Há uma certeza no ar: a IA está remodelando todo o modelo operacional das empresas de software modernas. Do desenvolvimento de produtos à estrutura da equipe e à criação de valor, tem influenciado todas as camadas de negócio. E consolidado uma maneira fundamentalmente diferente de construir e expandir empresas de software.
O novo relatório da ICONIQ, “State of Software 2025: Rethinking the Playbook“, revela que as empresas nativas de IA estão estabelecendo um novo padrão de desempenho, se expandindo mais rapidamente, com mais eficiência e com menos recursos do que suas contrapartes tradicionais de SaaS. Elas estão crescendo de duas a três vezes mais rápido do que os benchmarks de SaaS do quartil superior, convertendo usuários em clientes pagantes a taxas significativamente mais altas.
E o mais impressionante: fazem isso com muito menos gente. Há startups que chegaram a US$ 100 milhões de receita anual em pouco mais de um ano, com equipes de menos de cem pessoas. Antes, uma empresa de software precisaria de cinco anos e centenas de funcionários para atingir o mesmo patamar.
O motivo vai além da tecnologia. A IA está mudando a forma como essas companhias são organizadas e operam no dia a dia.
O relatório mostra que os times ficaram menores, mais técnicos e mais conectados ao cliente.
Em vez de grandes equipes comerciais, surgem estruturas compactas com engenheiros e cientistas de dados próximos do cliente. O cargo que mais cresce no setor — o forward-deployed engineer — simboliza essa mudança: é o engenheiro que atua dentro das empresas clientes, ajudando a implantar a IA e medir seus resultados.
O pós-venda virou peça estratégica. Hoje, mais da metade da força de go-to-market das companhias de alto crescimento está dedicada a essa fase, focada em integração e adoção. Faz sentido: a IA só gera valor quando é usada de verdade, e garantir essa entrega virou parte do negócio.
As empresas nativas em IA também estão aprendendo a crescer de forma eficiente. O relatório mostra que, embora elas queimem mais caixa no início, conseguem transformar cada dólar gasto em receita nova com muito mais eficácia.
Traduzindo: gastam mais, mas crescem tão rápido que a relação entre queima e geração de receita (burn multiple) é melhor que a dos concorrentes. Por isso, investidores veem essas empresas como mais saudáveis no médio prazo.
Nos mercados públicos, essa lógica se reflete na volta da “Regra dos 40”, que combina crescimento e lucratividade. Ainda assim, o crescimento pesa mais: um ponto a mais de receita tem quase o dobro de impacto no valor da empresa comparado a um ponto de margem de lucro.
Produtividade real
Depois de dois anos de ajustes e reestruturações, os fundamentos melhoraram. A receita por funcionário subiu, enquanto os custos médios por colaborador se mantiveram estáveis. É o primeiro sinal concreto de aumento de produtividade desde 2021. Parte desse ganho vem do uso interno de IA: assistentes de código, ferramentas de automação e sistemas de geração de conteúdo.
Essas mudanças mostram que a eficiência de hoje não nasce de demissões, mas de reengenharia organizacional — times mais enxutos, fluxos automatizados e melhor uso de dados.
Mas o relatório revela que a adoção interna de IA ainda é desigual. Embora cerca de 70% das empresas ofereçam acesso a ferramentas internas de IA, apenas metade dos funcionários as utiliza regularmente. O desafio é maior em companhias grandes e tradicionais, onde processos e silos dificultam a integração.
As organizações com alta adoção, em que 50% ou mais dos funcionários usam IA, se destacam por empregar a tecnologia em sete ou mais casos de uso interno. Entre os mais comuns estão assistentes de codificação (77%), geração de conteúdo (65%) e pesquisa em documentação (57%). Nesses cenários, os ganhos de produtividade variam entre 15% e 30%. O resultado é claro: quanto mais distribuída e prática for a adoção de IA, maior o impacto sobre o desempenho real da empresa
O mercado também reagiu. Só no primeiro semestre de 2025, empresas de IA e aprendizado de máquina levantaram mais de US$ 370 bilhões, superando todo o volume de 2024. O tamanho médio dos aportes dobrou, e 94% das companhias abertas de software mencionaram IA em suas conferências de resultados.
Esse movimento indica que o setor saiu da fase do hype e entrou no terreno da execução. O capital agora busca quem consegue entregar valor mensurável com IA, e não apenas promessas tecnológicas.
Outro ponto de destaque do estudo é o retrato do ecossistema de ferramentas de IA, que segue fragmentado, porém em rápido amadurecimento. A ICONIQ analisou centenas de empresas para entender quais plataformas e frameworks estão em uso. O resultado não é um ranking, mas um mapa de tecnologia em camadas: desde treinamento e hospedagem de modelos até monitoramento, otimização de inferência e bancos de dados vetoriais.
Essa diversidade reflete uma fase de experimentação intensa. Não há um padrão único de infraestrutura — as companhias misturam ferramentas abertas, APIs comerciais e soluções próprias, escolhendo conforme custo, latência, privacidade e especialização. Para a ICONIQ, esse mosaico mostra que o setor está saindo da fase de “provas de conceito” e caminhando para arquiteturas híbridas e maduras, voltadas à integração real com produtos e operações.
Desafios
Mesmo com os avanços, os desafios são claros. Encontrar profissionais de IA ainda é difícil — um engenheiro de machine learning leva em média 70 dias para ser contratado. Além disso, custos de nuvem e inferência continuam altos, e a governança dos modelos ainda é um gargalo para muitas empresas.
A ICONIQ alerta: integrar IA com responsabilidade e clareza de propósito é o novo diferencial competitivo. Não basta adotar IA; é preciso garantir segurança, rastreabilidade e valor comprovado para o cliente.
Em resumo
O State of Software 2025 mostra um setor que passou da promessa à prática. As empresas que nasceram com IA no centro estão provando que é possível crescer mais rápido, com menos pessoas e maior eficiência, desde que a inteligência artificial esteja embutida em cada decisão — de código a estratégia.
O novo manual do software não fala mais de “fazer IA”, mas de operar como uma empresa movida por IA.
Clique aqui para acessar o estudo completo.
O que isso significa para executivos e conselhos?
- IA não é mais um recurso — é o modelo de operação. Afeta estrutura, pessoas, produto e métricas de sucesso.
- Pós-venda técnico é o novo motor de crescimento. O cliente só renova se o produto realmente entrega valor.
- Crescimento disciplinado vale mais do que lucro rápido. O mercado quer expansão com eficiência, não austeridade.
- Produtividade vem da automação, não do corte. Invista em fluxos e ferramentas de IA internas.
- Governança e dados são o novo compliance. Sem confiança, a IA vira risco reputacional e financeiro.
- Requalifique seu time. A escassez de talento técnico será o gargalo mais caro dos próximos anos.