A Ema levantou US$ 77 milhões em uma Série B, elevando o total captado para US$ 140 milhões, para ampliar uma plataforma de “AI Employees” que executa processos corporativos em áreas como RH, TI e finanças. O financiamento, porém, expõe uma disputa maior: a startup quer vincular sua receita ao trabalho concluído, em vez de cobrar simplesmente pelo número de pessoas com acesso ao software.
A proposta atinge uma das bases econômicas do SaaS empresarial. Durante duas décadas, aumentar o número de usuários normalmente significou vender mais licenças. Se agentes passam a executar o trabalho que antes exigia esses usuários, a relação entre seats, utilização e valor produzido começa a enfraquecer.
A Ema quer vender trabalho concluído, não acesso ao software
Fundada em 2023, a Ema coordena múltiplos agentes capazes de atuar sobre os sistemas que as empresas já utilizam. Sua plataforma anuncia mais de 250 integrações e posiciona explicitamente a consolidação de SaaS e a cobrança baseada em resultados como parte da proposta comercial.
A empresa afirma ter mais de 50 contratos empresariais ativos, mais de 1 milhão de usuários empresariais ativos e mais de 5 milhões de ações e consultas processadas. Também diz que sua receita cresceu 50 vezes em dois anos e que os bookings superaram US$ 150 milhões.
Esse último número exige uma distinção importante. Segundo o CEO Surojit Chatterjee, os US$ 150 milhões representam o valor total de contratos que podem durar dois ou três anos. Não são ARR, e a Ema não divulgou sua receita anualizada atual. As métricas comerciais também são fornecidas pela própria companhia.
Há, porém, um indicador que ajuda a explicar por que investidores estão financiando a expansão: mais de 90% dos clientes teriam ampliado o uso para além do primeiro caso implementado, enquanto a companhia reporta net dollar retention próxima de 180%. Isso sugere expansão dentro das contas existentes, embora os números não sejam auditados publicamente.
Quando o agente faz o trabalho, o seat perde parte de sua função econômica
O modelo tradicional por usuário funciona particularmente bem quando o software aumenta a produtividade de pessoas que continuam operando o produto. Mais funcionários usando CRM, sistemas financeiros ou ferramentas de suporte normalmente significam mais licenças.
Um agente altera essa relação. Se ele resolve tickets, processa documentos, conduz onboarding ou atualiza diferentes sistemas sem exigir uma pessoa permanentemente conectada, o volume de trabalho pode crescer sem que o número de usuários humanos cresça junto.
Essa mudança já ultrapassou o discurso de startups. A Salesforce oferece Agentforce por consumo, cobrando por ações ou conversas, ao mesmo tempo que mantém opções por usuário. Uma ação padrão consome Flex Credits equivalentes atualmente a US$ 0,10. A Microsoft mantém o Copilot para Microsoft 365 a US$ 30 por usuário ao mês, mas oferece Copilot Studio também em modalidade pay-as-you-go baseada em créditos consumidos pelos agentes.
A Intercom vai ainda mais diretamente ao resultado: o Fin AI Agent cobra, por exemplo, US$ 0,99 por resolução, sem cobrança quando determinadas tentativas não chegam a um resultado faturável.
Não é, portanto, uma disputa simples entre startups com outcome pricing e incumbentes presos ao seat. Os próprios fornecedores tradicionais já estão construindo modelos híbridos, tentando preservar a previsibilidade das licenças enquanto capturam receita conforme agentes passam a executar mais tarefas.
Sheryl Kingstone, analista da 451 Research, parte da S&P Global Market Intelligence, descreveu essa transição de forma semelhante: empresas ainda demonstram preferência por modelos de licença, mas cresce a demanda por preços mais diretamente vinculados aos resultados produzidos.
A ameaça aumenta quando o agente deixa de ser apenas uma camada adicional
No curto prazo, agentes ainda dependem amplamente dos sistemas existentes. Eles consultam CRMs, ERPs, plataformas de RH, bases de conhecimento e ferramentas de atendimento para encontrar dados e executar ações.
Isso protege parte do mercado tradicional. O agente pode mudar a interface e automatizar o trabalho, mas o sistema de registro continua necessário.
