Serviço é o novo software

Existe uma tese circulando entre fundos americanos que explica bem uma frustração comum no mercado brasileiro de eventos. Ela se chama services-as-software, e a conta é esta: o mercado global de software empresarial gira algo em torno de 200 bilhões de dólares por ano, enquanto o que as empresas gastam com trabalho humano, entre salários e serviços terceirizados, passa de 4,6 trilhões. O Foundation Capital, que publicou a tese em julho de 2025 e revisou o balanço em setembro de 2026, argumenta que a I.A. move o alvo do primeiro número para o segundo. Em vez de vender a ferramenta que ajuda alguém a fazer o trabalho, vende-se o trabalho feito.

Satya Nadella tinha dito algo parecido no podcast BG2, em dezembro de 2024, sobre a própria linha de produtos da Microsoft: aplicações de negócio são, no fundo, bancos de dados com regras em cima, e essas regras estão migrando para os agentes. A Andreessen Horowitz escreveu o mesmo em outra chave nas previsões de 2026: o sistema de registro, aquele software que reinava por ser o dono do dado, começa a virar camada de armazenamento, e o valor sobe para quem lê, decide e executa em cima dele.

Vale olhar a tese com desconfiança, porque o número que sustenta a euforia tem um irmão incômodo. O Project NANDA, do MIT Media Lab, revisou mais de 300 iniciativas de I.A. corporativa entre janeiro e junho de 2025 e concluiu que 95% delas não produziram retorno mensurável, apesar de 30 a 40 bilhões de dólares investidos. A pesquisa anual da McKinsey, publicada em setembro de 2026, chega do outro lado com o mesmo desenho: 80% das pessoas dizem ter ganhado produtividade individual, 37% das empresas atribuem algum efeito ao lucro operacional e apenas 6% conseguem apontar 5% ou mais de EBIT vindo de I.A.

As duas pesquisas apontam para o mesmo lugar, e não é o modelo. O que separa quem tirou resultado de quem tirou piloto é a implantação: dado organizado, processo desenhado, alguém dentro da operação usando aquilo toda semana. O relatório do MIT tem uma frase que resume bem: o sistema esquece o contexto, não aprende e não evolui. Sem contexto da operação, agente é demonstração.

É por isso que o cargo que mais cresceu nas empresas de I.A. americanas em 2026 é o engenheiro embarcado, o forward deployed engineer que a Palantir inventou e que OpenAI, Anthropic e Google passaram a copiar: alguém que senta dentro do cliente e entrega código rodando em produção. O modelo de venda mudou junto. Cliente nenhum assina antes de ver o próprio dado dentro da coisa funcionando.

No entretenimento ao vivo essa distinção é mais dura do que em outros setores, porque a operação não espera. A festa é no sábado. Um projeto que entrega valor no mês seis chegou depois de vinte fins de semana. Trabalhamos em ciclos de duas semanas, com alguma coisa entrando em produção em cada um, porque o calendário do setor manda nisso.

A pergunta que fica de pé, e que o mercado americano ainda não respondeu, é como se cobra por resultado num negócio em que o resultado depende do line-up, da data e da chuva. A nossa resposta hoje é intermediária: escopo fechado no diagnóstico, mensalidade no acompanhamento e metas de negócio acordadas por ciclo. Quem prometer taxa de sucesso amarrada a bilheteria está vendendo sorte com nome de contrato.