Última análise da a16z: Empresas de IA voltadas para o consumidor redefinirão o mercado de software corporativo

Título original: The Great Expansion: A New Era of Consumer Software

Fonte original: Olivia Moore, sócia da a16z
Organização e tradução: Leo, Deep Thinking Circle

Você já se perguntou por que os produtos de IA para consumidores que surgiram nos últimos dois anos conseguiram crescer de zero para milhões de usuários e ultrapassar 100 milhões de dólares em receita anual em menos de dois anos? Esse ritmo de crescimento era praticamente inimaginável antes da IA. Superficialmente, isso ocorre porque a distribuição ficou mais rápida e a receita média por usuário aumentou. Mas percebi que uma mudança mais profunda tem sido ignorada pela maioria: a IA mudou completamente o modelo de retenção de receita do software de consumo.

Recentemente, li um artigo analítico de Olivia Moore, sócia da a16z, intitulado "The Great Expansion: A New Era of Consumer Software", no qual ela chama esse fenômeno de "Great Expansion" (Grande Expansão). Acho que ela captou uma tendência extremamente importante. Após refletir profundamente sobre esse ponto de vista, percebi que não se trata apenas de um ajuste no modelo de negócios, mas de uma mudança fundamental nas regras do jogo de toda a indústria de software de consumo. Estamos testemunhando um ponto de inflexão histórico: as empresas de software de consumo não precisam mais lutar contra a perda de usuários, mas podem contar com a expansão contínua do valor do usuário para crescer. As fronteiras entre o mercado de consumo e o mercado corporativo estão gradualmente se tornando difusas em certo sentido.

O impacto dessa mudança é enorme. As empresas tradicionais de software de consumo gastavam enormes esforços e recursos todos os anos apenas para substituir os usuários perdidos, apenas para manter o status quo. Agora, as empresas que aproveitaram a oportunidade da IA descobriram que cada grupo de usuários não apenas não perde valor, mas contribui com mais receita ao longo do tempo. É como passar de um balde furado para um balão que se expande continuamente — o modelo de crescimento mudou completamente.

Por essa ótica, acredito pessoalmente que esta é uma grande oportunidade para empresas que buscam internacionalização, pois produtos de consumo podem usar PLG para crescer e gerar receita, evitando perfeitamente a fraqueza das equipes chinesas no segmento SLG no exterior. Embora seja voltado para o mercado corporativo, todo o modelo de crescimento é semelhante ao de produtos B2C. Falo por experiência própria: meu projeto já está rodando há um mês, totalmente voltado para empresas (produto Vibe coding para o segmento B), mas cresce por meio de PLG e tem recebido ótimos feedbacks de dados.

Defeitos fundamentais do modelo tradicional

Vamos relembrar como o software de consumo ganhava dinheiro antes da IA. Moore menciona em sua análise dois principais modelos, e acho que seu resumo é preciso. O primeiro é o modelo baseado em publicidade, usado principalmente por aplicativos sociais, diretamente atrelado ao volume de uso, de modo que o valor de cada usuário é plano ao longo do tempo. Instagram, TikTok e Snapchat são exemplos desse modelo. O segundo é o modelo de assinatura única, no qual todos os usuários pagantes pagam uma taxa fixa mensal ou anual para acessar o produto. Duolingo, Calm e YouTube Premium adotam esse método.

Nesses dois modelos, a revenue retention (retenção de receita) quase sempre fica abaixo de 100%. Todos os anos, uma certa proporção de usuários é perdida, e os que permanecem continuam pagando o mesmo valor. Para produtos de assinatura de consumo, manter uma taxa de retenção de usuários e receita de 30-40% ao final do primeiro ano já é considerado "melhor prática". Esses números são desanimadores.

Sempre achei que esse modelo tem uma falha estrutural fundamental: ele cria uma restrição básica, obrigando a empresa a substituir continuamente a receita perdida para manter o crescimento, quanto mais para expandir. Imagine um balde furado: você precisa adicionar água constantemente só para manter o nível, e ainda mais para que ele suba. Esse é o dilema das empresas tradicionais de software de consumo: elas ficam presas em um ciclo interminável de aquisição-perda-reaquisição de usuários.

