Quando criar software fica mais fácil, a experiência é mais evidente

Por Fausto Reichert, Engenheiro das Vendas Recorrentes e Chief Revenue Officer (CRO) da PipeRun

Com a inteligência artificial reduzindo o custo de desenvolver software, o critério para escolher um fornecedor deixa de ser o que o produto faz e passa a ser quem consegue sustentá-lo. A inteligência artificial está ampliando a capacidade de desenvolver software, automatizar tarefas e colocar novas soluções no mercado. Para quem compra tecnologia para sustentar vendas e gestão, esse avanço traz uma oportunidade importante, mas também exige mais critério para distinguir uma boa apresentação de uma empresa preparada para assumir uma responsabilidade duradoura.

Como proprietário de um SaaS que serve de infraestrutura comercial e de gestão e aplica inteligência artificial, vejo essa transformação pela perspectiva de quem precisa manter produto, atendimento, integrações e evolução funcionando depois que a venda foi concluída. Minha leitura é que, conforme a oferta de software se amplia e as funcionalidades se tornam mais fáceis de reproduzir, a experiência comprovada do fornecedor ganha peso na decisão. A facilidade de construir uma solução aumenta a importância de demonstrar a capacidade de sustentá-la.

A decisão que o comprador precisa tomar

Toda empresa que compra tecnologia para vender e gerir precisa decidir, nos próximos doze meses, se vai escolher o fornecedor pela lista de funcionalidades ou pela capacidade comprovada de sustentá-las ao longo do tempo. Essa escolha define o risco que ela assume sobre dados, continuidade de atendimento e custo de troca. O comprador precisa avaliar quem consegue acompanhar a sua operação, resolver problemas e continuar evoluindo quando as condições mudarem. Essa é a camada que chamo de Tecnologia como Infraestrutura, dentro da Engenharia das Vendas Recorrentes: o CRM funcionando como motor de decisão, e não como ferramenta de registro.

O custo de decidir errado

Há evidências relevantes sobre a aceleração do desenvolvimento. Em um experimento controlado com o GitHub Copilot, os participantes com acesso à ferramenta concluíram uma tarefa específica de programação 55,8% mais rápido. Esse resultado não representa o ganho de produtividade de toda uma empresa de software, mas ajuda a dimensionar o potencial da tecnologia na execução de determinadas atividades. Entre concluir uma tarefa de programação e sustentar um produto utilizado por outras empresas, porém, existem responsabilidades que permanecem. É preciso preservar dados, administrar permissões, manter integrações, atender usuários e evoluir o sistema sem comprometer processos que já estão em funcionamento.

Quando esse software participa da gestão comercial, uma falha pode atingir o histórico de uma negociação, a continuidade do atendimento ou a informação utilizada para decidir onde investir esforço e recursos. Esse custo pode ser estimado antes da assinatura. Um exemplo hipotético ajuda a dimensionar: uma empresa com quarenta oportunidades abertas, ticket médio de R$ 3.000 por mês e queda de 10% na conversão durante a adaptação a um novo sistema deixa de fechar quatro contratos, o equivalente a R$ 12.000 de receita recorrente mensal. Esse valor ainda não inclui as horas da equipe dedicadas à migração, nem o histórico de negociações que deixa de alimentar a previsão de receita, a renovação e a expansão.

Em seis meses, o efeito aparece em produtividade e previsibilidade. Em doze meses, aparece no cancelamento de clientes e na dependência de pessoas que guardam fora do sistema o que o sistema deveria guardar e deixar pronto para uso das IAs. Em vinte e quatro meses, a empresa descobre que trocar de fornecedor custa mais do que teria custado escolher melhor.

Falsas soluções

Alguns caminhos parecem resolver a decisão, mas não resolvem o problema estrutural.

