O mercado de software B2B entrou numa fase em que “ser um bom SaaS” não é mais suficiente. A IA não está apenas adicionando eficiência: ela está reposicionando o valor dentro dos fluxos operacionais e mudando o que sustenta vantagem competitiva em produtos corporativos.

O primeiro choque é a commoditização de features. Quando modelos e ferramentas permitem replicar funcionalidades em semanas (ou dias), o backlog deixa de ser barreira defensiva. Aquilo que antes era diferencial — automações, relatórios, classificações, assistentes — passa a ser esperado. A pergunta real vira: qual parte do processo eu melhoro de forma difícil de copiar?

Em paralelo, vemos o unbundling do SaaS: tarefas antes “presas” em uma plataforma podem ser executadas por agentes que atravessam sistemas, capturam contexto e completam etapas ponta a ponta. Isso quebra o pacote tradicional de valor (“pague a suíte”) e cria micro-soluções de alto impacto. Resultado: produtos generalistas tendem a perder tração em tarefas específicas; verticais e soluções embutidas no processo crítico tendem a ganhar.

O “novo moat” é um stack de defensabilidade que vai além de UI e funcionalidades. Ele combina: (1) integrações profundas e custo de troca real, (2) dados proprietários e contexto operacional, (3) governança (logs, trilhas de auditoria, políticas), (4) segurança e compliance (especialmente em setores regulados), (5) confiabilidade/observabilidade (erro de agente vira risco operacional), e (6) distribuição (canal, parcerias, ecossistema). Chamemos isso de Moat Stack B2B.

A interface também muda: saem “dashboards para análise” e entram copilotos para execução. Na prática, isso puxa arquitetura para automação orientada a eventos, orquestração de tarefas e mecanismos de verificação. O modelo vencedor tende a ser IA para agir + humano para aprovar em pontos sensíveis (human-in-the-loop), com limites claros, monitoramento e fallback — porque erro automatizado custa caro no mundo B2B.

Com o valor migrando para resultado, o modelo de monetização sofre pressão. O clássico seat-based perde aderência em casos onde agentes fazem trabalho equivalente a múltiplos usuários, ou onde o uso é intermitente. Cresce espaço para usage-based (por volume de automações, documentos, chamadas, transações) e, quando mensurável, outcome-based (por redução de tempo, custo, risco, inadimplência, retrabalho). Isso impacta CAC/LTV/retention: a venda exige prova de ROI rápida e a retenção passa a depender de entrega contínua no processo crítico.

O caminho prático para empresas B2B não é “colocar IA no produto” — é reposicionar o produto na cadeia de decisão e execução. Na NPK, a abordagem é direta: Diagnóstico (onde está o valor e o risco, e qual parte do workflow precisa ser dominada), Piloto rápido (time-to-value com métricas claras e governança), e Escala (integrações, segurança, pricing e distribuição).

Se você quer testar essa tese com sua operação ou produto, vamos conversar.