Na era da IA, conhecer o cliente vale mais do que ter o modelo

O capital de risco mundial nunca esteve tão concentrado. No primeiro semestre de 2026, o volume global bateu recorde de US$ 510 bilhões, mais do que todo o ano de 2025 inteiro. Apesar disso, duas empresas (OpenAI e Anthropic) ficaram com US$ 217 bilhões desse total, ou 43% de tudo o que foi investido em startups no planeta, segundo a Crunchbase. Construir e treinar modelos proprietários de IA virou um jogo para poucos.

O lado bom, para empresas de software brasileiras, é que essa concentração de capital acaba barateando o principal insumo da nova geração de software. Foi exatamente o que a computação em nuvem fez pela geração anterior. Ao substituir servidores próprios por infraestrutura alugada, o cloud reduziu o capital necessário para criar uma empresa e com isso o ciclo de SaaS formou no Brasil companhias relevantes de software vertical para setores diversos, como saúde, logística, finanças, varejo, agronegócio, entre muitos outros. Muitas ganharam escala e passaram a movimentar o mercado de fusões e aquisições (em 2025, a tecnologia respondeu por cerca de 40% das 1.581 transações registradas no país segundo a KPMG).

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Agora, a IA virou o principal insumo, e este insumo está cada vez mais barato: o AI Index de Stanford calcula que o custo de usar um modelo com desempenho equivalente ao GPT-3.5 caiu de US$ 20 para US$ 0,07 por milhão de tokens entre novembro de 2022 e outubro de 2024. Apesar de ser difícil acompanhar um indicador consistente deste custo, a percepção é que ele vem diminuindo a cada mês para aplicação na ponta, e para as empresas brasileiras de tecnologia o resultado é que não precisam gastar bilhões para desenvolver tecnologia proprietária, mas sim comprar a inteligência pronta, sob demanda.

A IA acrescenta mais uma camada a essa história, ela amplia o que uma equipe consegue construir e o que o próprio software consegue fazer. Só nos EUA, a Menlo Ventures estima que o gasto empresarial com IA generativa chegou a US$ 37 bilhões em 2025. Mais da metade, US$ 19 bilhões, foi para aplicações usadas diretamente pelas empresas. As soluções voltadas a setores específicos já representavam US$ 3,5 bilhões.

Essa é uma boa notícia para o SaaS vertical brasileiro. Conforme os modelos ficam mais baratos e próximos em capacidade, possuir o modelo deixa de ser o principal diferencial, o ativo escasso passa a ser aquilo que não se aluga por API, que é a relação com o cliente, o conhecimento das particularidades do setor, os dados acumulados e a integração ao fluxo de trabalho.

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Uma startup pode montar rapidamente uma demonstração para auditoria de contas médicas, crédito rural ou manutenção industrial. Ainda terá de aprender as exceções do processo, conquistar confiança, integrar sistemas antigos e entender como a decisão é tomada. A empresa vertical já percorreu esse caminho, enquanto a startup começa com a tecnologia e ainda precisa chegar ao mercado, o SaaS vertical já está no mercado e precisa incorporar a tecnologia.

No universo de Fusões e Aquisições, um dos fatores analisados por grandes consolidadores de software é se é possível construir a plataforma do zero, em pouco tempo e com menos recursos do que por meio de uma aquisição. Com o nível de maturidade da IA, plataformas podem de fato ser construídas do zero em menos tempo, mas uma base de clientes, dados confiáveis e uma posição central no dia a dia de uma indústria levam anos.

Por isso, as empresas de SaaS vertical podem assumir dois papéis neste ciclo. Além de se tornarem ativos mais estratégicos, elas próprias podem liderar a consolidação, comprando equipes com expertise em IA para acelerar seus produtos. Em vez de esperar que um concorrente conquiste distribuição, podem incorporar a tecnologia e oferecê-la imediatamente à sua base.

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O mercado internacional já mostra essa lógica. Em 2025, a Clio, plataforma de gestão para escritórios de advocacia, comprou a vLex por US$ 1 bilhão, combinando distribuição com conteúdo jurídico, dados e inteligência artificial. Foi uma aquisição que buscou trazer para dentro de casa conhecimento vertical e presença no fluxo de trabalho do cliente, de forma rápida. No Brasil, a Enter captou R$ 500 milhões, virando o primeiro unicórnio de IA da América Latina, com um modelo de negócio que aplica agentes de IA na resolução de problemas de um segmento específico (departamento jurídico de grandes empresas).

Enquanto nos EUA o debate é sobre quem construirá o próximo grande modelo proprietário de IA, quem terá mais acesso a infraestrutura de processamento e quanto capital isso irá consumir, no Brasil a discussão é sobre quem vai conseguir impulsionar sua presença e crescimento usando esses modelos para entregar ainda mais valor para seus clientes a um custo menor. Empresas de software vertical podem usar sua capilaridade, estrutura e know-how para ampliar receita por cliente, automatizar serviços, ocupar novas etapas do processo e transformar sistemas que apenas registravam informações em ferramentas que também recomendam e executam ações.

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A próxima geração da IA brasileira talvez não nasça apenas em startups criadas do zero. Parte dela está sendo construída dentro das empresas que já conhecem o cliente, controlam a distribuição e acumulam os dados. Na corrida para aplicar inteligência artificial à economia real, começar com esses ativos pode valer mais do que começar com o modelo.