Novo insight da a16z: Empresas de IA para consumidores vão redefinir 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. À primeira vista, isso acontece 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, chamado “The Great Expansion: A New Era of Consumer Software”, em que ela chama esse fenômeno de “Great Expansion” (Grande Expansão). Acho que ela captou uma tendência muito 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 todo o setor 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. Em certo sentido, as fronteiras entre o mercado de consumo e o mercado corporativo estão se tornando cada vez mais difusas.

O impacto dessa mudança é enorme. Tradicionalmente, as empresas de software de consumo gastavam muita energia e dinheiro todos os anos apenas para substituir os usuários perdidos e manter o status quo. Agora, as empresas que aproveitaram a oportunidade da IA perceberam que cada grupo de usuários não só 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.

Sob essa ótica, acredito pessoalmente que esta é uma grande oportunidade para empresas que atuam globalmente, pois produtos de consumo podem usar PLG para crescer e gerar receita, evitando perfeitamente a dificuldade que equipes chinesas têm no segmento SLG no exterior. Embora atuem no mercado corporativo, o modelo de crescimento é semelhante ao de produtos voltados para o consumidor final. Falo por experiência própria: meu projeto, totalmente voltado para empresas, já está no ar há um mês — o produto Vibe coding para o segmento B —, mas está crescendo por meio de PLG e já obteve ótimos resultados.

O defeito fundamental do modelo tradicional

Vamos relembrar como o software de consumo ganhava dinheiro antes da IA. Moore menciona em sua análise dois modelos principais, 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 tende a ser estável ao longo do tempo. Instagram, TikTok e Snapchat são exemplos desse modelo. O segundo é o modelo de assinatura única, em que todos os usuários pagantes desembolsam o mesmo valor fixo mensal ou anual para acessar o produto. Duolingo, Calm e YouTube Premium seguem esse modelo.

Nesses dois modelos, a revenue retention (retenção de receita) quase sempre fica abaixo de 100%. Todos os anos, uma certa porcentagem de usuários é perdida, e os que permanecem continuam pagando o mesmo valor. Para produtos de assinatura de consumo, manter 30-40% de retenção de usuários e receita após o primeiro ano já é considerado “melhor prática”. Só de ouvir esses números já dá um certo desânimo.

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

O problema desse modelo não é só numérico, mas também afeta a estratégia e a alocação de recursos da empresa. A maior parte do esforço é dedicada à aquisição de 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 todo tipo de artifício 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 parte do pressuposto de que o valor do usuário é fixo: uma vez assinando o produto, o valor que ele pode gerar está limitado. Mas, na realidade, à medida que o usuário se familiariza com o produto, suas necessidades tendem a crescer e ele está disposto a pagar mais. O modelo tradicional não captura essa oportunidade de crescimento de valor.

Nova era, novas regras: a revolução da IA

O surgimento da IA mudou completamente esse jogo. Moore chama essa mudança de “Great Expansion” (Grande Expansão), nome que considero muito apropriado. As empresas de IA para consumidores que mais crescem hoje já apresentam taxas de retenção de receita superiores a 100%, algo praticamente impensável no software de consumo tradicional. Isso ocorre de duas formas: primeiro, os gastos dos consumidores aumentam 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 numa velocidade inédita, onde podem ser reembolsados e contar com orçamentos maiores.

Um ponto-chave que observei é a 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 de forma progressiva. Ele pode começar usando funções básicas ocasionalmente, mas, à medida que percebe o valor da IA, passa a depender cada vez mais dessas ferramentas e suas necessidades aumentam.

A diferença é dramática. Moore menciona que, com 50% de retenção de receita, a empresa precisa substituir metade da base de usuários todo ano só 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 melhora numérica, mas um novo motor de crescimento.

Acredito que há várias razões profundas para essa mudança. Produtos de IA têm efeito de aprendizado: ficam mais úteis quanto mais são usados. 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 gera mais uso e maior disposição para pagar.

Outro fator-chave é a natureza prática dos produtos de IA. Ao contrário de muitos aplicativos tradicionais de consumo, as ferramentas de IA geralmente resolvem problemas concretos ou aumentam a produtividade do usuário. Isso faz com que os benefícios sejam facilmente percebidos, e o usuário esteja mais disposto a pagar por esse valor. Quando uma ferramenta de IA economiza horas de trabalho, pagar por uso extra faz todo sentido.

