Três dias no San Mateo County Event Center, 12.500 founders, executivos e VCs, mais de 200 palestrantes operando agentes em produção. O SaaStr AI Annual 2026 não foi uma conferência sobre o futuro da inteligência artificial. Foi uma sequência intensa de operadores mostrando o que já está rodando, o que quebrou e o que mudou na economia do SaaS B2B.
Voltei para São Paulo com a sensação de quem assistiu uma indústria inteira ser reorganizada em câmera lenta acelerada. Abaixo, o que ficou mais alto do que tudo.
A morte do playbook clássico de SaaS
A primeira ideia que atravessou praticamente todos os painéis foi a constatação de que o playbook de SaaS que aprendemos a operar nos últimos quinze anos está sendo desmontado. Os ratios fixos que pareciam leis físicas, um SDR para três ou quatro reps, camadas de especialização entre BDR, AE e CSM, segmentação rígida por porte de cliente, mais headcount entrando como tradução direta de mais receita, tudo isso virou peça de museu em algumas das empresas líderes que estiveram em San Mateo.
Uma executiva de uma empresa AI-native, com passagens por Duo Security e Cisco, resumiu o ponto com uma frase que ficou comigo o evento inteiro: “no playbook antigo, a resposta para o board era ‘me dê mais dinheiro para contratar mais gente e eu te entrego mais receita’. No playbook novo, a resposta é diferente. Não é mais headcount, é IA.”
A metáfora militar que melhor capturou essa mudança foi a seguinte: a empresa SaaS tradicional opera como infantaria, gente de linha de frente fazendo manobras coordenadas em volume. A empresa AI-native opera como forças especiais. Cada operador é multidimensional, transita entre produto, customer success e discovery técnico, e orquestra agentes que cobrem o que antes exigia três pessoas diferentes. Times menores, com autonomia maior e capacidade de decisão muito mais alta por cabeça.
Todo colaborador precisa saber escrever agentes
A consequência prática dessa virada cultural foi colocada sem cerimônia no painel de CROs. O perfil que dava certo no SaaS tradicional, aquele profissional que executava bem a sua função sem precisar de profundidade técnica, sem mexer em ferramenta, sem entender o que estava por trás do processo, esse perfil acabou. O perfil que está sendo contratado agora, e que está sendo cobrado dentro das empresas, é diferente. Todo colaborador precisa ter um lado técnico. Um vendedor precisa saber escrever agentes. Um analista de marketing precisa saber escrever agentes. Um operador de customer success precisa saber escrever agentes.
Isso não significa que toda empresa precisa virar empresa de engenharia. Significa que escrever um prompt bem estruturado, encadear ferramentas via MCP, depurar o comportamento de um agente quando ele alucina e treinar um workflow para operar com consistência passaram a fazer parte do kit básico de competências de qualquer função comercial, de operações, de marketing ou de customer success. A linha que separava “área técnica” de “área não técnica” está desaparecendo.
A mesma CRO foi mais longe e contou que metade das suas reuniões semanais de 1:1 com o CEO da empresa são hoje dedicadas a discutir como melhorar os agentes que ela mesma construiu. O CEO espera que cada liderança seja também um builder. Quem não constrói, não opera. Quem não opera, no limite, não fica.
O mesmo padrão apareceu na fala de Jason Lemkin, founder e CEO da SaaStr. A empresa dele hoje opera com vinte e um agentes em produção e duas pessoas e meia em tempo integral coordenando tudo. Não foi corte. Foi o time aprendendo a construir.
A velocidade da mudança não tem precedente
Lemkin abriu uma de suas falas com uma comparação que silenciou a sala. O Google levou anos para chegar a 100 milhões de usuários. O ChatGPT levou aproximadamente sessenta dias. “Estamos nos movendo trinta vezes mais rápido que a transformação digital anterior”, ele afirmou. “Metade da Fortune 1000 pode desaparecer em prazo curto se não pegar o passo.”
A constatação é desconfortável porque colapsa horizontes de planejamento. O que funcionava como roadmap de doze meses precisa ser reescrito em ciclos de noventa dias. A pressão é literalmente exponencial.
Lemkin foi direto sobre o efeito disso no mercado: “estamos vendo uma explosão B2B sem paralelo. Categorias têm de duas a cem vezes mais competidores hoje do que há um ano. Lovable não existia há dois anos. Harvey acaba de fechar avaliação de nove bilhões de dólares. Cursor está em sessenta bilhões.”
O lado bom é que o pool total de gasto em software corporativo está acelerando. O lado ruim é que esse crescimento está radicalmente bifurcado. Quem captura o orçamento de IA acelera. Quem não captura, decai.
Agentes precisam de onboarding, como qualquer colaborador
Outra ideia que apareceu em painel após painel foi a desmistificação do que significa “implantar um agente“. A executiva ex-Duo deu o exemplo mais memorável: “fale com eles como se fossem crianças. Diga para não alucinar. Treine, retreine, corrija. Levou meses para nosso agente de inbound funcionar bem.”
