Durante muito tempo, o setor de software foi visto como uma das camadas mais previsíveis da tecnologia. Empresas consolidadas cresciam com base em assinaturas, retenção, expansão de ticket e uma base relativamente estável de clientes corporativos. A inteligência artificial não destruiu essa lógica de uma vez, mas passou a colocar algo novo em cima dela: uma dúvida crescente sobre quais empresas tradicionais conseguirão usar a IA para reforçar seu valor, e quais começarão a parecer mais frágeis do que seus próprios números sugerem. Foi justamente isso que apareceu na cobertura da Reuters em 22 de abril, ao mostrar que, mesmo com expectativas de crescimento ainda relevantes, o setor já enfrenta um desconforto estrutural diante do medo de disrupção por IA.
O ponto mais importante não é que o software tenha parado de crescer, nem que a inteligência artificial tenha tornado irrelevantes as empresas que dominam esse mercado há anos. O que mudou foi a régua. Segundo a Reuters, o índice de software e serviços acumulava queda de cerca de 16% no ano até aquela data, mesmo num ambiente em que algumas companhias continuavam entregando números sólidos. A ansiedade do mercado já não gira apenas em torno do próximo trimestre. Ela gira em torno de uma pergunta mais incômoda: o software tradicional continuará capturando valor quando agentes, automações e modelos cada vez mais generalistas começarem a absorver parte do trabalho que antes justificava licenças, módulos e interfaces inteiras?
Essa mudança de percepção ajuda a explicar por que a nova fase do software parece menos confortável do que a anterior. O mercado não está mais olhando só para crescimento. Está tentando separar software defensável de software vulnerável, plataforma indispensável de camada intermediária comprimível, empresa que usa IA para ampliar vantagem de empresa que corre o risco de ser achatada por ela. A pressão, portanto, não nasce de um colapso imediato. Nasce da sensação de que a IA mudou o tipo de prova que as empresas tradicionais precisam entregar.
Os números continuam bons em muitos casos, mas já não encerram a conversa
Uma das partes mais reveladoras dessa fase é que os sinais de tensão não surgem apenas quando o resultado vem fraco. Em muitos casos, eles aparecem justamente quando o número parece bom, mas o mercado entende que isso já não basta. No primeiro trimestre de 2026, por exemplo, a IBM informou oficialmente receita de US$ 15,9 bilhões, com alta de 9%, além de crescimento de 11% em software e 15% em infraestrutura. O release também destacou expansão de margem bruta e avanço de fluxo de caixa operacional. Em um outro ciclo de mercado, isso seria suficiente para sustentar uma leitura razoavelmente confortável sobre força operacional.
A mesma lógica vale para a ServiceNow. Em seu comunicado oficial de resultado, a empresa afirmou que superou o topo da própria faixa de guidance e registrou US$ 3,671 bilhões em receita de assinaturas no primeiro trimestre, com crescimento anual de 22%. A companhia também reforçou a expansão de fluxo de caixa livre e elevou a projeção anual de subscription revenue. Ainda assim, o mercado reagiu com cautela porque a questão central já não era apenas “o trimestre veio bem?”. A questão passou a ser “essa empresa está ficando mais forte na era da IA ou apenas resistindo por enquanto?”.
Esse detalhe importa porque ajuda a tirar o debate do alarmismo. O setor de software não está em derretimento automático. O que está acontecendo é mais complexo. O mercado ainda reconhece crescimento, margem, retenção e execução. Mas também começou a cobrar outro tipo de resposta: uma explicação convincente sobre como a inteligência artificial vai proteger, ampliar ou reconfigurar o valor dessas empresas, e não apenas coexistir com ele.
Na nova fase do software, entregar bons números continua importante. O problema é que bons números, sozinhos, já não bastam para encerrar a dúvida sobre relevância futura.
A pressão da IA não é só tecnológica, ela é também narrativa e econômica
Parte da força desse tema vem do fato de que a IA mexe ao mesmo tempo em três camadas do setor. A primeira é tecnológica: agentes e modelos mais capazes passam a executar tarefas que antes exigiam softwares específicos, fluxos mais engessados ou muito trabalho manual de operação. A segunda é narrativa: investidores e clientes começam a perguntar se a empresa está usando IA para expandir vantagem ou apenas tentando provar que ainda acompanha o movimento. A terceira é econômica: se a IA reduzir barreiras em certas categorias, parte da diferenciação tradicional do software pode começar a parecer mais estreita.
É essa combinação que aparece de forma nítida no texto da Reuters. A reportagem aponta que empresas como Salesforce, ServiceNow e Workday continuam sendo observadas por analistas que querem entender não apenas crescimento, mas amplitude de adoção de IA, impacto em retenção de clientes e capacidade real de transformar promessa em receita. Em outras palavras, a IA não está pressionando o software apenas porque cria novas funcionalidades. Ela está pressionando porque mudou a forma como o mercado lê o valor futuro dessas companhias.
Isso faz com que o debate fique mais delicado. Uma empresa pode continuar crescendo e, ainda assim, sofrer pressão se não conseguir convencer o mercado de que sua posição se fortalece no novo cenário. A ansiedade deixa de ser só sobre execução imediata e passa a ser sobre poder estrutural. É por isso que, em 2026, a pressão sobre o software tradicional parece menos um ajuste momentâneo e mais uma reprecificação de expectativa.