Arquitetura de preços engenhosa

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

Aqui há uma lição importante da indústria de games. Empresas de jogos há muito tempo obtêm a maior parte da receita dos chamados “whales” (usuários baleia), que gastam muito. Limitar o preço a um ou dois níveis pode ser um desperdício de receita. Empresas inteligentes criam níveis com base em variáveis como quantidade de geração, número de tarefas, velocidade, prioridade ou acesso a modelos específicos, além de oferecer créditos e opções de upgrade.

Vamos ver alguns exemplos concretos. O Google AI oferece assinatura Pro por US$ 20/mês e Ultra por US$ 249/mês, e quando o usuário (inevitavelmente) ultrapassa o limite incluso, cobra taxas extras pelos créditos Veo3. Pacotes de créditos extras começam em US$ 25 e vão até US$ 200. Pelo que sei, muitos usuários gastam tanto em créditos Veo extras quanto na assinatura básica. É um exemplo perfeito de como a receita cresce junto com o engajamento do usuário.

O modelo da Krea também é interessante: eles oferecem planos de US$ 10 a US$ 60 por mês, baseados no uso previsto e em tarefas de treinamento, e, se você ultrapassar as unidades de computação inclusas, pode comprar pacotes extras de créditos de US$ 5 a US$ 40 (válidos por 90 dias). O interessante desse modelo é que ele oferece um preço inicial acessível para usuários leves e espaço para expansão para usuários intensivos.

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

Acredito que o sucesso desses modelos está em reconhecer a diversidade e a dinamicidade do valor do usuário. Nem todos os usuários 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 conseguem capturar todo o espectro de valor do usuário.

Moore menciona que algumas empresas de consumo já alcançaram mais de 100% de retenção de receita 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 também cria um mecanismo de crescimento interno.

A ponte de ouro do consumo ao corporativo

Outro importante fenômeno que observei é a velocidade inédita 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” já é inaceitável. Qualquer produto com potencial de uso profissional — basicamente qualquer coisa que não seja NSFW — deve assumir que o usuário vai querer levá-lo para a equipe, e, quando puder ser reembolsado, pagará muito mais.

Fiquei impressionado com a velocidade dessa transição. Antes, a passagem do consumo ao corporativo costumava levar 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 ambiente de trabalho. Já 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 menos sensíveis cria uma 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, sua precificação destaca a diferença: assinatura individual de US$ 20/mês, enquanto o plano corporativo vai de US$ 25 a US$ 60 por usuário. Essa diferença de 2-3x é rara no software de consumo tradicional, mas comum na era da IA.

Acredito que algumas empresas até precificam o plano individual no ponto de equilíbrio ou com leve prejuízo para acelerar a adoção em equipe. A Notion usou essa estratégia com sucesso em 2020, oferecendo páginas ilimitadas gratuitas para usuários individuais e cobrando agressivamente pelas funções colaborativas, o que impulsionou seu maior período de crescimento. A lógica é: subsidiar o uso individual para construir a base de usuários e depois lucrar com funções corporativas.

Vamos ver alguns exemplos concretos. O plano Plus da Gamma custa US$ 8/mês para remover a marca d’água — requisito para a maioria das empresas — e outros recursos. Depois, o usuário paga por cada colaborador adicionado ao workspace. Esse modelo explora inteligentemente a necessidade de aparência profissional das empresas.

A Replit oferece plano de US$ 20/mês para usuários Core. O plano de equipe começa em US$ 35/mês, incluindo créditos extras, assentos de visualizador, cobrança centralizada, controle de acesso baseado em função, implantação privada, etc. O Cursor oferece plano Pro de US$ 20/mês e Ultra de US$ 200/mês (20x mais uso). Usuários de equipe pagam US$ 40/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 para empresas está perdendo uma grande oportunidade. Clientes corporativos não só pagam mais, como também são mais estáveis e têm menor churn.