O primeiro caso de sucesso real da empresa dela foi um Infrastructure Engineer que entrou no site num domingo às seis da tarde, fez perguntas técnicas, foi atendido pelo agente, marcou reunião para a segunda-feira e fechou cem mil dólares no dia seguinte. Antes desse momento, foram meses de retreinamento.
O ponto é direto. Agente que entra em produção sem mês de treino vira gerador de ruído e quebra a confiança do cliente. Eles precisam ser tratados como qualquer contratação que ainda não rampou.
Não substituir o stack, conectar o stack
Uma das apresentações mais densas do evento foi de Kate Jensen, Head of Americas da Anthropic, sobre como a própria área comercial da empresa opera usando Claude. O contraste interessante foi este: a Anthropic não substituiu nenhuma das ferramentas que já tinha. Manteve LeanData, Clay, Salesforce, Zendesk, Snowflake, BigQuery, Ironclad, Gong e Slack. “Claude é a sétima ferramenta”, ela disse. “É o que faz as outras seis conversarem entre si. A produtividade vem de orquestrar o que já existe, não de reconstruir do zero.”
Esse insight resolve um dilema que muita empresa B2B brasileira está vivendo hoje. A tentação de trocar tudo por algo AI-native é cara, arriscada e geralmente desnecessária. O caminho mais eficiente passa por instalar uma camada de orquestração que conheça contexto, puxe dados das ferramentas existentes e devolva ação coordenada.
Essa mesma lógica de orquestração apareceu na prática em vários estandes do evento. A brasileira Leads Per Hour, presente no SaaStr, mostrou uma proposta concreta nessa direção: um agente conectado ao CRM que conversa por e-mail e WhatsApp em tempo real, qualifica leads e marca reuniões, encaixando-se nos CRMs existentes em vez de pedir migração. É a mesma filosofia descrita por Jensen, aplicada à realidade comercial brasileira.
O manager virou “agent designer”
Uma das viradas culturais mais profundas que aparece junto com os agentes é a redefinição do papel de qualquer gestor que esteja fora da TI. Vale para vendas, para marketing, para customer success, para operações, para financeiro, para RH. A mecânica é a mesma em todas essas áreas.
Jensen comentou que os managers comerciais da Anthropic, hoje, “passam mais tempo desenhando o sistema do que olhando deal por deal”. A função tradicional de pipeline inspection caso a caso está sendo delegada a agentes que verificam consistência de notas, próximos passos e sinais de risco. O manager se ocupa do sistema como um todo: quais agentes precisam ser ajustados, onde estão os gargalos, que skills documentar para nivelar o time. Virou, na prática, um agent designer.
O paralelo se repete em outras áreas. Um gerente de marketing AI-native deixa de revisar peça por peça e passa a desenhar agentes que produzem conteúdo, monitoram performance e iteram em campanhas. Um gerente de customer success deixa de acompanhar ticket por ticket e passa a construir agentes que classificam contas, identificam risco de churn e disparam playbooks. Um gerente de operações deixa de processar exceções uma a uma e passa a desenhar o sistema que processa exceções com supervisão.
A função do gestor não desaparece. Ela sobe um nível. Em vez de gerenciar pessoas que executam tarefas, o gestor passa a gerenciar um sistema híbrido de pessoas e agentes que executa tarefas, e o trabalho dele é desenhar bem esse sistema.
Um conceito que Jensen apresentou no contexto comercial, e que merece destaque porque é replicável em qualquer área, é o de “sales clump”. Quando um novo AE entra no time da Anthropic, ele recebe um pacote com três coisas: conexões via MCP com as ferramentas necessárias, um conjunto de connectors para puxar contexto e um conjunto de skills documentadas que codificam o que os melhores reps já fazem hoje. Não é treinamento de seis meses até o primeiro deal. É sales clump no primeiro dia, território no segundo e cliente real no quarto.
A mesma lógica vale para qualquer área. Um “marketing clump” para o novo coordenador, um “CS clump” para o novo customer success manager, um “ops clump” para o novo analista. A frase que melhor capturou o princípio foi esta: “documente o que seus melhores reps fazem. Transforme em skill. Não consigo explicar o alívio cognitivo de saber que a baseline da minha equipe é a do top performer.”
Toda empresa tem cinco a dez padrões que os top performers de cada área seguem e que estão na cabeça deles. Capturar esses padrões, transformá-los em prompts estruturados e injetá-los no agente de cada novo entrante é uma das maneiras mais óbvias de comprimir o tempo de onboarding e nivelar a operação inteira por cima.
A nova SEO é aparecer em ChatGPT, Claude e Perplexity
No painel de CPOs com Anneka Gupta (Rubrik), Rachel Wolan (Webflow), Emrecan Doga (Glean) e Anique Drumright (Harvey), moderado por Lemkin, a Webflow apresentou um dado que merece destaque. Há um ano, cerca de 10% dos visitantes qualificados de sites B2B chegavam via answer engines, ou seja, citados em respostas de ChatGPT, Claude ou Perplexity. Hoje, em maio de 2026, são cerca de 50%.
