o trabalho é executado. Agentes e aplicações internas começam a ocupar o espaço que antes pertencia às telas e aos fluxos rígidos de cada fornecedor. Os produtos que permanecem tendem a ser aqueles que guardam dados essenciais, sustentam transações confiáveis ou oferecem uma plataforma realmente útil para automação.
Nesse cenário, a pergunta deixa de ser “alugar ou construir?” como uma escolha absoluta. A decisão passa a ser feita camada por camada. Uma organização pode decidir continuar alugando software como sistema de registro, usar modelos de terceiros como infraestrutura cognitiva e desenvolver sua própria solução que traduzem seus processos exclusivos.
O maior risco para o SaaS tradicional, portanto, não é que todas as empresas se transformem em produtoras de software e sim que elas descubram que já não precisam alugar uma aplicação completa para resolver cada problema. Quando criar a última camada se torna mais barato e produtivo, o fornecedor deixa de ser dono do fluxo de trabalho e precisa provar por que seus sistemas merecem continuar no orçamento.
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Fontes
- The Information - Traditional SaaS Loses in Corporate Budget Shift
- Tropic - 2026 Software and AI Pricing Trends
- Gartner - Gartner Forecasts Worldwide AI Spending to Grow 47% in 2026
- National Institute of Standards and Technology - AI Risk Management Framework