Novos modelos de negócios B2B com IA
Novas linhas de receita que podem ser exploradas, tanto por empresas nativas de IA, quanto pelas que precisarão adaptar seus modelos de negócios.
Quero começar esta edição da newsletter Ramp Up frisando um ponto importante da edição anterior: a hiperpersonalização possibilitada pela IA abre novas oportunidades de negócios.
Passamos os últimos anos vivendo o paradoxo das empresas B2B que precisam escolher entre:
Serviço puro: costumam ser rentáveis, mas não escalam, pois são altamente dependente de pessoas.
Software (SaaS): escalam, mas não customizam seus produtos para as particularidades dos clientes.
Com IA, conseguimos explorar o melhor dos dois mundos, o que abre uma terceira via:
Serviço como software: tem a escala do SaaS e a customização do serviço.
Isso não muda apenas aspectos técnicos. Muda a forma como as empresas produzem, consomem e fazem negócios. E, por consequência, abre novos modelos negócios e de receita.
Nesta edição da newsletter Ramp Up, vamos abordar as formas de monetização que as empresas B2B podem explorar - não limitado as empresas nativas de IA, mas especialmente para as empresas que vão precisar passar pela transição.
Mapeamento das empresas B2B na era da IA
Nem toda empresa B2B será uma empresa de IA. Basta considerarmos que toda empresa B2B da atualidade utiliza internet, mas nem toda empresa B2B é uma empresa de internet.
Eu acredito que todas as empresas B2B usarão inteligência artificial nos seus negócios em alguma medida - seja para ganhar eficiência na operação, seja para construir sua proposta de valor.
E mesmo as empresas que hipoteticamente ficarem inertes à IA sofrerão algum nível de impacto, pois todo o mercado ao seu redor será alterado.
Podemos, então, separar as empresas B2B por algumas variáveis:
Variável 1 - nível de impacto da IA no negócio
Fizemos uma pesquisa com mais de 200 empresas B2B para medir o impacto da IA em seus negócios. Nos baseamos em 5 critérios de negócios para concluir os cenários das empresas entre:
Altamente impactadas;
Sensivelmente impactadas;
Bem posicionadas.
Interessante observar que cerca de 75% está dentro de cenários onde serão, em alguma medida, impactadas pela IA e precisarão se mover rápido.
Variável 2 - capacidade de adaptação
Outra variável é a capacidade das empresas de se adaptarem. Algumas são negacionistas em relação ao impacto da IA. Outras querem mudar, mas têm pouca margem de manobra, seja pela baixa capacidade de inovação ou disponibilidade de caixa.
No quesito adaptabilidade, podemos separar as empresas em 3 grupos:
As mais ágeis já estão se movendo;
As mais conservadoras devem se adaptar nos próximos meses ou anos;
As que não se adaptarem não estarão mais aqui para contar história.
👉 Eu falo sobre como adaptar sua empresa B2B para a era da IA neste edição da newsletter Ramp Up.
Variável 3 - modelos de negócios
Este é o foco desta edição da newsletter Ramp Up. Assumindo que a IA vai estar presente no negócio de toda empresa B2B dentro de algum tempo, conseguimos separá-las em 4 quadrantes:
Serviço (AI enabled)
Empresas de serviços: advocacias, contabilidades, agências de marketing, suporte de TI etc, continuarão existindo. Mas a IA tende a transformar consideravelmente a forma como essas empresas operam.
Ainda que o core business dessas empresas não se volte para IA, elas usarão IA no seu core.
Exemplo: um escritório de advocacia conceituado não vai começar a vender “agentes de IA jurídicos”, mas vai usar IA em várias etapas da sua jornada: agentes que automatizam atividades operacionais, IA generativa para apoiar em processos e contratos etc.
Com isso, as empresas de serviços se tornam mais ágeis, eficientes e até mais escaláveis.
SaaS (AI embedded)
As empresas de software como serviço possuem especialização em segmentos de mercado ou de áreas empresariais e oferecem produtos para atender às dores comuns desses grupos. Embora sejam empresas nativamente digitais, também precisam se adaptar à IA.