Wolan formalizou esse fenômeno como AEO, Answer Engine Optimization. “Se sua marca não aparece nas respostas, sua marca está invisível para os compradores potenciais”, ela disse. A Webflow construiu agentes que monitoram, em logs do servidor, quais bots de LLMs visitam o site, em quais prompts a marca está aparecendo e o que precisa ser ajustado no conteúdo para subir nessas respostas.
O insight mais provocativo do painel veio de Lemkin durante a discussão: “antes só importavam UX e DX, user experience e developer experience. Agora existe uma terceira dimensão, AX, agent experience”. A pergunta para qualquer empresa B2B passou a ser também esta: como o meu produto se comporta quando um agente está usando ele em nome de um humano?
A consequência é que a próxima onda além de AEO será o que Lemkin chamou de “agent-recommended applications”. Quando um agente está decidindo qual ferramenta usar em nome do cliente, ele escolhe com base em qualidade de API, documentação, comportamento de rate limits e formato de output. É outra disputa, com outras regras, e ela já começou.
“Consistency beats everything”
O ponto operacional mais repetido por Lemkin durante o evento foi simples. Não existe set and forget em agentes. “Por que nossos agentes funcionam? Porque trabalhamos com eles todo dia. Melhoramos, corrigimos, retreinamos, ajustamos. Consistência bate tudo. Esse é o cheat code da SaaStr.”
O custo combinado dos agentes que substituem ou ampliam funções como VP de Marketing e VP de Customer Success na SaaStr gira em torno de US$250 por mês, segundo Amelia Lerutte, Chief AI Officer da empresa. A comparação com a estrutura anterior de meio milhão de dólares anuais em folha é desconcertante. Mas o número só faz sentido porque há alguém colocando consistência diária por trás.
As quatro categorias de empresa B2B em 2026
A taxonomia mais clara que Lemkin apresentou para a plateia foi esta. Toda empresa B2B está hoje em uma das quatro categorias abaixo, e a honestidade sobre qual delas é a sua é provavelmente a decisão estratégica mais importante de 2026.
A primeira é a das AI-native puras, como Harvey ou Artisan. Sem legado, sem cultura para mudar, demanda forte, valuation explosivo. Dourado.
A segunda é a das pré-IA que tiveram a IA puxando deals para cima e trazendo novos clientes. O exemplo claro foi a Twilio, considerada morta dezoito meses atrás e hoje crescendo 20% porque todo laboratório de IA do mundo usa Twilio para comunicação. WorkOS e RevenueCat estão na mesma categoria. “É o melhor lugar para estar”, disse Lemkin.
A terceira é a das empresas onde a IA está expandindo a base instalada, mas não trazendo novo cliente. Klaviyo foi o exemplo. Customers existentes adoraram o agente novo, mas a aquisição de novos clientes ficou estável. Mediano.
A quarta é a categoria onde a IA simplesmente não está chegando. “Stop pretending. Aceite. A reaceleração não vem mais. Não há orçamento adicional para ferramentas pré-IA quando existe a alternativa AI-native.”
O exercício é desconfortável porque exige resposta honesta. E foi exatamente isso que Lemkin pediu como provocação final.
A janela está aberta
A janela para construir as próximas grandes empresas B2B nunca esteve tão aberta. As regras do jogo estão sendo reescritas, as categorias estão sendo redefinidas, e os incumbentes mais consolidados estão tendo que provar de novo, do zero, por que ainda merecem o orçamento dos seus clientes.
Quem chegar nessa nova fase com agentes em produção, time treinado para construir e cultura preparada para iterar todo dia terá uma vantagem assimétrica que não vai durar para sempre. Em alguns anos, fazer o que hoje parece avançado será o mínimo para entrar em campo.
Para nós da Econodata, acompanhar de perto a fronteira da IA aplicada a vendas B2B não é exercício de curiosidade. É parte do que estamos construindo todo dia, com convicção crescente de que estamos posicionados onde queremos estar quando a próxima onda chegar.
Paulo Krieser é CEO da Econodata, scale-up líder em prospecção B2B que recebeu diversos prêmios, entre eles 100 PEGN Startups to Watch, Top 1 B2B Stack Awards nas categorias de Pré-vendas, Geração de Leads e Outbound Marketing e GPTW Melhores do Brasil.
Também é host do Roda da Prospecção, um dos principais podcasts sobre prospecção B2B do país. Reconhecido como referência no setor, é palestrante nos maiores eventos de Vendas e Marketing da América Latina e uma voz ativa no mercado. Sua visão é clara: não existem fórmulas mágicas, mas sim estratégia e dados bem aplicados para gerar resultados reais e escaláveis.
Sob sua liderança, a Econodata se tornou a plataforma mais premiada do setor e líder em Geração de Leads, Inteligência de Mercado e Prospecção Ativa B2B.