• Escolher pela demonstração mais convincente: uma demonstração mostra o produto em condições controladas, e não como o fornecedor responde quando uma integração falha, quando um dado é corrompido ou quando a operação do cliente muda de modelo comercial;

• Escolher pelo menor preço de entrada: a licença é a parte visível do custo. A parte invisível é feita de implantação, retrabalho, suporte insuficiente e migração futura, e o preço baixo apenas transfere o risco do fornecedor para o comprador;

• Construir internamente porque a IA facilitou o desenvolvimento: gerar uma primeira versão ficou barato, mas manter segurança, permissões, integrações, suporte e evolução é uma responsabilidade contínua que não aparece no orçamento do projeto inicial.

Há ainda uma quarta falsa solução, simétrica às anteriores: preferir o fornecedor mais antigo por ser mais antigo. O tempo de mercado, sozinho, não garante qualidade. Uma empresa pode acumular anos sem acompanhar as necessidades de seus clientes, assim como uma empresa nova pode construir uma solução consistente. O que merece ser valorizado é a experiência que se converte em processos melhores, decisões técnicas mais maduras e entregas verificáveis.

Três caminhos e seus riscos

Existem três caminhos viáveis, e nenhum deles é o correto em abstrato.

A comparação abaixo reflete a minha leitura do comportamento típico de cada um e deve ser calibrada com os dados de cada operação.

O fornecedor novo vence em velocidade e perde em evidência. A construção interna vence em controle e perde em sustentação. O fornecedor com experiência comprovada vence em previsibilidade e em alguns casos, perde em velocidade inicial.

Quais evidências exigir do fornecedor?

O comprador tem motivos para investigar como a empresa entrega, como responde a dificuldades e como transforma experiência acumulada em qualidade de produto e serviço. Em um ambiente em que o cliente pesquisa de maneira independente, a credibilidade precisa estar disponível para investigação. Sete itens ajudam a avaliar o que existe por trás da promessa comercial:

• Casos documentados de operações com modelo comercial semelhante ao do comprador, com contexto, período e resultado;

• Referências de clientes acessíveis, incluindo clientes que passaram por mudanças de processo, de equipe ou de modelo comercial;

• Clareza sobre integrações, com lista do que é nativo, do que depende de terceiros e de quem responde quando algo quebra;

• Políticas de segurança e de proteção de dados descritas por escrito, incluindo permissões, auditoria e portabilidade;

• Compromissos de atendimento com prazos e canais definidos, e não apenas promessa de suporte;

• Preservação de histórico durante mudanças, ou seja, o que acontece com os dados quando o processo do cliente muda;

• Limites da inteligência artificial explicados, com distinção entre o que o sistema sugere, o que executa com autorização e o que nunca executa sozinho.

Com essas evidências, a escolha segue uma lógica condicional. Se a operação tem poucos usuários, processo simples e baixo impacto de uma falha, o fornecedor novo é aceitável, desde que haja plano de portabilidade dos dados.

Se a operação depende do histórico para renovar, expandir e prever receita, ou se mais de uma área consome a mesma informação, o fornecedor com experiência comprovada é o caminho mais seguro, exceto quando ele não consegue apresentar nenhuma evidência verificável, caso em que a experiência declarada não conta. A construção interna só se sustenta quando existe equipe técnica dedicada à manutenção contínua e a solução não é crítica para a receita.

Como a decisão muda conforme a operação?

Três perfis ilustrativos mostram como o mesmo critério leva a decisões diferentes.

Uma escola de idiomas com dez unidades, cerca de 1.800 alunos, ticket médio de R$ 450 por mês e churn mensal de 3% depende do histórico de cada aluno e de contratos que se repetem. A decisão mais segura é o fornecedor com experiência comprovada, e a armadilha típica é uma proposta com preço de entrada 40% menor e sem política clara de portabilidade de dados.

