Modelos de negócio em transição: O impacto jurídico dos Agentes de IA nos negócios de tecnologia.
Dizer que os Agentes de IA substituirão o software é como dizer que os dados — que são a história viva de uma empresa — serão extintos. Na verdade, o que se desenha no horizonte tecnológico não é uma substituição, mas uma evolução simbiótica que exige atenção imediata das lideranças e do jurídico. Para compreendermos a magnitude dessa mudança, precisamos definir os personagens dessa transição:
- SaaS (Software-as-a-Service): O modelo que dominou as últimas duas décadas. Aqui, o software é uma ferramenta passiva. Você aluga o acesso a um sistema e o seu time humano precisa operá-lo para obter um resultado. O valor está na conveniência do acesso.
- Agentes de IA (AI Agents): Diferente de um chatbot comum, o Agente propõe-se a ser proativo e autônomo, com capacidade de planejar e executar sequências de tarefas para atingir um objetivo. Ele utiliza modelos de linguagem de ponta (como Gemini e ChatGPT) como seu “cérebro”, mas diferencia-se por estar conectado a ferramentas externas, possuindo autonomia para completar processos complexos de ponta a ponta.
- Service-as-a-Software: É a inversão do SaaS. Se no modelo tradicional você contrata o software para o seu humano trabalhar, no Service-as-a-Software (Serviço como Software) a proposta é que a tecnologia assuma a função de um “executor” especializado, unindo a ferramenta à entrega do serviço final.
Este conceito de Service-as-a-Software ganhou tração global recentemente em discussões capitaneadas por líderes como Jensen Huang (CEO da NVIDIA). A tese central é que, com a autonomia dos Agentes de IA, o software deixa de ser apenas uma “caixa de ferramentas” para se tornar o próprio “executor”, e com isso, o movimento global já sinaliza uma mudança drástica na estrutura de preços, na responsabilidade civil e na natureza dos contratos de licenciamento.
Na prática, deve-se tratar Agentes de IA e softwares como estruturas interdependentes. Enquanto o software tradicional atua como uma estrutura estática de registro, o Agente de IA propõe-se a funcionar como uma camada de execução, tornando o sistema dinâmico. Nessa arquitetura, os dados representam o passado (a história), o software é o presente (o trilho operacional) e a IA é o vetor de ação que busca transformar a informação em resultado imediato.
Tecnicamente, a função do Agente de IA não é apagar o código, mas operar como uma capacidade cognitiva sobre os sistemas legados e bancos de dados construídos ao longo de décadas. Para nós, ignorar essa simbiose é um erro estratégico: sem o software para organizar o histórico e as regras de negócio, o Agente de IA corre o risco de ser um “gênio sem memória” — capaz de processar volumes massivos de informação, mas incapaz de gerar valor jurídico ou comercial por absoluta falta de contexto.
A Mudança no Modelo de Negócio: Do Acesso ao Resultado
Do ponto de vista jurídico, o paradigma já está em plena transformação. No licenciamento tradicional, paga-se pelo acesso. Com a integração iminente de Agentes aos sistemas de prateleira, o valor tende a migrar para a execução. Desta forma, os contratos já começaram a prever a evolução de mensalidades ou preços fixos por “usuário” para modelos de sucesso ou consumo, como por exemplo:
- Taxa por Execução (Pay-per-Task): em que o licenciante é remunerado por cada tarefa complexa concluída com sucesso pelo Agente, como por exemplo um relatório analisado ou um tíquete de suporte resolvido, em vez de apenas pelo número de logins ativos;
- Participação no Ganho de Eficiência (Success Fee): modelos onde o valor do contrato está atrelado à economia de tempo ou recursos gerada pela automação inteligente no processo do cliente;
- Créditos de Processamento Cognitivo: semelhantes aos modelos de cloud computing, onde o cliente adquire pacotes de “capacidade de execução” que são consumidos conforme a IA planeja e realiza ações de forma autônoma.
- Licenciamento Híbrido (Core + Agent): Onde o cliente mantém a assinatura base do software (SaaS tradicional para registro de dados) e adquire, de forma separada, “licenças de agentes” para funções específicas, como por exemplo um agente faturista ou um agente de triagem jurídica.
- Tokenização de Resultados: O modelo onde a ferramenta é gratuita ou de baixo custo, mas a empresa cobra por “tokens de ação”. Se o agente executou uma negociação complexa, consome-se um crédito de sucesso, como por exemplo a contratação de um Agente de negociação de dívidas. O acesso ao sistema é grátis. Mas para cada acordo que o Agente formula, revisa e envia para o devedor, o sistema consome 5 “Tokens de Sucesso” do saldo do cliente.
- Marketplace de Agentes Especializados: Plataformas onde o cliente já possui o software e “instala” agentes de terceiros. Juridicamente, isso cria um desafio enorme: o software é de um fornecedor, mas a inteligência (e a responsabilidade pelo erro) é de outro.
- Agente como “Assento” Digital (Digital Employee): Algumas empresas estão precificando o agente como se ele fosse um funcionário humano. Em vez de “usuário”, o contrato prevê um valor fixo por “Agente Autônomo” disponível 24/7, independente do volume de dados, mas focado na sua capacidade de entrega.
