Serviços são o novo software

• À medida que o desempenho dos modelos de IA melhora, a tese é que empresas de IA como serviço que vendem diretamente o resultado do trabalho (work), em vez de ferramentas, se tornarão a próxima geração de gigantes; isso propõe uma estrutura em que empresas de software operam como empresas de serviços
• Todas as funções podem ser classificadas em dois eixos: inteligência (intelligence) e julgamento (judgement); quanto maior o peso da inteligência, mais rapidamente o piloto automático de IA pode penetrar nesse trabalho
• Engenharia de software, que hoje responde por mais da metade dos gastos com IA, foi a primeira a ultrapassar o limiar de automação, e a expectativa é que outras profissões especializadas sigam o mesmo caminho
• A estratégia central das empresas de piloto automático é usar como ponto de entrada (wedge) trabalhos já terceirizados, entrando no mercado na forma de substituição de fornecedor, e depois expandindo para tarefas internas
• Em mercados de serviços de dezenas a centenas de bilhões de won, como corretagem de seguros, contabilidade e auditoria, ciclo de receita em saúde e recrutamento, startups de piloto automático já estão surgindo

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Inteligência (Intelligence) vs. Julgamento (Judgement)

• Escrever código, testar e depurar são tarefas de inteligência, nas quais as regras são complexas, mas ainda assim são regras
• Decidir qual recurso desenvolver a seguir, se vale a pena assumir dívida técnica ou lançar antes de estar pronto são tarefas de julgamento, baseadas em experiência e sensibilidade
• Há um ano, a maioria dos usuários do Cursor usava IA no nível de autocompletar, mas agora há mais tarefas iniciadas por agentes do que por humanos
• Engenharia de software responde por mais da metade do uso de ferramentas de IA em todas as profissões, enquanto as demais ainda estão em participação de um dígito
  • Como engenharia de software é majoritariamente trabalho de inteligência, a IA foi a primeira a ultrapassar o limiar de execução autônoma
  • Esse movimento está se espalhando para todas as profissões especializadas

Copilot e Autopilot

• Copilot vende ferramentas, enquanto Autopilot vende o resultado do trabalho
• Até recentemente, como os modelos de IA estavam avançando tanto em inteligência quanto em julgamento, o Copilot — que fornece ferramentas a especialistas — era a abordagem correta
  • Harvey vende para escritórios de advocacia, e Rogo para bancos de investimento, no modelo Copilot
  • O cliente é o especialista, a ferramenta aumenta a produtividade, e a responsabilidade pela saída continua com o especialista
• Agora que a inteligência dos modelos atingiu um nível suficientemente alto, em algumas categorias o melhor caminho é começar diretamente como Autopilot
  • Crosby vende diretamente para empresas que precisam de rascunhos de NDA (e não para consultoria jurídica externa)
  • WithCoverage vende diretamente para o CFO que precisa de seguro (e não para o corretor)
• Em qualquer profissão, o orçamento de trabalho (work budget) é muito maior que o orçamento de ferramenta (tool budget), e o Autopilot captura esse orçamento desde o primeiro dia
• Quanto maior a proporção de inteligência em uma área, mais rapidamente o Autopilot vence

Convergência (Convergence)

• O julgamento de hoje se transforma na inteligência de amanhã
• Quando sistemas de IA acumulam dados proprietários sobre o que constitui um bom julgamento naquele domínio, a fronteira se desloca
• Copilot e Autopilot acabam convergindo
• Em várias categorias, a transição de Copilot → Autopilot já começou, mas o ponto de partida importa
  • Porque ele define de onde é possível conquistar clientes agora e iniciar o efeito de juros compostos dos dados

Estratégia de Autopilot: usar terceirização como ponto de entrada (Wedge)

• Para cada US$ 1 gasto com software, US$ 6 são gastos com serviços
• O mercado endereçável total (TAM) do Autopilot inclui todo o gasto com trabalho em uma categoria (interno + terceirizado), mas o melhor ponto de partida é onde a terceirização já existe
• Se um trabalho já é terceirizado, isso significa três coisas
  • A empresa já aceitou execução externa
  • Já existe uma rubrica de orçamento substituível
  • O comprador já está comprando um resultado
• Substituir um contrato terceirizado por um provedor de serviço AI-native é troca de fornecedor; substituir equipe interna é reestruturação organizacional
• Estratégia: começar por trabalho terceirizado e centrado em inteligência → garantir distribuição → conforme a IA acumula ganhos compostos, expandir para trabalho interno e centrado em julgamento
• Caso Crosby: começa por NDAs, que a maioria das empresas já terceiriza para consultoria jurídica externa; é um trabalho de inteligência bem definido, com orçamento existente, escopo claro, ROI imediato e substituição sem atrito

Mapa de oportunidades (Opportunity Map): análise dos principais mercados de serviços

• Corretagem de seguros ($140-200B)

  • O mercado de maior valor desta lista
  • Seguros comerciais padronizados são altamente estruturados, e o valor agregado do corretor é, em essência, comparar seguradoras e preencher formulários — um trabalho puramente de inteligência
  • A camada de distribuição é extremamente fragmentada, com dezenas de milhares de pequenas corretoras operando o mesmo processo, sem que um incumbente domine a relação com o cliente
  • WithCoverage e Harper são novos entrantes dignos de atenção

• Contabilidade e auditoria (apenas terceirização nos EUA: $50-80B)

