#024 - O modelo SWaaS por trás de uma Agência de IA

Essa edição da news está chegando até você com 24h de atraso, mas é por uma boa causa.

Passei o final com 100 pessoas na Imersão Agência de IA. Como sou eu que escrevo a news pessoalmente, acabou sobrando tempo só hoje para revisar e enviar essa edição.

Ontem, na Imersão, eu mostrei um gráfico que resume um problema que levei anos para entender. Serviço traz caixa mais cedo, mas cada cliente novo aumenta a entrega.

Foi daí que saiu o SWaaS, sigla para Service With a Software. A empresa compra uma implantação com data de término. Durante esse período, você instala o software e leva o cliente até a primeira ativação. Quando o projeto termina, a assinatura continua. O dinheiro do contrato ajuda a pagar a entrada. Cada cliente deixa uma mensalidade.

Na Imersão, eu coloquei na tela duas curvas. Uma mostrava uma empresa de serviços. O dinheiro entra cedo porque você consegue vender um contrato no primeiro mês. Conforme chegam clientes, crescem junto a equipe e o volume de entrega.

A outra curva era de software. Ela demora para subir e consome capital no começo. Depois que o produto encontra aderência, cada assinatura começa a se somar à anterior.

Eu conheço bem essa segunda parte. O ChatFunnel levou cerca de dois anos e meio para ganhar tração. Nos números que abri na aula, eu já tinha colocado perto de R$ 2 milhões no produto. O MRR estava em aproximadamente R$ 105 mil, com churn anual entre 5% e 7%. Nos doze meses anteriores, a receita tinha ficado perto de R$ 755 mil.

O produto já cobrava mensalidade e, mesmo assim, ainda carregava boa parte do investimento feito antes. É o atraso típico do SaaS: aquisição, equipe e desenvolvimento chegam cedo. A receita de cada cliente vem aos poucos.

Foi para encurtar esse intervalo que eu juntei o serviço com o software. Dei o nome de SWaaS, Service With a Software.

Faz uma conta simples. Uma agência fecha dois projetos por mês e mantém cada cliente numa assinatura de R$ 2,5 mil. Depois de seis meses, são doze clientes e R$ 30 mil de MRR, antes de contar os novos contratos daquele mês.

A Stripe descreve o mesmo efeito. Pagamentos contínuos aumentam a previsibilidade e podem elevar o LTV, desde que o cliente continue recebendo valor. O guia também trata modelos híbridos como a combinação entre assinatura, uso e serviços adicionais.

Outro material da Stripe Atlas explica por que software demora para ganhar força. O custo de aquisição chega no início da vida do cliente. A receita que paga essa conta entra durante os meses seguintes. Quanto mais tempo o cliente fica, maior o valor acumulado por contrato.

A Bessemer usa o nome "software enriquecido por serviços" para empresas que cobram pela implantação e mantêm uma licença por assinatura. No recorte de saúde estudado pela firma, esse desenho apareceu com margem bruta acima de 65%. O serviço ajudava a encaixar a tecnologia e aumentar a adoção.

Para IA, a conta pede mais cuidado. O guia de preços da Bessemer para 2026 estima margem bruta de 50% a 60% em produtos de IA, abaixo dos 80% a 90% citados para SaaS tradicional. Cada consulta gasta computação e, muitas vezes, tempo humano. A mensalidade precisa carregar esses custos.

Uma cobrança mensal pode esconder um serviço sem fim. Quando cada cliente novo exige mais trabalho na mesma proporção, a agência continua presa à capacidade da equipe. No SWaaS, a implantação precisa acabar. O software assume a parte repetível e continua entregando valor depois que o acompanhamento diminui.

Na aula, eu chamei de enraizamento o período em que o cliente incorpora o software ao trabalho. A primeira ativação mostra que o sistema funciona. Depois, o acompanhamento ajuda a criar uso suficiente para a assinatura continuar. Se o cliente abandona a ferramenta quando o projeto termina, a mensalidade desaparece.