Essas empresas costumam ter grandes bases de clientes recorrentes, o que facilita a distribuição de novas tecnologias. O movimento natural é que essas empresas passem à embarcar novas funcionalidades e casos de uso envolvendo IA - tanto desenvolvidas internamente, quanto de terceiros (via APIs, parcerias etc).
Em termos de monetização, muitas empresas SaaS terão um modelo híbrido de cobrança: valor recorrente pelo uso do software - que já é o stantard do mercado - composto pela cobrança de créditos de uso de sua IA - modelo que vou explicar mais adiante.
Agent builder (AI agency)
Com o hype da IA, surge uma nova categoria de empresas, que são as construtoras de soluções com IA. Elas não são necessariamente empresas de IA - que criam novas tecnologias análogas ao ChatGPT -, mas que constroem a partir das tecnologias disponíveis.
Um exemplo disso são as agências e freelancers que têm construído agentes de IA para fins específicos: backoffice de PMEs, recrutamento e seleção, qualificação de leads… utilizando soluções como N8N e APIs das IAs generativas.
Existe uma corrida do ouro nessa categoria e uma janela para ganhar dinheiro com esse modelo, mas minha opinião é que vai saturar muito rapidamente. No médio prazo, construir agentes de IA tende a se tornar uma competência análoga à construir planilhas de Excel.
AI native
As startups da nova geração já nascem com IA embarcada ou sendo uma empresa nativamente de IA.
Ser uma empresa nativa de IA vai além de ser um wrapper - empresas que constróem um layer de software em cima de uma IA generativa de mercado -, e sim construir e treinar seus próprios modelos e casos de uso.
Aqui existe um risco: empresas que se posicionam como “o ChatGPT do mercado jurídico (ou de marketing, RH etc)” são as primeiras a serem engolidas. Como a turma brinca: cada nova atualização que o ChatGPT lança, umas 10 ou 20 empresas de IA vão para o vinagre…
Novos modelos de receita B2B com IA
A IA está mudando a forma como as empresas operam - e isso exige ajustes no modelo de negócios, na estratégia de go-to-market (GTM) e na forma de monetização.
Os modelos de receita B2B tradicionais vão desaparecer? Não. Mas novos estão surgindo - e tendem a conviver com os existentes.
Hoje, o padrão do mercado é:
Empresas de serviço cobram por escopo fechado: contratos, projetos, fees mensais ou hora-homem.
Empresas de software cobram por recorrência: número de usuários, franquias de uso ou planos com diferentes funcionalidades.
Esses modelos funcionaram bem até aqui, mas em muitos contextos, estão se mostrando desgastados ou ineficientes. Com frequência, pagamos por algo que não usamos - e esse “desperdício” já está embutido no preço final.
Quem atua no B2B já deve ter flertado com a ideia de cobrar pelo sucesso gerado. No caso da Ramper, por exemplo, já pensamos: e se, em vez de cobrar uma assinatura, fôssemos remunerados pelos leads gerados ou até mesmo por participação nas vendas realizadas?
Na teoria, é ótimo: alinha incentivos entre fornecedor e cliente. Na prática, é difícil de operar - a apuração do valor entregue costuma ser subjetiva, técnica e custosa.
Mas é exatamente aí que a IA começa a abrir caminho. Ela permite mensurar com mais precisão o valor gerado, tornando viável o que antes era impraticável. Já vemos players adotando esse tipo de abordagem - especialmente onde o valor entregue é mais tangível.
O exemplo mais notável é o da Intercom. A empresa está migrando do modelo tradicional de cobrança “por usuário” para “por ticket resolvido”. A lógica é simples: sua IA está resolvendo casos que antes exigiam atendimento humano, o que reduz o número de usuários e aumenta a entrega de valor. Faz mais sentido cobrar pelo que realmente importa: o problema resolvido.
