Empresas de serviços movidas por IA

Durante duas décadas, o jeito seguro de construir uma empresa sobre software era vender a ferramenta. Escritórios de advocacia a compravam para seus advogados, escritórios de contabilidade para seus contadores, e as firmas continuavam vendendo o que sempre venderam: o trabalho, cobrado por hora.

Alguns dos investidores mais influentes da tecnologia agora defendem que essa ordem está se invertendo. A Sequoia Capital e a Y Combinator pedem aos fundadores que criem empresas que vendam o trabalho pronto, e outros investidores compram empresas de serviços para reconstruí-las em torno da IA. Veja o que eles dizem, para onde vai o dinheiro e o que ainda não está provado.

Vender o trabalho

A Sequoia deu nome à ideia em outubro de 2024. A nuvem tinha transformado o software em serviço, escreveram seus sócios Sonya Huang e Pat Grady, e a IA transformaria os serviços em software, para um mercado medido em trilhões de dólares. O exemplo deles era a Sierra, que atende clientes em nome de empresas e é paga por problema resolvido, não por licença.

Em janeiro de 2026, os mesmos sócios declararam 2026 o ano dos agentes capazes de trabalhar em uma tarefa por horas, e escreveram: “Lembra de toda aquela conversa sobre vender trabalho? Agora é possível.”

Em março, o sócio da Sequoia Julien Bek transformou isso em uma aposta em serviços. A próxima empresa de um trilhão de dólares, argumenta, será uma empresa de software com cara de empresa de serviços. Uma empresa pode gastar 10'000 dólares por ano com o QuickBooks e 120'000 dólares com um contador para fechar os livros. A próxima grande empresa simplesmente fechará os livros. O motivo é o orçamento: “Para cada dólar gasto em software, seis são gastos em serviços.”

Copilotos e pilotos automáticos

Bek traça uma linha no meio do mercado: “Um copiloto vende a ferramenta. Um piloto automático vende o trabalho.” A Harvey vende para escritórios de advocacia, e o advogado continua sendo o cliente e responde pelo resultado. A Crosby vende para a empresa que precisa de um NDA redigido, que compra o resultado diretamente.

Qual dos dois vence depende do trabalho. Bek separa a inteligência, trabalho que segue regras complexas, mas que podem ser aprendidas, do julgamento, que se apoia em experiência e gosto. Quanto mais uma profissão é feita de inteligência, mais cedo os pilotos automáticos vencem, e ele espera que a fronteira se mova à medida que os sistemas de IA aprendem como é um bom julgamento.

O conselho dele é começar onde o trabalho já é terceirizado. Ali a empresa já tem orçamento e compra um resultado, então um fornecedor nativo de IA é uma troca de fornecedor, não uma reorganização. Seu mapa inclui corretagem de seguros, contabilidade, impostos, faturamento médico, trabalho jurídico, serviços de TI e recrutamento. A consultoria de gestão, quase toda julgamento, ainda não tem um candidato claro.

O que a Y Combinator pede

A Y Combinator publica as Requests for Startups, ideias que gostaria que os fundadores assumissem. Para a turma do verão de 2025, Jared Friedman pediu empresas de IA full stack. Se a IA pode fazer boa parte do trabalho de um escritório de advocacia, escreveu, a maioria dos fundadores vende um agente para escritórios de advocacia. O outro caminho é abrir o próprio escritório, montar a equipe com agentes de IA e competir. “Em vez de vender para os dinossauros, você pode extingui-los.”

Na primavera de 2026, Aaron Epstein se voltou para as agências, sempre difíceis de escalar: margens baixas, trabalho manual lento e crescimento só com mais gente. Com IA, uma agência pode usar o próprio software e vender o produto pronto, como documentos jurídicos escritos em minutos em vez de semanas. As agências do futuro, ele espera, vão se parecer mais com empresas de software, com margens de software.

Para a turma do verão de 2026, Gustaf Alströmer pediu empresas de serviços nativas de IA. Os serviços primeiro viraram software, escreveu, depois copilotos de IA. O próximo passo são empresas que vendem o próprio serviço: “Em vez de dar uma ferramenta a você, elas simplesmente fazem o trabalho.” Sua lista de áreas se parece muito com a da Sequoia. A mesma lista pede um cérebro da empresa, um mapa vivo de como uma empresa funciona que a IA possa seguir.