Para o desenvolvedor ou licenciante de software que já planeja essa transição, os modelos de contrato padrão — baseados em cláusulas estáticas de licenciamento — caminham para a obsolescência. Torna-se imperativo, portanto, antecipar diretrizes sobre:
- Definição de Escopo e Autonomia: Até que ponto o Agente poderá decidir sozinho? É recomendável o uso de cláusulas de “Human-in-the-loop”, garantindo que os outputs sejam validados por um humano para mitigar erros autônomos.
- Propriedade Intelectual: De quem é o resultado gerado pelo agente? É vital definir o Direito de Treinamento, garantindo ao cliente o direito ao opt-out (impedir que seus dados treinem modelos de terceiros).
- Responsabilidade Civil (Liability): Se o Agente “alucina” ou falha em um prazo crítico, a limitação de responsabilidade deve ser clara: a IA deve ser tratada como ferramenta assistiva, sem substituir o julgamento profissional.
- Segurança e Transparência: O software deve declarar quais APIs externas o Agente utiliza e como o sigilo é mantido nessas conexões.
- SLA de Performance (Resultado vs. Disponibilidade): O indicador de sucesso muda. Não basta garantir que o software esteja “no ar” (uptime); o contrato deve prever métricas de precisão e tempo de resposta na execução das tarefas. Se o Agente falha na entrega do serviço contratado, a métrica de disponibilidade perde o sentido.
- Auditabilidade e Log de Raciocínio (Explainability): Diferente do software comum, onde o erro é lógico e rastreável, a IA pode tomar caminhos imprevisíveis. É essencial que o contrato preveja a obrigatoriedade de “logs de raciocínio”, permitindo que a empresa audite o processo decisório do Agente. Sem essa transparência, torna-se impossível identificar se uma falha foi causada por um input errado do usuário ou por uma falha de processamento da IA.
O Risco da Descaracterização: Produto, Serviço ou o Desafio dos Modelos Híbridos?
Um dos maiores desafios que identificamos na transição para os Agentes de IA é a ambiguidade narrativa, especialmente quando o modelo de negócio não é linear. Dependendo da arquitetura da solução, a relação precisará de blindagens que variam conforme o papel de cada player:
1. Para quem Desenvolve e Licencia (Foco na Propriedade):
Se a sua empresa provê a plataforma, o contrato deve atuar como um instrumento de reenquadramento jurídico. É vital deixar claro que atividades de descoberta e parametrização são acessórias ao licenciamento. Sem essa trava, corre-se o risco de o cliente alegar que o projeto é uma “obra sob encomenda”, tentando apropriar-se da titularidade de prompts e arquiteturas de conhecimento que são, por natureza, evolução da sua própria plataforma.
2. Para quem Presta Serviços com IA de Terceiros (Foco na Entrega):
Aqui, o cenário inverte-se. Se você utiliza tecnologias de terceiros para entregar soluções, o seu valor não está na “revenda” da licença, mas na Curadoria e no Accountability. A relação deve destacar que a inteligência estratégica e a orquestração dos agentes são serviços intelectuais próprios, garantindo que sua remuneração reflita a responsabilidade técnica e não apenas o acesso a uma ferramenta.
A Realidade dos Modelos Híbridos: O Caso a Caso
Embora essas distinções sejam didáticas, a prática nos mostra que cenários híbridos são cada vez mais comuns. Existem situações em que uma plataforma de prateleira recebe camadas de desenvolvimento tão profundas e personalizadas que a fronteira entre “licenciamento” e “serviço customizado” se torna tênue.
Neste contexto de incertezas e oportunidades, o Assis e Mendes atua em conjunto com o cliente na estruturação de políticas que vão amparar a inovação. Nesta série sobre Inteligência Artificial — iniciada com a Governança —, vamos aprofundar por que entendemos que nossos clientes são os arquitetos de soluções que, apoiadas em governança e segurança jurídica, sustentam seu valor no tempo.
Como o Assis e Mendes pode apoiar
A migração para modelos baseados em Agentes de IA exige contratos que vão além do licenciamento tradicional, abordando autonomia da ferramenta, responsabilidade por resultados e propriedade intelectual sobre o que é gerado de forma automatizada. O Assis e Mendes apoia empresas na estruturação de acordos claros e seguros para essa nova realidade.
Atuamos tanto na criação quanto na revisão de contratos, ajustando pontos sensíveis como limites da atuação autônoma da IA, alocação de riscos em caso de erros, transparência nos processos decisórios e definição de métricas de desempenho baseadas em entrega, não apenas em disponibilidade. Também auxiliamos na blindagem contra riscos de descaracterização entre licenciamento e serviço personalizado.
Nosso objetivo é transformar o contrato em ferramenta estratégica, trazendo segurança jurídica, previsibilidade e confiança para negócios que utilizam Agentes de IA.
📲 Converse com a nossa equipe diretamente pelo WhatsApp:
👉 Clique aqui para iniciar a conversa
Sobre o autor
Érica Nogueira é advogada no Assis e Mendes, especialista nas áreas Cível, Empresarial, Contratual e Trabalhista. Atua de forma estratégica em assessoria jurídica full service, com experiência em compliance, LGPD e governança corporativa, apoiando empresas na gestão de riscos e na tomada de decisões juridicamente seguras.