Algumas linhas de receita com IA que empresas B2B podem explorar:
Modelos baseados em serviços / assinaturas
Desenvolvimento de agentes sob medida: empresas especializadas estão cobrando valores expressivos para desenvolver agentes personalizados que automatizam fluxos de trabalho antes feitos por humanos. Como o tema ainda é novo, há espaço para precificação premium.
Fornecimento de agentes genéricos: para casos mais comuns (ex.: um agente que automatiza o atendimento de um pequeno negócio no WhatsApp), o agente pode ser oferecido no modelo clássico de assinatura - como um software pronto para uso.
Para quem se aplica esse modelo: desenvolvedores de software, agências de marketing, freelancers técnicos. Alguns desses agentes podem evoluir para produtos próprios (MicroSaaS).
Modelos baseados em uso (pay as you go)
Ação dos agentes: o cliente paga com base no volume de ações executadas pelo agente. Exemplo: analisar um currículo, enriquecer um lead, revisar uma copy - cada ação consome “créditos”.
Fluxos dos agentes: agentes que executam workflows mais complexos (ex.: analisar currículo > enriquecer dados > fazer matchmaking > gerar score) também podem ser cobrados por execução, com um custo proporcional à complexidade.
Para quem se aplica esse modelo: empresas SaaS ou MicroSaaS que oferecem agentes de IA como produto e adotam cobrança variável conforme o uso. Modelos como o do próprio ChatGPT seguem essa lógica híbrida: assinatura mensal + limite baseado em tokens (uso).
Modelos baseados em resultado (outcome-based)
Resultado dos agentes: empresas cobram com base no que é efetivamente entregue, como um lead qualificado ou um ticket de suporte resolvido. O desafio aqui está em atribuir um valor claro a esse resultado, já que o valor de um lead, por exemplo, varia de negócio para negócio.
Sucesso dos agentes: neste caso, o fornecedor participa do resultado obtido. Imagine um agente que reduz 20% dos custos de backoffice de uma empresa, e o fornecedor cobra uma fração dessa economia (ex.: 1/3). Esse modelo alinha incentivos, mas exige apuração precisa e acordos bem definidos.
Para quem se aplica esse modelo: empresas com soluções de maior valor agregado e ticket médio/alto, onde compensa o esforço de mensuração de resultados e validação do impacto gerado.
Como de costume, eu gravei um vídeo detalhando esse assunto de forma bem visual e didática. Caso prefira esse formato ou queria aprofundar mais, basta acessar abaixo:
🚀 Alguns Up’s pra você fixar
A IA ajuda a resolver o paradoxo de escala versus customização por possibilitar a hiperpersonalização, mesmo em fluxos de trabalho automatizados.
Todas as empresas B2B serão impactadas pela IA em alguma medida - as mais ágeis já estão se adaptando, enquanto algumas ainda pagam pra ver.
Uma parte das empresas B2B terá IA na proposta de valor, enquanto outras utilizarão a tecnologia no core para ganhos de eficiência.
Novos modelos de negócios surgem a partir da IA, com destaque para a “economia dos agentes” que podem monetizar de diversas formas.
Um dos maiores potenciais de receita da IA é o outcome-based que possibilita cobrar por resultado gerado sem onerar tanto no cálculo.
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🤘 Outros conteúdos pra você rampar
Dentre os inúmeros dilemas que os founders enfrentam, um dos mais comuns é equilibrar “ordem” e “caos”.
Quando foca em gestão, o founder ajuda a empresa a estruturar processos que aumentam o nível de ordem da empresa e, por consequência, melhoram a eficiência. Por outro lado, em excesso, esses processos se tornam burocracias que empacam a inovação,
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Buscar esse equilíbrio é uma constante e, independente de qual lado da balança está pendendo, o importante é que o founder esteja diretamente envolvido nas decisões, pois o crescimento da empresa não pode ser delegado para terceiros. Para ouvir este episódio do Start Ups N’ Downs, acesse no Youtube ou no Spotify.
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Ricardo Corrêa