O problema desse modelo não é apenas numérico, mas também afeta a estratégia geral e a alocação de recursos da empresa. A maior parte do esforço é direcionada para adquirir novos usuários para compensar as perdas, em vez de aprofundar o relacionamento com os usuários existentes ou aumentar o valor do produto. Por isso vemos tantos aplicativos de consumo enviando notificações incessantes e usando todos os meios para aumentar o engajamento, pois sabem que, se o usuário parar de usar, a receita desaparece imediatamente.

Acredito que esse modelo subestima fundamentalmente o potencial de valor do usuário. Ele assume que o valor do usuário é fixo: uma vez que ele assina o produto, sua contribuição de receita atinge o teto. Mas, na realidade, à medida que o usuário se familiariza com o produto, suas necessidades geralmente aumentam, assim como sua disposição para pagar. O modelo tradicional não captura essa oportunidade de crescimento de valor.

Reescrevendo as regras do jogo na era da IA

O surgimento da IA mudou completamente esse jogo. Moore chama essa mudança de "Great Expansion" (Grande Expansão), e acho o nome muito apropriado. As empresas de IA de consumo que mais crescem hoje veem taxas de retenção de receita superiores a 100%, algo quase inimaginável no software de consumo tradicional. Isso ocorre de duas formas: primeiro, o gasto do consumidor aumenta à medida que a receita baseada em uso substitui a taxa fixa de "acesso"; segundo, os consumidores levam as ferramentas para o ambiente de trabalho em uma velocidade inédita, onde podem ser reembolsados e contar com orçamentos maiores.

Observei uma mudança fundamental no padrão de comportamento do usuário. No software tradicional, o usuário ou usa o produto ou não; ou assina ou cancela. Mas nos produtos de IA, o engajamento e a contribuição de valor do usuário crescem progressivamente. Eles podem começar usando apenas funções básicas ocasionalmente, mas, à medida que percebem o valor da IA, passam a depender cada vez mais dessas ferramentas e suas necessidades se expandem.

A diferença de trajetória é dramática. Moore menciona que, com 50% de retenção de receita, a empresa precisa substituir metade da base de usuários a cada ano para manter o mesmo patamar. Com mais de 100%, cada grupo de usuários se expande, e o crescimento se soma ao crescimento. Não é apenas uma melhoria numérica, mas representa um novo motor de crescimento.

Acredito que há várias razões profundas por trás dessa mudança. Produtos de IA têm efeito de aprendizado: ficam mais úteis com o uso. Quanto mais tempo e dados o usuário investe, maior o valor do produto para ele. Isso cria um ciclo de feedback positivo: mais uso gera mais valor, mais valor leva a mais uso e maior disposição para pagar.

Outro fator-chave é a natureza utilitária dos produtos de IA. Diferente de muitos aplicativos tradicionais de consumo, as ferramentas de IA geralmente resolvem problemas concretos ou aumentam a produtividade do usuário. Isso significa que os benefícios do uso são facilmente percebidos, e os usuários estão mais dispostos a pagar por esse valor. Quando uma ferramenta de IA economiza horas de trabalho, pagar por uso extra faz todo sentido.

Design engenhoso de arquitetura de preços

Vamos analisar como as empresas de IA de consumo mais bem-sucedidas constroem suas estratégias de preços. Moore aponta que essas empresas não dependem mais de uma única taxa de assinatura, mas usam um modelo híbrido com múltiplos níveis de assinatura e componentes baseados em uso. Se o usuário esgotar seus credits (créditos) incluídos, pode comprar mais ou fazer upgrade para um plano superior.

Vejo aqui uma lição importante da indústria de jogos. Empresas de jogos há muito tempo obtêm a maior parte da receita dos "whales" (usuários de alto gasto). Limitar o preço a um ou dois níveis provavelmente desperdiça oportunidades de receita. Empresas inteligentes constroem níveis em torno de variáveis como quantidade de geração, número de tarefas, velocidade, prioridade ou acesso a modelos específicos, além de oferecer créditos e opções de upgrade.

Vejamos alguns exemplos concretos. O Google AI oferece assinatura Pro por 20 dólares/mês e Ultra por 249 dólares/mês, e quando o usuário (inevitavelmente) ultrapassa o limite incluído, cobra taxas extras pelos créditos Veo3. Os pacotes de créditos extras vão de 25 a 200 dólares. Pelo que sei, muitos usuários gastam tanto em créditos Veo extras quanto na assinatura básica. Este é um exemplo perfeito de como a receita pode crescer junto com o engajamento do usuário.