  • Nos EUA, cerca de 340 mil contadores desapareceram nos últimos 5 anos, enquanto a demanda aumentou
  • 75% dos CPAs estão perto da aposentadoria, o caminho para a certificação é longo, e o salário inicial fica atrás de tecnologia e finanças
  • Essa escassez estrutural está impulsionando a adoção de IA mais rapidamente do que em quase qualquer outra profissão
  • Rillet está construindo um ERP AI-native para fechamento contábil, e Basis começou como Copilot para contadores

• Ciclo de receita em saúde (terceirização nos EUA: $50-80B)

  • Quando se fala em "saúde", é fácil pensar em uma área centrada em julgamento, mas a camada de cobrança é quase puro trabalho de inteligência
  • Codificação médica é o trabalho de converter registros clínicos em cerca de 70 mil códigos ICD-10 padronizados; as regras são complexas, mas continuam sendo regras
  • Como a terceirização já é madura e baseada em desempenho, o Autopilot só precisa executar o mesmo trabalho por um custo menor
  • Anterior está mais avançada

• Regulação de sinistros (incluindo TPA: $50-80B)

  • Do outro lado da apólice, a regulação de sinistros é outra área separada para Autopilot
  • Sinistros padronizados são tratados com interpretação da linguagem da apólice, cronogramas de perdas e tabelas atuariais para definir reservas
  • A força de trabalho dos reguladores está envelhecendo, e não há reposição suficiente
  • Há uma grande estrutura de terceirização com reguladores independentes e TPAs como Crawford e Sedgwick
  • Em um único setor, existem pelo menos duas oportunidades distintas de Autopilot
  • Pace está construindo um Autopilot para processamento de sinistros, e Strala um TPA AI-native

• Consultoria tributária ($30-35B)

  • A licença de CPA cria um fosso regulatório, mas 80-90% do trabalho subjacente é de inteligência
  • Cada nova jurisdição atendida por um Autopilot tributário aprofundará seu fosso de dados
  • A complexidade multijurisdicional é um caso clássico em que SMBs terceirizam porque um contador interno sozinho não consegue dar conta
  • TaxGPT é o pioneiro, e na Europa Skalar e Ravical também estão ativas

• Jurídico, trabalho transacional ($20-25B)

  • Rascunho de contratos, NDAs e filings regulatórios têm alta proporção de inteligência e são terceirizados rotineiramente
  • Como o resultado do trabalho é suficientemente padronizado para permitir validação de qualidade, o comprador pode confiar na saída da IA mesmo sem profundo conhecimento jurídico
  • Harvey é o líder emergente e está migrando rapidamente para Autopilot; Crosby e Lawhive são novos entrantes nativos de Autopilot

• Serviços gerenciados de TI ($100B+)

  • Quase toda SMB terceiriza TI
  • Aplicação de patches, monitoramento, provisionamento de usuários e classificação de alertas são tarefas de inteligência repetidas em milhares de ambientes idênticos
  • Softwares legados (ConnectWise, Datto) vendem ferramentas para MSPs, mas ninguém ainda vende diretamente às empresas o resultado: "sua TI está operando"
  • Edra está automatizando processos de TI, e Serval está construindo automação de suporte de TI

• Cadeia de suprimentos e compras ($200B+)

  • A maioria das empresas só negocia seriamente com os 20% principais fornecedores; a longa cauda restante não recebe atenção porque não compensa envolver pessoas
  • O vazamento contratual equivale a 2-5% do gasto total com compras
  • O ponto de entrada são tarefas negligenciadas: dinheiro encontrado, sem rubrica de orçamento a justificar e sem fornecedor existente a substituir
  • Magentic atua em compras diretas, e AskLio está construindo IA para compras indiretas
  • Tacto está construindo ao mesmo tempo um system of record e um Copilot para o mercado middle-market

• Recrutamento e força de trabalho ($200B+)

  • O maior mercado de serviços desta lista
  • O topo do funil de recrutamento (triagem, matching, outreach) é pura inteligência, mas fechamento de candidatos e avaliação de fit cultural são julgamento baseado em anos de reconhecimento de padrões
  • O ponto de entrada do Autopilot está em funções de alto volume e baixo julgamento, onde o matching é padronizado
  • Juicebox, Mercor e Jack & Jill são líderes emergentes construindo ao longo de todo o espectro

• Consultoria de gestão ($300-400B)

  • É um mercado enorme, mas a maior parte do trabalho é centrada em julgamento
  • A questão central é se a IA consegue decompor a consultoria em componentes de inteligência (coleta de dados, benchmarking) e componentes de julgamento (recomendações estratégicas)
  • Ou seja, se é possível automatizar a camada de inteligência enquanto a camada de julgamento continua humana
  • O melhor candidato ainda está em aberto (TBD)

A transição 2025→2026 e o dilema da inovação

• As empresas de IA que mais cresceram em 2025 foram as de Copilot
• Em 2026, muitas empresas de Copilot tentarão fazer a transição para Autopilot, mas enfrentarão o dilema da inovação
  • Vender o resultado do trabalho significa substituir o próprio trabalho realizado pelos seus clientes
• É exatamente aí que surge a oportunidade para empresas de Autopilot puro (pure-play autopilot)

[xguru]

Como também aparece nos artigos recomendados para ler junto, veja também Serviços não vão se tornar software, que faz contraponto a este texto.

[idunno]

Ao listar empresas do portfólio da VC (WithCoverage, Crosby, Anterior etc.), parece que, na prática, eles embalaram a lógica de sourcing de deals da Sequoia como uma tese de investimento. (Claude Opus 4.6)