Comprar as empresas

Outros investidores compram as empresas em vez de esperar por novas. A General Catalyst apoia fundadores que constroem IA para um setor de serviços e depois fornece o capital para adquirir e operar negócios nesse setor. Ela chama isso de AI enabled roll-up, e seus sócios Marc Bhargava e Kate Bender resumem em uma frase: “Os clientes se importam com resultados, não com produtos.” Eles estimam os setores de serviços dos EUA em mais de 6 trilhões de dólares por ano, contra 370 bilhões de todo o mercado de software, e dizem que a firma comprometeu bilhões de dólares.

Os negócios chegaram ao mercado de capitais. A CNBC informou em junho que a General Catalyst e a Trian concordaram em dezembro em fechar o capital da gestora Janus Henderson por 7,6 bilhões de dólares, e que a Long Lake, apoiada pela General Catalyst, concordou em maio em fazer o mesmo com a American Express Global Business Travel por 6,3 bilhões. A Forbes informou que a Thrive Holdings, criada a partir da Thrive Capital, planeja investir 1 bilhão de dólares em escritórios de contabilidade locais e reestruturá-los com IA.

A precificação acompanha. A Ema, que opera equipes de agentes em RH, TI e finanças e captou 77 milhões de dólares em setembro, não cobra por licença nem por token, mas por tarefas concluídas e resultados de negócio, disse seu cofundador Surojit Chatterjee ao TechCrunch.

O que ainda não está provado

Boa parte disso ainda é uma tese, escrita por quem investe nela. A Forbes observou que a promessa dos roll-ups de IA até agora andou mais rápido que a realidade. A CNBC apontou dois riscos. Empresas operacionais historicamente renderam de 100 a 200 por cento ao longo de um período longo, não os retornos de dez vezes que os fundos de venture capital costumam prometer. E, ao contrário do private equity, as firmas de venture capital não passaram décadas montando equipes para administrar as empresas que compram.

Vender resultados também é mais difícil do que parece. Ashu Garg e Jaya Gupta, da Foundation Capital, que veem 4,6 trilhões de dólares por ano em salários e serviços terceirizados ao alcance dos agentes de IA, alertam que a precificação por resultado falha quando os resultados variam demais entre clientes, porque o resultado também depende do próprio negócio do cliente. Eles esperam que a transição seja confusa.

E alguém ainda responde pelo trabalho. Em maio de 2025, a Solicitors Regulation Authority aprovou o Garfield.Law, que ajuda empresas a recuperar dívidas não pagas, como o primeiro escritório de advocacia puramente baseado em IA na Inglaterra e no País de Gales. O órgão regulador observou que o sistema só dá um passo quando o cliente o aprova e que advogados identificados continuam responsáveis por todos os seus resultados e por qualquer coisa que dê errado. A máquina pode fazer o trabalho. Uma pessoa ainda assina por ele.

Onde a crue está

Fizemos esse movimento pelo outro lado. Tivemos uma agência antes de criar produtos e paramos de vender horas quando o trabalho deixou de levar o tempo que faturávamos. Cada produto da crue tem um nome, um resultado e um preço, e nada é colocado à venda sem que o tenhamos usado primeiro na crue.

Nos termos da Sequoia, nossos produtos ficam entre o copiloto e o piloto automático. A crue escreve cada proposta e cada fatura pelo Kontor, e uma pessoa confere e envia cada uma. O Tempo cuida das redes sociais da estratégia à publicação, e uma pessoa aprova cada post. O Twin, nosso cérebro da empresa, guarda a forma como uma empresa funciona em habilidades que um assistente consegue seguir.

Isso é o estágio liderado por pessoas, onde todos os nossos produtos estão hoje. O agêntico vem em seguida: agentes executam rotinas inteiras, e as pessoas dão o sim final. O autônomo vem depois, e cada estágio é conquistado primeiro no nosso próprio trabalho. O Helm, uma visão que estamos desenhando com o nosso parceiro Eigna Labs, é para onde a linha leva: uma empresa inteira conduzida por um fundador responsável com agentes. Ele não está disponível.

Os investidores têm razão quando dizem que as empresas querem comprar o trabalho, não a ferramenta. A questão em aberto é quem responde por ele. Nossa resposta continua a mesma: uma pessoa, com nome.