O modelo da Krea também é interessante: eles oferecem planos de 10 a 60 dólares/mês, baseados no uso previsto e tarefas de treinamento, e se você ultrapassar as unidades de computação incluídas, pode comprar pacotes de créditos extras de 5 a 40 dólares (válidos por 90 dias). O engenho desse modelo está em oferecer um preço de entrada razoável para usuários leves e espaço para expansão para usuários pesados.

O pricing do Grok leva essa estratégia ao extremo: o plano SuperGrok custa 30 dólares/mês, o SuperGrok Heavy custa 300 dólares/mês, desbloqueando novos modelos (Grok 4 Heavy), acesso expandido, memória mais longa e testes de novas funções. Essa diferença de preço de 10 vezes seria impensável no software de consumo tradicional, mas na era da IA faz sentido, pois as necessidades e percepções de valor dos usuários variam enormemente.

Acredito que o sucesso desses modelos está em reconhecer a diversidade e a dinamicidade do valor do usuário. Nem todos têm as mesmas necessidades ou capacidade de pagamento, e até o mesmo usuário pode ter necessidades diferentes ao longo do tempo. Ao oferecer opções de preços flexíveis, essas empresas capturam todo o espectro de valor do usuário.

Moore menciona que algumas empresas de consumo conseguiram taxas de retenção de receita superiores a 100% apenas com esse modelo de preços, sem considerar a expansão para empresas. Isso mostra a força dessa estratégia. Ela não só resolve o problema de churn do software de consumo tradicional, mas cria um mecanismo interno de crescimento.

A ponte de ouro do consumo para o corporativo

Outro importante fenômeno que observei é a velocidade sem precedentes com que consumidores levam ferramentas de IA para o ambiente de trabalho. Moore destaca em sua análise: consumidores são ativamente recompensados por introduzir ferramentas de IA no trabalho. Em algumas empresas, não ser "AI-native" agora é inaceitável. Qualquer produto com potencial de uso profissional — basicamente qualquer coisa que não seja NSFW — deve assumir que os usuários vão querer levá-lo para suas equipes, e quando puderem ser reembolsados, pagarão muito mais.

Essa velocidade de transição me impressiona. Antes, a passagem do consumo para o corporativo levava anos, exigindo muita educação de mercado e vendas. Mas a utilidade das ferramentas de IA é tão óbvia que os usuários espontaneamente as levam para o trabalho. Vi muitos casos em que funcionários compram ferramentas de IA individualmente e depois convencem a empresa a adquirir a versão corporativa para toda a equipe.

A transição de consumidores sensíveis a preço para compradores corporativos insensíveis a preço cria enorme oportunidade de expansão. Mas isso exige recursos básicos de compartilhamento e colaboração, como pastas de equipe, bibliotecas compartilhadas, canvas colaborativo, autenticação e segurança. Acredito que esses recursos agora são essenciais para qualquer produto de IA de consumo com potencial corporativo.

Com esses recursos, a diferença de preço pode ser enorme. O ChatGPT é um bom exemplo: embora não seja amplamente visto como produto de equipe, seu pricing destaca a diferença: assinatura individual de 20 dólares/mês, plano corporativo de 25 a 60 dólares por usuário. Essa diferença de 2-3 vezes é rara no software de consumo tradicional, mas comum na era da IA.

Acho que algumas empresas até precificam o plano individual no break-even ou com leve prejuízo para acelerar a adoção em equipes. O Notion usou isso com eficácia em 2020, oferecendo páginas ilimitadas gratuitas para usuários individuais e cobrando agressivamente pelas funções colaborativas, impulsionando seu período de crescimento mais explosivo. A lógica: subsidiar o uso individual para construir a base de usuários e depois lucrar com funções corporativas.

Vejamos alguns exemplos concretos. O plano Plus do Gamma custa 8 dólares/mês para remover a marca d'água — exigência da maioria das empresas — e outras funções. Depois, o usuário paga por cada colaborador adicionado ao workspace. Esse modelo explora inteligentemente a necessidade de aparência profissional das empresas.