Investir em capacidades corporativas desde o primeiro dia

Moore faz uma recomendação aparentemente contraintuitiva, mas muito sensata: empresas de consumo agora 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 pelo processo de compras corporativas e fechar contratos de alto valor. Isso requer habilidades profissionais de vendas, não apenas depender da disseminação 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 seu produto Teams. Moore aponta que, em 2025, esse atraso não será mais viável. O ritmo da adoção de IA nas empresas significa que, se você adiar recursos corporativos, concorrentes vão capturar 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 ter 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, fluxos colaborativos. Pode parecer básico, mas são fatores decisivos na compra corporativa.

ElevenLabs é um bom exemplo: começou com muitos usuários consumidores, mas rapidamente construiu capacidades corporativas, adicionando conformidade HIPAA para seus agentes de voz e conversa, e se posicionando para atender saúde e outros mercados regulados. Essa rápida transição 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 tendem a construir fossos competitivos mais fortes. Uma vez que o cliente corporativo adota e integra a ferramenta ao fluxo de trabalho, o custo de troca é alto. Isso cria maior fidelidade e previsibilidade de receita.

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

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 todo o setor de software. A IA não só muda as capacidades do produto, mas também a forma de criar e capturar valor.

O mais interessante, na minha opinião, é que essa mudança desafia nossas suposições tradicionais sobre software de consumo. Por muito tempo, acreditou-se que software de consumo era naturalmente 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 agora podem investir mais cedo em empresas de IA de consumo, pois elas conseguem atingir escala de receita significativa mais rapidamente. Tradicionalmente, empresas de software de consumo precisavam atingir uma base enorme de usuários antes de monetizar efetivamente, mas agora podem crescer a receita de forma robusta com uma base relativamente pequena.

Também pensei 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 de vendas. Começar pelo consumo permite iteração de produto 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, isso é um forte sinal de product-market fit. E, quando esses usuários levam 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. Mas na era da IA, essas fronteiras estão se tornando 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 o consumidor + recursos corporativos) está impulsionando novos padrões de design e desenvolvimento. O produto precisa ser simples o suficiente para o usuário individual começar facilmente, mas robusto e seguro o bastante para atender empresas. Esse equilíbrio não é fácil, mas quem conseguir terá grande vantagem competitiva.

Também pensei sobre o impacto dessa tendência nas empresas de software corporativo já estabelecidas. Agora, elas enfrentam concorrência de empresas de IA que começaram no consumo, geralmente com melhor experiência do usuário e ciclos de iteração mais rápidos. Isso pode forçar todo o setor de software corporativo a elevar seus padrões de produto e experiência do usuário.

Por fim, acredito que essa mudança reflete uma transformação fundamental na forma de trabalhar. Trabalho remoto, maior autonomia na escolha de ferramentas e expectativas mais altas para ferramentas de produtividade estão tornando as fronteiras entre ferramentas de consumo e corporativas cada vez mais tênues. A IA só acelerou essa tendência já em andamento.

Oportunidades e desafios futuros

Embora eu esteja animado com o fenômeno da “Great Expansion” descrito por Moore, também vejo alguns 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 tentam seguir a mesma estratégia. As 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 no ambiente corporativo pode trazer novos desafios de compliance e segurança. As empresas precisarão 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 um enorme espaço para inovação. Empresas que conseguirem combinar criatividade, facilidade de uso para o consumidor e recursos corporativos abrirão novas categorias de mercado. Também acredito que ferramentas de IA verticalizadas têm grande potencial, pois otimizações profundas para setores ou casos de uso específicos podem ser mais valiosas que ferramentas genéricas.

Vejo ainda oportunidades de efeitos de rede de dados e modelos de IA. À medida que o número de usuários e o uso aumentam, os produtos de IA podem se tornar mais inteligentes e personalizados. Essa melhoria baseada em dados pode criar uma vantagem competitiva difícil de ser replicada por novos entrantes.

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, e não apenas aquelas com crescimento rápido no curto prazo. O segredo será entender quais empresas conseguem construir verdadeiros fossos competitivos, e 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. As empresas que conseguirem aproveitar essa transformação e executar com sucesso construirão os próximos gigantes da tecnologia. Não é apenas uma inovação de modelo de negócios, mas uma reinvenção da relação entre pessoas e tecnologia. Estamos em uma era empolgante, em que o software está se tornando mais inteligente, mais útil e mais indispensável.

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