Uma consultoria de TI com recorrência, doze clientes ativos, ticket médio de R$ 18.000 por mês e duas pessoas na equipe comercial tem processo simples e baixo custo de errar. Pode começar com um fornecedor novo, desde que tenha plano de saída documentado, e o erro seria tomar a facilidade de implantação como prova de que o fornecedor sustentará o crescimento.

Uma empresa de software com quatrocentos clientes, ticket médio de R$ 2.200 por mês e quatro desenvolvedores é tentada a construir a própria ferramenta. A decisão mais consistente é contratar um fornecedor para o núcleo comercial e manter o desenvolvimento interno apenas para integrações específicas, porque o custo escondido está em manter permissões, auditoria e suporte de uma ferramenta que a própria empresa passaria a ter de atender.

Quando cada caminho deixa de servir?

Cada caminho tem um ponto de corte. O fornecedor novo deixa de servir quando a operação passa a depender do histórico para renovar e expandir, ou quando uma segunda área passa a consumir os mesmos dados. A construção interna deixa de servir quando a pessoa que mantém a solução sai, quando acontece a primeira falha de segurança ou de permissão, ou quando o tempo de manutenção supera o dedicado ao produto principal. O fornecedor experiente deixa de servir quando interrompe a evolução do produto, deixa de cumprir os compromissos de atendimento ou não consegue explicar o que mudou nas últimas versões.

O comprador autônomo e o valor da experiência humana

Essa discussão acontece em um ambiente de compra no qual os clientes também procuram mais autonomia. Em março de 2026, a Gartner divulgou uma pesquisa com 646 compradores B2B, entrevistados entre agosto e setembro de 2025, na qual 67% declararam preferir uma experiência de compra sem representantes comerciais. No mesmo levantamento, 45% relataram ter utilizado inteligência artificial durante uma compra recente. Esses dados tratam de compras B2B em geral e não demonstram, isoladamente, que compradores de software escolhem empresas mais antigas. Ajudam, porém, a compreender um cenário em que parte importante da avaliação acontece de maneira independente, com informações e comparações que o fornecedor nem sempre acompanha.

A autonomia do comprador tampouco elimina o valor da experiência humana. Em uma divulgação de maio de 2026, baseada em pesquisa com 645 compradores B2B, a Gartner informou que 69% preferiam validar informações geradas por IA com representantes comerciais. Isso reforça a importância de equipes capazes de interpretar necessidades, esclarecer riscos e assumir compromissos realistas. Quando o cliente já pesquisou por conta própria, a conversa comercial precisa ajudá-lo a compreender como a solução se comportará dentro da sua realidade.

A aplicação de inteligência artificial torna esse conhecimento ainda mais relevante. Uma sugestão de próximo passo depende de contexto, uma ação automática depende de autorização, e uma análise de desempenho depende da qualidade das informações utilizadas. A maturidade do fornecedor aparece na capacidade de estabelecer esses limites e de explicar ao cliente o que a tecnologia consegue fazer com segurança.

Para quem constrói uma infraestrutura de vendas e gestão, essa experiência também aparece na capacidade de lidar com diferentes modelos comerciais, preservar históricos durante mudanças e entender por que uma automação adequada para uma operação pode ser prejudicial à outra. É nessa conexão que situo a engenharia das vendas recorrentes: pessoas, processos, tecnologia, métricas e rituais de gestão organizados para "tocar o bumbo" e dar continuidade à operação e consistência às decisões.

A pergunta que permanece…

Quando construir software fica mais barato, o que passa a ser escasso é a capacidade de sustentá-lo, e essa capacidade só se prova com operação verificável. Como empresário do setor, considero que precisamos demonstrar o valor da nossa trajetória por meio do que entregamos hoje e da capacidade que temos de continuar evoluindo. A experiência acumulada deve ajudar o cliente a comprar com mais clareza e operar com mais confiança.

A inteligência artificial amplia as possibilidades de construir software. Para quem depende desse software para vender e gerir, permanece uma pergunta essencial: quem está preparado para assumir essa responsabilidade ao longo do tempo?