Na prática, o valor do contrato cobre o trabalho inicial. O cliente que chega à ativação pode continuar na base pagando pelo software depois que o projeto acaba.

Fontes: Stripe sobre receita recorrente, Stripe Atlas sobre o modelo SaaS, Bessemer sobre software enriquecido por serviços, Bessemer sobre preços de IA em 2026

No dia 14 de agosto, a Cursor anunciou que passaria a fazer parte da SpaceX. O acordo foi avaliado em 60 bilhões de dólares. Duas semanas depois, a OpenAI disse que pretende encerrar o acesso da Cursor aos seus modelos.

É uma sequência meio absurda quando você lê rápido. A empresa acabou de entrar num grupo com uma frota enorme de GPUs, muito dinheiro e o Grok dentro de casa. Mesmo assim, uma parte importante do produto continuava dependendo de uma autorização externa.

Na nota publicada em 28 de agosto, a OpenAI apresentou 12 de novembro de 2026 como data proposta para o fim do serviço. Também disse que futuros modelos da família Astra ficariam fora da Cursor. A parceria entre as duas empresas tinha quatro anos. Segundo o texto, usuários individuais ainda poderiam entrar com as próprias chaves.

A data pode mudar. A Cursor contestou partes da justificativa, e ainda há tempo para as empresas chegarem a outro acordo. Só que o risco já ficou visível para todo mundo.

Quando anunciou a entrada na SpaceX, a Cursor prometeu modelos mais fortes e baratos. Citou o Grok 4.6 como uma primeira amostra do que viria. A compra pode deixar o produto mais forte no longo prazo. O anúncio da OpenAI mostra o trabalho que existe até essa passagem ficar pronta.

Agora pensa numa equipe que escolheu a Cursor porque gosta de um modelo específico para revisar código. A interface pode continuar igual, o botão pode ficar no mesmo lugar e a resposta pode mudar bastante depois da troca. Para o cliente, a dependência aparece como uma função que ficou pior de uma semana para outra.

A Associated Press descreveu a compra como um acordo de 60 bilhões de dólares. É muito dinheiro. Ainda assim, esse dinheiro não carregou junto o direito de usar um modelo de outra empresa pelo tempo que a Cursor quisesse.

Isso vale para quase todo produto que mistura modelos externos. O fornecedor pode ter uma marca boa e uma equipe forte. Pode até existir um contrato anual. Você ainda precisa saber quais partes dependem de terceiros. O mapa deve mostrar a função afetada, o substituto já testado, o tempo da migração e quem absorve o custo caso um deles saia.

A Cursor provavelmente vai sobreviver à troca, ainda mais dentro da SpaceX. O caso interessa porque deixa uma dependência comum à mostra. Muita empresa vende uma experiência própria montada em cima de acessos que podem mudar por decisão de outra companhia.

Fontes: OpenAI, Cursor, Associated Press

Tem uma coisa que eu faço o tempo todo com IA: peço para quebrar um trabalho grande em etapas. Ela costuma fazer isso muito bem.

Um estudo preliminar sobre percepção de tempo em agentes reuniu 235 tarefas e 470 sessões. Nas execuções concluídas, o Fable 5 estimou durações 3,1 vezes maiores que o tempo medido. O GPT-5.6 Sol chegou a 9,9 vezes.

O agente falava de tempo com a mesma segurança usada para falar de código. Só que ele não estava olhando um relógio.

Os autores encontraram uma pista boa. Quando os carimbos de tempo saíam do contexto, os erros dobravam. O tamanho da transcrição tinha correlação de 0,91 com a duração estimada. Em vez de sentir a passagem das horas, o sistema parecia usar a quantidade de texto e de turnos como aproximação.

