Startups de SaaS estão vivendo um momento de muitas possibilidades com o surgimento de novas tecnologias. Ao mesmo tempo, a concorrência também é acirrada.
No mercado de software como serviço (Software as a Service ou SaaS), há uma alta demanda por constante evolução e inovação em ritmo acelerado. Os consumidores querem soluções mais ágeis, personalizadas e que tragam resultados tangíveis na eficiência operacional.
Nesse cenário dinâmico, a IA e a GenAI têm sido importantes para a transformação e aceleração de negócios do mercado de SaaS. Esses recursos podem ser integrados nas mais diversas áreas, desde atendimento ao cliente e suporte até o desenvolvimento de aplicações. Melhorias na experiência do consumidor, economia, escalabilidade, mais eficiência e maior capacidade para a criação de novos produtos são exemplos de diferenciais importantes que a inteligência artificial oferece para empresas da área.
Ao longo deste artigo, vamos abordar o contexto atual de Software as a Service, visitar os principais desafios do setor e entender como a Inteligência Artificial e a Inteligência Artificial Generativa podem revolucionar negócios.
O mercado atual de Software as a Service
Segundo um relatório global recente da Research and Markets, o setor de SaaS deve atingir a impressionante marca de US$ 220 bilhões até 2027. A taxa de crescimento anual composta (CAGR) prevista é de aproximadamente 12%.
No Brasil, levantamentos feitos por instituições como o Google e a Associação Brasileira de Startups (ABStartups) apontam que há uma fatia importante do mercado ainda a ser explorada. Muitas oportunidades para expansão de negócios estão com as com as pequenas e médias empresas. As PMEs costumam ter uma maior tendência a procurar soluções online e priorizar ferramentas com mais potencial inovador.
Segundo dados do Sebrae, entre as cerca de 6 milhões de pequenas e médias empresas brasileiras, apenas 5% já contam com produtos e/ou serviços no modelo SaaS em seus processos. Diante disso, analistas acreditam que há um espaço de crescimento de 20% ao ano nos próximos 5 anos para o mercado de Software as a Service.
O que pode impulsionar a adoção de SaaS?
Sair na frente da concorrência e aproveitar ao máximo as oportunidades que citamos acima exige estratégias sólidas baseadas em dados, conhecimento das demandas dos consumidores e pensamento inovador.
De forma geral, o avanço da digitalização faz com que as organizações busquem alternativas versáteis para a evolução contínua de seus negócios. Atrativos como hospedagem na nuvem, modelo de pagamento diferenciado, ferramentas inovadoras e atualizações constantes e relevantes das soluções. Tudo isso, claro, sem deixar de lado a economia e a eficiência.
Ao mesmo tempo que essa busca represente diversas possibilidades de lucratividade para empresas de SaaS, elas também vêm com desafios.
Mais adiante, vamos nos aprofundar neste assunto em específico.
3 desafios mais comuns no setor de SaaS
Como mencionamos no início do artigo, a competitividade e o nível de exigência dos clientes do mercado de SaaS são particularmente altos. As PMEs, sejam elas B2B ou B2C, querem softwares que otimizem suas operações, ofereçam suporte às suas necessidades, entreguem qualidade no serviço e na experiência como clientes e que tenham uma segurança digital avançada.
Sabendo disso, vamos destrinchar, a seguir, três dos desafios mais comuns para negócios de Software as a Service.
1. Taxa de abandono de clientes
A taxa de abandono, conhecida como churn, é um problema para várias empresas e, frequentemente, está atrelada à falta de valor percebido pelo usuário. Manter os clientes envolvidos e satisfeitos é crucial: estratégias de retenção, como faturamento recorrente, suporte de alta qualidade e atualizações regulares, são essenciais.
2. Segurança e conformidade
A proteção dos dados tornou-se uma prioridade máxima em todos os setores. Isso não é exceção no SaaS. Assegurar a segurança e a conformidade com exigências regulatórias, como a LGPD, é um desafio contínuo que requer atenção especial.
3. Crescimento escalável
À medida que as empresas de SaaS se expandem, a escalabilidade torna-se um desafio crítico. É fundamental manter a eficiência operacional, aperfeiçoar a infraestrutura e garantir que a experiência do usuário não seja comprometida pelo crescimento no volume de projetos e clientes.
Há alguns caminhos que as empresas do setor podem escolher diante deste cenário. A adoção da inteligência artificial, tanto a tradicional quanto a generativa, tem uma posição de destaque como alavanca para superar os obstáculos citados.