O Replit oferece plano de 20 dólares/mês para usuários Core. O plano de equipe começa em 35 dólares/mês, incluindo créditos extras, assentos de visualizador, cobrança centralizada, controle de acesso baseado em função, implantação privada, etc. O Cursor oferece plano Pro de 20 dólares/mês e Ultra de 200 dólares/mês (20 vezes mais uso). Usuários de equipe pagam 40 dólares/mês pelo Pro, com modo de privacidade organizacional, dashboard de uso e gestão, cobrança centralizada e SAML/SSO.

Esses recursos são importantes porque desbloqueiam a expansão do ARPU (receita média por usuário) corporativo. Acredito que qualquer empresa de IA de consumo que não considere o caminho de expansão corporativa está perdendo uma grande oportunidade. Usuários corporativos não só pagam mais, mas também são mais estáveis e têm menor churn.

Investindo em capacidades corporativas desde o primeiro dia

Moore faz uma sugestão aparentemente contraintuitiva, mas muito sensata: empresas de consumo devem considerar contratar um chefe de vendas dentro de um a dois anos após a fundação. Concordo totalmente, embora isso vá contra a estratégia tradicional de produtos de consumo.

A adoção individual só leva o produto até certo ponto; garantir o uso organizacional amplo exige navegar compras corporativas e fechar contratos de alto valor. Isso requer habilidades profissionais de vendas, não apenas depender da propagação natural do produto. Já vi muitos ótimos produtos de IA de consumo perderem grandes oportunidades por falta de capacidade de vendas corporativas.

A Canva foi fundada em 2013 e esperou quase sete anos para lançar o produto Teams. Moore aponta que, em 2025, esse atraso não é mais viável. O ritmo da adoção de IA corporativa significa que, se você atrasar funções corporativas, concorrentes capturarão a oportunidade. Essa pressão competitiva é muito maior na era da IA, pois o mercado muda mais rápido do que nunca.

Acredito que alguns recursos-chave frequentemente decidem o resultado. Em segurança e privacidade, é preciso conformidade SOC-2, suporte a SSO/SAML. Em operações e cobrança, controle de acesso baseado em função, cobrança centralizada. No produto, templates de equipe, temas compartilhados, workflows colaborativos. Podem parecer básicos, mas geralmente são decisivos para compras corporativas.

ElevenLabs é um bom exemplo: começou com muitos consumidores, mas rapidamente construiu capacidades corporativas, adicionando conformidade HIPAA para seus agentes de voz e conversa, e se posicionando para mercados regulados como saúde. Essa rápida transformação corporativa permitiu capturar clientes de alto valor, sem depender apenas da receita de consumo.

Observei um fenômeno interessante: empresas de IA de consumo que investem cedo em capacidades corporativas geralmente constroem fossos mais fortes. Uma vez que o cliente corporativo adota e integra a ferramenta ao workflow, o custo de troca é alto. Isso cria maior fidelidade e receita mais previsível.

Além disso, clientes corporativos fornecem feedback valioso. Suas necessidades são mais complexas, impulsionando o produto para níveis mais avançados. Vi muitos produtos de IA de consumo descobrirem novos rumos e funções ao atender empresas.

Minha reflexão profunda sobre essa transformação

Após analisar cuidadosamente os pontos de Moore e minhas próprias observações, acredito que estamos testemunhando não apenas um ajuste de modelo de negócios, mas uma reconstrução da infraestrutura de toda a indústria de software. A IA não só muda as capacidades do produto, mas também a forma de criar e capturar valor.

O mais interessante, para mim, é que essa mudança desafia nossas suposições tradicionais sobre software de consumo. Por muito tempo, acreditou-se que software de consumo era inerentemente barato, com alto churn e difícil de monetizar. Mas a realidade da era da IA mostra que software de consumo pode alcançar escala e taxas de crescimento de receita corporativa. As implicações dessa mudança são profundas.

Do ponto de vista de alocação de capital, isso significa que investidores podem agora investir mais cedo e mais pesado em empresas de IA de consumo, pois elas conseguem atingir escala de receita significativa mais rapidamente. Tradicionalmente, empresas de software de consumo precisavam atingir enorme escala de usuários para monetizar de forma eficaz, mas agora podem crescer fortemente mesmo com uma base menor.

