Por Marcello Bosio, Chief Revenue Officer (CRO) da Quality Digital

Durante décadas, a principal medida de valor do software foi aquilo que ele oferecia: funcionalidades, capacidade de processamento e acesso a ferramentas. A inteligência artificial está deslocando essa lógica.

À medida que agentes automatizam tarefas e conectam etapas de trabalho, as empresas passam a perguntar não apenas qual tecnologia contratar, mas quais resultados ela pode entregar e como mensurar qualidade, custo e previsibilidade.

É nesse movimento que ganha força o conceito de Service as Software. Mais do que uma nova categoria de produto, ele sinaliza uma mudança no modelo de negócios: a combinação de tecnologia, conhecimento especializado e operação para assumir a execução de atividades e responder por resultados mensuráveis.

Em vez de entregar somente uma plataforma para o cliente operar, o fornecedor passa a integrar recursos e processos para resolver um problema de negócio.

A transição não acontece pela simples adoção de ferramentas de IA. Para gerar valor, é preciso redesenhar processos, integrar sistemas e dados, definir responsabilidades e acompanhar indicadores de ponta a ponta. Automatizar uma tarefa isolada pode acelerar uma etapa.

Reorganizar a operação em torno de um objetivo é o que permite transformar eficiência local em resultado para a empresa.

Na Quality, vemos essa lógica como uma atuação coordenada entre diferentes capacidades, de estratégia e dados a comércio digital, crescimento, inteligência artificial e analytics, automação, governança e otimização de TI.

O desafio do cliente define a combinação necessária. E o resultado precisa ser observado em dimensões que vão além da velocidade, como crescimento, eficiência, experiência, inteligência e governança.

A experiência em negócios digitais ajuda a tornar essa mudança concreta. Em um exemplo apresentado pela Quality, uma migração para uma arquitetura headless esteve associada a um aumento de 30% na conversão, em uma operação com 13 milhões de clientes e 7 milhões de SKUs (unidades de manutenção de estoque).

O caso ilustra um ponto importante: o valor da tecnologia não está apenas na modernização da plataforma, mas no efeito que essa mudança produz em uma métrica relevante para o negócio.

Com a IA, essa discussão também alcança a produtividade das equipes. Agentes podem ampliar a capacidade de execução sem exigir crescimento proporcional do quadro de profissionais, mas isso depende de escolhas organizacionais.

Atividades repetitivas tendem a ser automatizadas. Análise crítica, tomada de decisão, supervisão e validação tornam-se ainda mais importantes. Preparar as pessoas para trabalhar com esses sistemas, por meio de reskilling e do desenvolvimento de novas competências, é parte da transformação, não uma etapa posterior.

Por isso, a régua de eficiência precisa evoluir. Contar tarefas concluídas ou medir apenas o tempo economizado não basta. É necessário acompanhar custo total, qualidade, retrabalho, experiência do cliente e impacto sobre os objetivos da operação. Sem métricas claras e governança, a automação pode apenas acelerar processos que continuam mal desenhados.

O SaaS transformou a forma de consumir software ao tornar ferramentas mais acessíveis e escaláveis. O Service as Software aponta para uma etapa seguinte: contratar não apenas tecnologia, mas capacidade de execução orientada a resultados.

Na era dos agentes de IA, a vantagem competitiva não virá de automatizar por automatizar. Virá de conectar tecnologia e operação para entregar melhorias verificáveis, com escala e responsabilidade.