A volta da fábrica de software

No texto anterior escrevi sobre o lado caótico dessa mudança: o analista que pede um script à AI e roda no próprio notebook, sem que  ninguém saiba ao certo o que aquele código fez. É o software sem processo, escrito por quem nunca precisou de um.

O outro lado é o oposto disso. São empresas que pegam os mesmos agentes e os colocam dentro de um processo industrial, com especificação, revisão, teste e entrega. Em vez de vender horas de desenvolvedor, vendem o software pronto. Se a primeira onda de AI deu a qualquer pessoa a capacidade de escrever código, esta segunda tenta transformar essa capacidade em linha de produção.

O dilema (principalmente para quem investe) é descobrir se a evolução que vemos agora é, de fato, o surgimento de uma categoria nova ou o velho bodyshop com uma camada de AI por cima.

Em março, a Sequoia publicou um ensaio que virou referência para esse debate, Services: The New Software. A tese cabe numa linha: um copilot vende a ferramenta, um autopilot vende o trabalho. O argumento é importante, porque conforme o enquadramento a empresa vai disputar outra linha no orçamento dos seus clientes. Para cada dólar gasto em software, cerca de seis vão para serviços.A empresa que entregar o trabalho pronto, portanto, pode conquistar uma fatia desse orçamento maior.

No desenvolvimento de software, o dinheiro seguiu a tese. A Factory levantou US$ 200 milhões em setembro a um valuation de US$ 5 bilhões, mais que o triplo do que valia cinco meses antes. Seus agentes escrevem, testam, revisam, documentam e colocam código em produção. O fundador, Matan Grinberg, descreve a mudança como a passagem de agentes individuais para fábricas de software. Em junho, a 8090 levantou US$ 135 milhões com um produto chamado, literalmente, Software Factory. O cliente escreve os requisitos em linguagem natural e pode comprar só a plataforma ou pagar para a 8090 construir, hospedar e manter a aplicação.

Há também quem prefira comprar a operação pronta e reconstruí-la por dentro. A Thrive Holdings, veículo separado da Thrive Capital, levantou mais de US$ 2 bilhões em agosto a um valuation de US$ 12 bilhões para comprar escritórios de contabilidade e empresas de TI, colocar os próprios engenheiros de AI dentro delas e ficar com a margem.

Na América Latina, a mexicana Primero levantou US$ 12 milhões em seed com Kaszek e General Catalyst para integrar AI às operações de grandes empresas, com clientes como SmartFit e Terpel.

São modelos diferentes. Factory e 8090 atacam o desenvolvimento de software, a Thrive compra empresas de serviços e a Primero moderniza operações. O que têm em comum é a aposta de que o orçamento vai migrar da ferramenta para o trabalho pronto (mesmo que nenhum deles tenha provado ainda a economia do próprio modelo).

O mercado ainda não decidiu o nome. A Sequoia fala em autopilot. A Foundation Capital popularizou "services as software". O a16z chamou de Palantirização a onda de startups que copiam o modelo da Palantir, com engenheiros embarcados no cliente, plataforma própria e contratos por resultado. No Brasil, a tentação é chamar de bodyshop by AI ou consultoria by AI.

Prefiro pensar em fábrica, porque a analogia com a indústria explica o que muda. Numa fábrica física, operários executam, ferramentas transformam, uma esteira leva a peça de estação em estação e um inspetor barra o que sai com defeito. Na fábrica nativa em AI, agentes executam, os sistemas da empresa são as ferramentas, a esteira é digital e a inspeção é automática entre cada etapa. As pessoas vão para a borda. Decidem, cuidam da linha e melhoram o método.

Guillermo Rauch, CEO da Vercel, resumiu a ideia numa conversa com fundadores do a16z speedrun, em agosto: "the software factory is the product now". Para ele, um protótipo que antes pedia uma rodada seed sai em minutos, e todos usam modelos parecidos. A vantagem passa para os controles, a verificação e as instruções que guiam os agentes, ou seja, para a qualidade da linha. Na Vercel, centenas de agentes internos acabaram consolidados em um só.

E a linha não precisa produzir só software. A mesma lógica serve para uma admissão de funcionário, uma conciliação bancária ou o fechamento contábil. O que antes era o trabalho de uma área vira um processo industrializado, com padrão, controle e medição.

Acompanho de perto, no nosso portfólio, empresas que nasceram vendendo horas de desenvolvedor e estão tentando virar fábrica. A tese é bonita no slide, mas a travessia é dura por três motivos:

O primeiro é o preço. Quem sempre cobrou por hora alocada precisa aprender a cobrar pelo resultado entregue. Se a AI faz em uma semana o que o time fazia em um mês, cobrar por hora destrói a própria receita.

O segundo é o legado. A receita antiga paga as contas enquanto a nova ainda não chegou, e cada cliente que migra para o modelo novo tende a pagar menos no curto prazo. O caixa precisa aguentar esse vale.

O terceiro é a identidade do time. Desenvolvedores que olhavam o produto passaram a operar a linha. Parte deles se reinventa, parte não, e o fundador precisa conduzir isso sem perder quem sustenta a operação atual.

Para mim, é essa travessia que decide quem chega do outro lado. Os agentes estão disponíveis para todo mundo, inclusive para o concorrente que nunca vendeu uma hora de desenvolvedor. O que não está disponível para todos é uma base de clientes que confia na entrega, um caixa que aguenta o vale entre a receita velha e a nova, e um fundador disposto a canibalizar o próprio negócio antes que alguém faça isso por ele.

O alerta mais útil sobre o tema veio do próprio a16z: o risco está em fingir que é SaaS quando, na prática, é serviço com uma plataforma em cima. Sem um núcleo de produto forte, a empresa vira "a Accenture de algum setor" com uma interface mais bonita.

Quando olho uma empresa dessa categoria, faço cinco perguntas.

1. A margem bruta melhora à medida que as implantações amadurecem, cohorte após cohorte? Numa fábrica, o custo e o esforço de implantar tendem a cair conforme a empresa acumula componentes reutilizáveis, mesmo que um cliente com integrações ou regulação específicas saia mais caro. Num bodyshop, cada projeto começa quase do zero.
2. O que a empresa aprende num cliente vira ativo para o próximo? Especificações, testes, agentes e conectores reaproveitáveis são o que diferencia linha de produção de artesanato. É o que o Rauch chama de velocidade de aprendizado do sistema: quanto tempo leva para um erro corrigido, um ajuste pedido por um cliente ou uma solução nova virar padrão da linha e chegar a todos os outros clientes. Se leva meses e depende de alguém lembrar, é artesanato. Se acontece em dias e de forma automática, é fábrica.
3. O contrato é por resultado ou por esforço? Cobrar por resultado abre espaço para capturar o ganho de produtividade, mas só se o custo real de entregar cair de fato, somando horas de engenharia, inferência, suporte e manutenção. Quem cobra por hora repassa o ganho ao cliente.
4. A receita se repete? Um projeto que termina e não volta é consultoria. Uma linha que continua operando o processo do cliente todo mês começa a parecer software.
5. E, por fim, quanto da receita depende de trabalho humano que não se reaproveita? Uma empresa pode mostrar margem boa com poucos clientes e ainda depender de engenheiros muito especializados em cada implantação nova. O custo de escalar só aparece quando o volume cresce, e aí já é tarde para descobrir que a fábrica era um ateliê.