IA não vai matar o SaaS

Jeremy Morrell, da Cloudflare, discute isso em um excelente ensaio sobre software extensível. “No ano passado, seus usuários adquiriram repentinamente a capacidade de criar código”, escreve ele, permitindo “mercados de um só”. Seu argumento é que o software deveria permitir que os clientes colocassem essa capacidade em prática, criando acréscimos em torno de um núcleo estabelecido.

Morrell tem um interesse comercial aqui, que ele revela: ele trabalha na Cloudflare e acha que sua infraestrutura é adequada para executar essas adições. Ele não está errado. Mas é a oportunidade geral de combinar personalização com estabilidade que importa muito.

Existem realmente (realmente) boas razões pelas quais os fornecedores não permitem a personalização de seus produtos principais. As empresas de software empresarial limitam a personalização profunda para evitar altos custos de manutenção, riscos de segurança e atualizações de sistema interrompidas. Ah, e para evitar que seus produtos se tornem um bloatware complicado. Não importa o quanto você queira o recurso X, esse recurso provavelmente seria irrelevante para quase todos os outros, portanto, adicioná-lo complicaria o produto para a maioria. Ninguém quer isso.

Os clientes há muito pagam consultores para personalizar o software ou contratam desenvolvedores para fazer isso sozinhos (tudo tomando cuidado para não violar as licenças do fornecedor). Morrell aponta para a Salesforce, que passou anos permitindo que as empresas construíssem sua própria lógica em sua plataforma. Em outras palavras, a IA não inventou a extensibilidade. Não, a IA apenas torna isso incrivelmente barato. Há aqui uma oportunidade significativa para clientes que conseguem descrever a mudança de que precisam, mas nunca conseguiram implementá-la. Alguns economizarão dinheiro em software ou personalizações que compraram anteriormente, enquanto outros finalmente obterão software que ninguém poderia vender com lucro.

Esta mudança, embora bem-vinda para as empresas, não será confortável para os desenvolvedores que vendem uma ferramenta de relatórios restrita ou uma pequena melhoria no fluxo de trabalho. Seus clientes podem decidir que uma extensão gerada pelo LLM é boa o suficiente. Uma personalização criada por IA não precisa corresponder a todos os recursos do produto comercial. Ele só precisa fazer o trabalho pelo qual o cliente estava pagando.

A plataforma abaixo dessa extensão tem um cálculo diferente. Cada ferramenta útil construída com base em seus dados e APIs dá ao cliente outro motivo para ficar. A IA pode tornar um recurso individual menos valioso para venda, ao mesmo tempo que torna o produto que o hospeda mais valioso para possuir. (Mais um motivo para elogios tolos às empresas de SaaS.)

Em última análise, isto deverá beneficiar qualquer pessoa que conheça o negócio e possa construir de forma mais eficiente para esse negócio. Benedict Evans defende esse ponto em seu boletim informativo, argumentando que uma codificação mais barata não resolve o problema de descobrir o que o software deve fazer ou de persuadir uma organização a usá-lo. Uma ideia útil que abrange vários departamentos ainda precisa da concordância desses departamentos. Mesmo um código excelente não consegue aprovar uma nova forma de administrar contas a pagar.

Evans também descreve como as ferramentas improvisadas eventualmente se tornam importantes o suficiente para necessitarem de propriedade e apoio formal. Quem aposta que as empresas manterão com prazer tudo o que podem gerar deveria passar algum tempo com quem herdou a última planilha departamental. As pessoas do Vale do Silício com pouco conhecimento das empresas do mundo real podem pensar que as empresas irão codificar todos os seus softwares agora, mas não o farão. Não é assim que o software funciona porque não é assim que as pessoas trabalham.

Isso funciona em ambos os sentidos para fornecedores de software estabelecidos. Os clientes podem continuar a precisar dos seus conhecimentos, ao mesmo tempo que se tornam menos dispostos a aceitar as limitações de um produto. Um fornecedor que facilita a personalização pode se beneficiar dessa impaciência, enquanto aquele que a bloqueia dá ao cliente um novo motivo para investigar alternativas. As decisões difíceis virão quando a customização interferir no que o fornecedor já vende.

Escrevi em 2022 sobre a complicada relação da Microsoft com o código aberto e como o amplo compromisso de uma empresa com a abertura pode colidir com as metas de receita de uma divisão. A mesma tensão se aplica aqui. Um CEO pode ficar entusiasmado em permitir que os clientes construam qualquer coisa. O executivo responsável pela venda do pacote de relatórios premium pode estar menos entusiasmado. Resolver esse desacordo determinará o que os clientes realmente construirão, por mais capaz que a IA se torne.

Os clientes têm seus próprios cálculos a fazer. Um aplicativo moldado de acordo com a forma como sua empresa funciona pode ser maravilhoso, mas também pode ser difícil abandoná-lo.

Existem limites para o que os aplicativos gerados pelo Shopify podem fazer hoje. Elas são ferramentas administrativas, não extensões de loja ou checkout. O Shopify também orienta os comerciantes a testá-los antes da instalação, pois eles podem alterar os dados do cliente. Um aplicativo gerado pode estar errado, e executá-lo dentro de um produto familiar não dispensa o comerciante de verificar seu funcionamento.

Shopify permite que os comerciantes inspecionem e editem o código gerado e restaurem uma versão anterior. Isso é útil, mas o código escrito para a API Admin do Shopify ainda depende do Shopify. Ter a fonte não oferece outra empresa pronta para administrá-la inalterada.

A IA também pode facilitar a movimentação dessas extensões. Mas recriar uma tela é uma coisa; reproduzir o comportamento do qual depende em toda a empresa é uma tarefa consideravelmente maior. Isso inclui as suposições sobre registros e transações que o código personalizado considera garantido enquanto é executado na plataforma original.

Nada disso torna a personalização um mau negócio. Os clientes podem obter mais controle sobre seu trabalho diário e, ao mesmo tempo, ironicamente, tornar-se mais dependentes de um fornecedor. Para os fornecedores de SaaS, esse é um bom motivo comercial para permitir que os clientes concluam as partes que seus desenvolvedores nunca conseguirão construir, mesmo quando isso lhes custa uma venda complementar (e potencialmente algumas dores de cabeça de suporte, dependendo de como eles são arquitetados para extensibilidade). O cliente está fazendo um trabalho que torna o produto subjacente mais valioso.

Em suma, a IA tem o potencial de tornar o SaaS dramaticamente mais valioso, e não extinto.