Enquanto isso, a infraestrutura segue sendo tratada como território mais seguro
O contraste com a infraestrutura ajuda a entender por que o software passou a ser observado com mais dureza. Na mesma semana em que o mercado discutia a pressão sobre empresas tradicionais de software, a Texas Instruments reportou receita trimestral de US$ 4,83 bilhões, lucro líquido de US$ 1,55 bilhão e lucro por ação de US$ 1,68. O número, por si só, já foi lido como sinal de resiliência. Mas o que mais importou foi o contraste simbólico: enquanto o software precisava explicar como defenderá sua relevância diante da IA, a infraestrutura continuava sendo vista como camada cuja demanda é mais concreta, mais visível e mais diretamente conectada à expansão desse novo ciclo tecnológico.
Essa assimetria não aparece só em uma empresa ou em uma semana. Em fevereiro, a Reuters informou que Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft eram esperadas para investir cerca de US$ 650 bilhões em infraestrutura de IA em 2026, acima dos US$ 410 bilhões de 2025, segundo análise da Bridgewater. Isso ajuda a mostrar por que o capital ainda parece mais confortável em ativos ligados à base física da IA: chips, data centers, rede, energia e capacidade computacional seguem sendo lidos como necessidade operacional, não como hipótese de monetização futura.
Quando essa comparação entra em cena, a pressão sobre o software fica mais evidente. O problema não é apenas que a infraestrutura parece forte. É que ela oferece ao mercado uma narrativa mais fácil: a de uma demanda já visível e ainda em expansão. O software, por sua vez, precisa mostrar algo mais sofisticado, que a IA não vai apenas atravessar sua categoria, mas reforçar sua posição dentro dela.
Nem todo software será pressionado da mesma maneira
Seria um erro tratar esse tema como se toda empresa de software estivesse condenada ao mesmo tipo de pressão. A própria cobertura da Reuters sugere algo mais equilibrado. Analistas como os da Bernstein apontam que muitos incumbentes ainda podem ser bem-sucedidos, especialmente porque a implantação de IA no enterprise tende a levar anos. Isso importa porque ajuda a separar duas ideias que costumam ser confundidas: o fato de a IA pressionar o setor não significa que ela vá eliminar rapidamente empresas estabelecidas. Significa que essas empresas agora terão de provar valor sob uma lógica mais exigente.
Na prática, isso tende a favorecer companhias que consigam combinar três coisas. A primeira é acesso a dados e fluxos que não sejam facilmente substituíveis. A segunda é profundidade de integração nos processos dos clientes. A terceira é uma capacidade convincente de transformar IA em produto útil, e não apenas em narrativa para investidor. Empresas que reúnam essas características ainda podem sair fortalecidas. Empresas que dependam demais de interfaces inchadas, diferenciação superficial ou categorias mais fáceis de ser comprimidas por agentes terão um caminho mais desconfortável.
O software, portanto, não entrou em uma fase de decadência automática. Entrou em uma fase de triagem mais dura. E, em mercados assim, não basta ser tradicional ou ter escala. É preciso convencer clientes e mercado de que a IA amplia o valor do negócio em vez de torná-lo mais dispensável.
A nova régua do setor mistura crescimento, defesa e clareza estratégica
Talvez a melhor maneira de resumir essa virada seja dizer que a nova fase do software exige uma combinação mais exigente de atributos. Crescimento continua importante. Resultado trimestral continua importante. Eficiência operacional continua importante. Mas agora tudo isso precisa vir acompanhado de outro elemento: uma narrativa plausível e demonstrável sobre por que a empresa permanecerá estruturalmente relevante em um mercado onde a IA já não é apenas uma feature, mas uma força reordenadora.
Essa é a razão pela qual o tema merece atenção mesmo fora do noticiário de mercado. O que está sendo testado aqui não é apenas valuation. É a capacidade de empresas tradicionais de software atravessarem uma mudança de paradigma sem perder o lugar que ocupavam quando o jogo era menos generativo, menos automático e menos orientado por agentes. Algumas vão conseguir. Outras talvez descubram que crescer no velho modelo já não protege tanto quanto antes.
Conclusão
A nova fase do software está sendo marcada por uma pressão diferente da que o setor conheceu em ondas anteriores de tecnologia. Não é apenas pressão por inovação incremental, nem apenas disputa por eficiência. É pressão por relevância. A cobertura recente da Reuters, os resultados da IBM, os números da ServiceNow, o contraste com a Texas Instruments e o salto projetado de investimento em infraestrutura de IA mostram a mesma coisa sob ângulos diferentes: a inteligência artificial começou a mudar a forma como o mercado mede o valor do software tradicional.
Isso não significa que o setor perdeu força. Significa que ele entrou em outra etapa. Uma etapa em que bons resultados seguem necessários, mas já não garantem sozinhos a confiança de longo prazo. Na era da IA, o software continuará importando, mas cada vez mais será preciso provar por que ele continua indispensável.
FAQ
A IA está derrubando o software tradicional?
Não de forma linear nem imediata. O que está acontecendo é uma pressão crescente para que empresas tradicionais provem que a IA reforça sua vantagem competitiva, em vez de apenas atravessar seus produtos e reduzir sua diferenciação.
Por que empresas com bons números ainda estão sob pressão?
Porque o mercado já não olha apenas para crescimento de curto prazo. Ele quer entender se essas empresas continuarão relevantes em um cenário em que agentes, automações e modelos de IA podem mudar a forma como valor é entregue e capturado.
Infraestrutura está sendo vista de forma diferente do software?
Sim. Chips, data centers e capacidade computacional continuam sendo lidos como base necessária para a expansão da IA, o que torna essa camada mais fácil de defender na narrativa de mercado do que certas categorias de software.
Todas as empresas tradicionais de software correm o mesmo risco?
Não. Companhias com dados difíceis de substituir, integração profunda nos processos do cliente e uma estratégia de IA realmente útil tendem a ter uma posição mais defensável do que empresas com diferenciação mais superficial.