Também refleti sobre o impacto dessa mudança na estratégia de startups. Moore menciona que muitas das empresas corporativas mais importantes da era da IA podem começar como produtos de consumo. Acho esse insight muito profundo. O caminho tradicional de startups B2B envolve muita pesquisa de mercado, entrevistas com clientes e ciclos longos de vendas. Começar pelo consumo permite iteração e validação de mercado mais rápidas.

Outra vantagem desse caminho é criar um product-market fit mais natural. Quando consumidores usam e pagam voluntariamente pelo produto, é um forte sinal de product-market fit. Depois, ao levarem o produto para o trabalho, a adoção corporativa se torna mais orgânica e sustentável.

Notei também uma mudança interessante na dinâmica competitiva. No software tradicional, os mercados de consumo e corporativo eram separados, com diferentes players e estratégias. Na era da IA, essas fronteiras se tornam difusas. Um produto pode competir em ambos os mercados, criando novas vantagens e desafios competitivos.

Do ponto de vista técnico, acredito que essa natureza dupla dos produtos de IA (facilidade de uso para consumo + funções corporativas) impulsiona novos padrões de design e desenvolvimento. O produto precisa ser simples o suficiente para uso individual e robusto e seguro para atender empresas. Esse equilíbrio não é fácil, mas quem conseguir terá enorme vantagem competitiva.

Também pensei sobre o impacto dessa tendência nas empresas de software corporativo existentes. As tradicionais agora enfrentam concorrência de empresas de IA que começaram no consumo, geralmente com melhor experiência do usuário e iteração mais rápida. Isso pode forçar toda a indústria a elevar seus padrões de produto e experiência.

Por fim, acredito que essa mudança reflete uma transformação fundamental na forma de trabalhar. Trabalho remoto, maior poder de escolha de ferramentas pessoais e expectativas mais altas para ferramentas de produtividade estão borrando as fronteiras entre ferramentas de consumo e corporativas. A IA apenas acelerou essa tendência já em curso.

Oportunidades e desafios futuros

Embora eu esteja animado com o fenômeno da "Great Expansion" descrito por Moore, também vejo desafios e oportunidades a serem observados.

Do lado dos desafios, acredito que a competição ficará ainda mais acirrada. Quando o caminho do sucesso fica claro, mais empresas tentarão seguir a mesma estratégia. Aqueles que conseguirem construir diferenciação forte e efeitos de rede vencerão no longo prazo.

Do ponto de vista regulatório, a rápida adoção de produtos de IA em ambientes corporativos pode trazer novos desafios de compliance e segurança. As empresas precisam garantir que suas ferramentas de IA estejam em conformidade com padrões e regulamentos do setor. Isso pode aumentar custos e complexidade de desenvolvimento, mas também criar novas barreiras competitivas.

Do lado das oportunidades, vejo enorme espaço para inovação. Empresas que combinarem de forma criativa a facilidade de uso do consumo com funções corporativas abrirão novas categorias de mercado. Também acredito que ferramentas de IA verticais têm grande potencial: otimização profunda para setores ou casos de uso específicos pode ser mais valiosa que ferramentas genéricas.

Vejo ainda oportunidades de efeitos de rede de dados e modelos de IA. Com mais usuários e uso mais intenso, produtos de IA podem ficar mais inteligentes e personalizados. Essa melhoria orientada por dados cria vantagem competitiva, pois novos entrantes terão dificuldade em replicar essa inteligência acumulada.

Do ponto de vista de investimento, acredito que essa tendência continuará atraindo muito capital. Mas os investidores precisarão ser mais criteriosos para identificar empresas com vantagens competitivas sustentáveis, não apenas aquelas com crescimento rápido no curto prazo. O segredo será entender quais empresas podem construir verdadeiros fossos, não apenas aproveitar oportunidades iniciais de mercado.

Por fim, acredito que a "Great Expansion" descrita por Moore é apenas o começo da revolução da IA. Estamos redefinindo a essência do software — de ferramenta para parceiro inteligente, de função para resultado. Empresas que aproveitarem essa transição e executarem com sucesso se tornarão os próximos gigantes da tecnologia. Não é apenas inovação de modelo de negócios, mas uma reimaginação da relação entre pessoas e tecnologia. Estamos em uma era empolgante, em que o software está se tornando mais inteligente, útil e indispensável.

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