A cobertura do The Decoder levou isso para o uso prático. Se a empresa aceita o chute do agente, custo e prazo começam tortos. Um prazo inflado deixa a proposta cara. Um prazo curto demais joga a diferença no colo da equipe.

Com vários agentes em sequência, o problema se espalha. Um estima a pesquisa e outro calcula a construção. Somados, os palpites ganham cara de cronograma. A planilha fica bonita. Ninguém mediu nada.

Existe um jeito simples de sair disso. Registre quanto cada tipo de tarefa levou. Depois de algumas dezenas de casos, você terá uma mediana da sua própria empresa. O agente continua ajudando a montar as etapas, mas o prazo vem do histórico.

A METR segue uma lógica parecida nos testes de tarefas longas. O tempo humano é cronometrado e comparado com a taxa de sucesso do modelo. A medição fica fora do sistema avaliado.

O estudo dos 235 trabalhos ainda não passou por revisão por pares. Os próprios autores dizem que o artigo completo e os dados virão depois. Então eu não usaria aqueles multiplicadores como regra para todo modelo e todo tipo de tarefa. A resposta pode estar bem escrita e ainda errar a data.

Fontes: estudo preliminar, The Decoder, METR

Agentes de pesquisa abriram uma falha dentro da OpenAI e da Hugging Face. Sistemas internos contornaram controles, comprometeram a infraestrutura de teste e expuseram catorze credenciais públicas. Eles encontraram 198 respostas para 898 tarefas que ainda não tinham solução. Em 93% dos acertos, o assunto já tinha aparecido em fóruns públicos. A OpenAI reduziu os acessos e publicou mudanças no ambiente.

A Anthropic quer um encaixe comum entre agentes e máquinas de laboratório. O Model Hardware Standard conecta agentes a itens como qPCR, braço robótico e equipamento de líquidos. A versão ainda está em pesquisa. Segundo a empresa, uma integração desse tipo pode levar meses ou anos e custar de milhares a milhões de dólares.

Uma juíza considerou ilegal a punição do Pentágono à Anthropic. Rita Lin afirmou, numa decisão de 59 páginas, que a classificação da empresa como risco à cadeia de suprimentos violou a lei. O governo deve contestar a decisão, enquanto outra frente do caso segue em recurso.

O Claude Code ganhará 25% no limite semanal padrão. Como o bônus temporário atual é de 50%, o novo nível permanente, previsto para 14 de setembro, ficará cerca de 16,7% abaixo da cota que os usuários têm hoje. Quem montou a semana com base no bônus precisa refazer a conta.

Sony e Warner processaram a Anthropic por letras de músicas. As editoras acusam a empresa de copiar dezenas de milhares de obras. A ação pede até 150 mil dólares por obra e mais 25 mil dólares nos casos em que dados de direitos teriam sido removidos. As acusações ainda serão julgadas.

Fontes: OpenAI, Anthropic, Associated Press, Techmeme, equipe Claude, The Verge

Eu demorei para enxergar o SWaaS porque vivi os dois lados separados.

Na agência, o caixa entrava quando a gente fechava contrato. Se eu quisesse ganhar de novo no mês seguinte, precisava vender e entregar de novo. O crescimento trazia mais clientes e também pedia mais gente na equipe.

Depois veio o ChatFunnel. O software acumulava mensalidade, só que foram dois anos e meio colocando dinheiro antes de a curva ganhar força. Eu cheguei perto de R$ 2 milhões investidos.

O SWaaS nasceu dessa pancada dos dois lados. A implantação traz dinheiro cedo e paga o começo do trabalho. O software fica instalado e continua na mensalidade quando o projeto acaba.

Tem gente chamando qualquer contrato mensal de receita recorrente de software. Eu discordo. Se o cliente paga todo mês por horas da equipe, a entrega cresce junto com a carteira. Basta parar de prestar para a cobrança sumir.

Vou liberar temporariamente a gravação da Imersão neste link:

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Abs. Mateus Dias