Como a inteligência artificial ajuda empresas de Software as a Service?
As empresas não estão apenas discutindo possibilidades da Inteligência Artificial Generativa; elas estão dedicando tempo, recursos financeiros e capital humano para obter sucesso com sua adoção. E os resultados obtidos estão agradando os líderes corporativos.
Uma pesquisa realizada pelo Gartner no final de 2023 estima que 45% das companhias estão ampliando os investimentos em GenAI. O desenvolvimento de software é a área em que há maior taxa de ação e investimento nessa tecnologia.
Mais inovação, performance, eficiência e escalabilidade
Essas são algumas mudanças positivas resultantes da implementação da inteligência artificial e IA generativa em diversos processos em negócios de SaaS.
Uma startup de software como serviço (SaaS) pode utilizar algoritmos de AI e machine learning (ML) para analisar padrões de uso dos usuários, qualidade e satisfação do suporte ao cliente e tendências de mercado, facilitando a maximização da receita.
Em relação ao desenvolvimento de aplicações, há alguns exemplos mais específicos:
- Ferramentas com inteligência artificial podem dar assistência a tech managers em sua gestão, oferecendo uma visão mais abrangente da performance e da força de trabalho dos squads.
- Já para os desenvolvedores, esses recursos ajudam em processos de análise de pull requests, sendo possível revisar e discutir o conjunto de alterações proposto antes de integrá-las à base de código principal.
Há também a possibilidade de utilizar a inteligência artificial generativa para auxílio de tarefas específicas por meio de LangChain, que, por sua vez, é um framework de código aberto para o desenvolvimento de aplicações usando grandes modelos de linguagem (LLMs).
90% dos provedores SaaS veem a GenAI como fundamental para atingir suas metas de negócios*
Esse é o cenário na de aplicações para a área de comunicação e mídia.
Entre os C-levels entrevistados a automação tem uma importância crítica. 75% relatam que sua expectativa é que a integração da IA generativa aos sistemas operacionais da empresa expanda ações e tarefas automatizadas que podem ser executados.
Os resultados específicos mais citados são:
- Geração de novas receitas empresariais (51%)
- Melhoria da produtividade dos funcionários (39%)
- Novas oportunidades de receita para o cliente (35%)
- Melhoria da experiência do usuário (34%)
*A pesquisa “Desafios e oportunidades da GenAI” foi uma parceiria entre Amdocs e Analysys Mason.
GenAI solucionando os principais desafios de negócios de SaaS
A partir dos três obstáculos mais comuns para empresas de software as a service, aqui vamos falar sobre o uso da inteligência artificial generativa para encará-los.
Reter e evitar a evasão de clientes
O cliente se mantém fiel quando vê valor nas suas entregas. Esse valor percebido engloba diversos pontos estratégicos do negócio, como:
- Excelência nos softwares desenvolvidos
- Suporte rápido e assertivo
- Atualizações relevantes
- Experiência do usuário e personalização de serviços
A inteligência artificial generativa traz a capacidade de aperfeiçoar todas essas áreas, desde a assistência na escrita de códigos, análise de grandes bases de dados e geração de insights valiosos até um nível de atendimento mais engajado e automatizado com comunicações mais naturais.
SaaS que priorizam a usabilidade e a experiência do usuário têm maior probabilidade de cativar e reter clientes.
Fortalecer segurança de dados e conformidade regulatória
Tanto entre organizações quanto entre clientes pessoa física, há cada vez mais a preocupação em manter informações sensíveis protegidas. Ao oferecer uma solução, as empresas de desenvolvimento de software devem ser capazes de garantir essa segurança.
Nesse sentido, a IA tradicional e a IA generativa são importantes trunfos:
- Desenvolvimento de soluções com menos erros e falhas
- Autenticação de acessos com maior nível de criptografia
- Automações para identificação e alertas de segurança
- Respostas automatizadas a ameaças em tempo real
Escalabilidade: qualidade nos serviços mesmo com expansão acelerada
O potencial avançado de aprendizado de máquina, previsão de resultados e implementação de ajustes com base em dados, a GenAI ajuda a assegurar escalabilidade e entregas de softwares de alta qualidade.
A inteligência artificial generativa é uma tecnologia poderosa para alocar recursos de forma mais eficiente e otimizar custos enquanto a empresa cresce continuamente e de forma estratégica.
- Operações automatizadas de ponta a ponta
- Análises rápidas em grandes quantidades de dados de uso das soluções e dos clientes
- Geração de insights altamente precisos e relevantes
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