A tese mais agressiva da Ema começa depois dessa fase. Chatterjee afirma que a companhia inicialmente se conecta às aplicações empresariais existentes, mas que alguns clientes passam posteriormente a reduzir sua dependência delas. Na visão do executivo, determinadas aplicações podem terminar exercendo principalmente o papel de banco de dados enquanto a camada de agentes concentra a execução dos processos.
Se esse padrão se confirmar em escala, a pressão não viria apenas da substituição completa de grandes plataformas. Poderia aparecer antes na redução de módulos contratados, menor crescimento de seats e transferência de orçamento para camadas agentic que operam vários sistemas ao mesmo tempo.
É nesse ponto que os agentes ameaçam a lógica econômica do SaaS: não precisam eliminar Salesforce, ServiceNow ou Workday para afetar suas receitas. Basta que uma parcela crescente do valor deixe de ser medida pelo número de pessoas que entram nessas plataformas.
A mesma lógica começa a alcançar consultorias e serviços de TI
A Ema também está mirando outra parcela do orçamento empresarial: implementação, integração e serviços profissionais.
Chatterjee disse à TechCrunch que agentes podem assumir partes do trabalho que tradicionalmente acompanha grandes plataformas empresariais, incluindo integração e implementação. Empresas de serviços já trabalham com a Ema, segundo o executivo, enquanto reconsideram modelos fortemente dependentes de mão de obra humana.
Nesse caso, a mudança econômica é semelhante. Uma consultoria normalmente monetiza horas, projetos e equipes. Um agente capaz de repetir integrações, validar configurações ou executar partes de um projeto reduz a ligação entre receita e quantidade de profissionais mobilizados.
Isso não significa que consultorias deixem de ser necessárias. Projetos empresariais continuam exigindo desenho de processos, governança, integração com sistemas legados, gestão de riscos e decisões que não podem simplesmente ser delegadas. A pressão estaria principalmente sobre trabalho repetível e mensurável que possa ser transformado em execução automatizada.
Cobrar pelo resultado resolve um problema e cria outro
Outcome pricing parece mais alinhado ao cliente porque reduz o incentivo para comprar licenças que permanecem ociosas. Mas ele exige uma resposta difícil: o que exatamente conta como resultado?
Uma resolução de suporte é relativamente simples de medir. O mesmo não vale necessariamente para uma análise financeira, uma contratação melhor executada ou um processo corporativo que envolve cinco sistemas e diversas aprovações humanas.
A própria Ema reconhece em seus materiais sobre pricing que cobrança por resultado depende de métricas claramente definidas e pode gerar disputas quando diferentes fatores influenciam o resultado.
Existe ainda o problema do custo variável. Pesquisa da KPMG divulgada em junho mostrou que somente 26% das organizações pesquisadas nos Estados Unidos tinham visibilidade completa e em tempo real sobre seus custos de IA, enquanto 35% apontavam gestão de custos e conhecimento sobre a economia da IA como uma barreira.
A McKinsey também alertou que workflows agentic podem apresentar custos complexos e inesperadamente elevados conforme ganham autonomia e passam a executar múltiplas chamadas, ferramentas e etapas por tarefa.
O modelo por assento oferece previsibilidade. O modelo por resultado oferece maior alinhamento com valor, mas transfere parte da complexidade para medição, atribuição e controle de custos.
A próxima disputa será sobre qual unidade representa valor
O aporte da Ema não prova que empresas abandonarão grandes plataformas de SaaS. Os próprios movimentos de Salesforce e Microsoft indicam algo menos binário: seats, consumo, ações e resultados podem coexistir dentro do mesmo contrato.
O que a expansão da Ema torna mais concreto é outra mudança. Quando software deixa de apenas ajudar uma pessoa a trabalhar e começa a executar o processo, “usuário” deixa de ser automaticamente a melhor unidade para medir valor.
A confirmação dessa tese virá menos de novos aportes e mais dos próximos contratos. Será necessário observar se clientes da Ema renovam e expandem enquanto efetivamente reduzem licenças, módulos ou gastos com serviços em outros fornecedores; se concorrentes ampliam modelos por ação ou resultado; e se a própria Ema consegue preservar margens quando os agentes assumem workflows mais complexos.
Se esses sinais aparecerem juntos, a mudança não será apenas tecnológica. O software empresarial continuará existindo, mas uma parcela crescente de sua receita poderá deixar de ser calculada pelo número de pessoas autorizadas a usá-lo e passar a depender de quanto trabalho ele realmente consegue concluir.
