Startup Paid de Londres Arrecada US$ 21,6 Milhões para Resolver Como Empresas Cobram por Agentes de IA que Substituem Trabalhadores
A Nova Economia do Trabalho Digital: Agentes de IA Desafiam o Antigo Modelo de Cobrança de Software
Arrecadação de US$ 21,6 milhões por startup de Londres sinaliza o fim da precificação por "assento" – e a ascensão da cobrança baseada em resultados para IA autônoma.
LONDRES — Nos anos 1990, as empresas de software tiveram uma ideia simples: cobrar dos clientes por “assento” de funcionário. Mais trabalhadores significavam mais valor, então a cobrança por assento parecia justa. Avançando três décadas, e essa matemática organizada está se desfazendo. Por quê? Porque os agentes de IA não apenas ajudam os funcionários – eles os substituem.
A Paid, uma startup com sede em Londres, acredita ter a resposta. Na segunda-feira, a empresa revelou uma rodada semente de US$ 21,6 milhões, liderada pela Lightspeed Venture Partners, elevando seu financiamento total para US$ 33,3 milhões. A missão da Paid é ambiciosa: construir a infraestrutura financeira para um mundo onde agentes de software, e não humanos, realizam a maior parte do trabalho.
“O antigo modelo por assento não faz sentido quando o software elimina os assentos por completo”, disse Manny Medina, fundador e CEO da Paid.
E o momento não poderia ser mais oportuno. Até 2030, agentes de IA autônomos poderiam injetar quase US$ 20 trilhões na economia global. No entanto, os sistemas de cobrança em que as empresas confiam hoje foram construídos para um mundo onde o software tornava os humanos mais rápidos, não redundantes.
Quando os Assentos Desaparecem, a Receita Também Desaparece
Para os fornecedores de software, o problema é brutal e óbvio. Imagine uma plataforma de atendimento ao cliente que cobra US$ 50 por agente humano por mês. Se agentes de IA assumem o controle, essa mesma empresa de repente cobra muito menos, mesmo que seu software esteja entregando resultados melhores. Os clientes ganham com os ganhos de eficiência, mas os fornecedores são penalizados por serem muito eficazes.
Os primeiros adeptos da Paid estão testando saídas para esse paradoxo. A IFS, provedora de software industrial que adquiriu a startup de IA TheLoops, usa o sistema da Paid para escalar soluções baseadas em agentes na fabricação e gestão de ativos. A Artisan, uma startup que vende “funcionários de IA” para desenvolvimento de vendas, agora vincula suas taxas diretamente a resultados como reuniões agendadas, em vez de licenças vendidas.
Claro, a precificação baseada em resultados cria suas próprias dores de cabeça. O que exatamente conta como um “chamado resolvido” ou um “lead qualificado”? Sem definições claras e confiáveis, disputas entre fornecedores e clientes são inevitáveis. As empresas que descobrirem como verificar os resultados de forma justa se diferenciarão daquelas que oferecem dashboards chamativos com pouca substância.
A Nova Infraestrutura por Trás dos Agentes
A Paid não está apenas ajustando a cobrança – ela está tentando redefini-la. Sua plataforma oferece cinco ferramentas principais que faltam nos sistemas legados:
- Portais de ROI que comprovam o valor para o cliente
- Opções de precificação flexíveis, como participação na receita (revenue-sharing) e taxas de sucesso
- Modelos de cobrança híbridos que combinam assinatura com taxas baseadas em resultados
- Rastreamento em tempo real dos custos de agentes de IA
- Análises focadas em IA para previsão e planejamento de cenários
Ela dificilmente está sozinha nessa corrida. A Skope, apoiada pela YC, se intitula “o sistema de cobrança para produtos de IA”. A Nevermined se concentra em liquidações em tempo real para trabalhos de IA. A Orb posiciona sua plataforma como “design de receita para a era da IA”.
O ecossistema mais amplo também está em movimento. O Google propôs um Protocolo de Pagamentos de Agentes para governar transações entre sistemas autônomos. Grupos acadêmicos apresentaram frameworks como o PACT, que aborda qualidade e responsabilidade em serviços de IA. E o Protocolo Coral imagina a coordenação descentralizada entre os próprios agentes.
O Contínuo Assento–Uso–Resultado
Apesar de todo o alarido em torno da cobrança baseada em resultados, a maioria das empresas em 2025 está combinando-a com modelos tradicionais. Dados da Orb sugerem que a cobrança puramente baseada em resultados ainda é rara, enquanto configurações híbridas – misturando assinaturas com taxas por resultados – dominam.
Isso faz sentido. As equipes financeiras anseiam por previsibilidade, então preferem uma receita de assinatura estável com bônus de desempenho adicionais. As empresas de serviços também estão se movendo nessa direção. A Globant, por exemplo, recentemente mudou da cobrança por hora para modelos de “AI Pod” que combinam capacidade reservada com cobranças baseadas no consumo.
O desafio técnico é comprovar os resultados sem brechas. Se um fornecedor reivindica um “lead qualificado”, o CRM (digamos, Salesforce) deve confirmá-lo. Se um “chamado resolvido” é registrado, plataformas como Zendesk ou ServiceNow – e até mesmo as pontuações de satisfação do cliente – precisam confirmar. Sem essas salvaguardas, os sistemas de cobrança são muito fáceis de burlar.
E depois há a contabilidade. As taxas baseadas em resultados complicam o reconhecimento de receita, uma área já carregada de nuances regulatórias. Se a Paid não conseguir fornecer dados limpos para sistemas ERP e financeiros como o NetSuite, a adoção estagnará, não importa quão atraente a tecnologia pareça.
Onde os Riscos Realmente Residem
A precificação não é o único obstáculo. A atribuição é outro. Quando múltiplos agentes de IA colaboram em uma tarefa, quem recebe o crédito pelo valor criado? Rastrear essas contribuições em ambientes corporativos onde ferramentas de diferentes fornecedores se sobrepõem está longe de ser simples.
A responsabilidade legal torna as coisas ainda mais complicadas. Se um agente de IA comete um erro caro, quem é o responsável – o fornecedor, o cliente ou ambos? Indústrias como manufatura e cadeia de suprimentos exigem governança rigorosa, com pontos de verificação humanos, trilhas de auditoria e responsabilidade clara incorporadas ao sistema.
A Paid optou por mirar em CFOs e líderes de operações de receita, não em engenheiros. Esse foco molda sua proposta: menos sobre magia tecnológica, mais sobre controle de margem e prontidão para auditoria. Concorrentes vindos de outras direções – digamos, ferramentas de observabilidade que estão migrando para a cobrança – enfrentam batalhas difíceis para convencer líderes financeiros de que são parceiros confiáveis.
O Que Observar a Seguir
Como saberemos se a infraestrutura baseada em resultados realmente decola? Alguns sinais se destacam:
- Playbooks verticais: Catálogos de resultados pré-construídos – por exemplo, para atendimento ao cliente, vendas ou manufatura – que reduzem o atrito.
- Serviços de verificação: Terceiros neutros que usam criptografia para confirmar se os resultados realmente aconteceram.
- Adoção por empresas de serviços: Consultorias que mudam seus próprios modelos de cobrança sob pressão dos clientes podem ser o sinal mais forte até agora.
- Protocolos padronizados: Frameworks de todo o setor, como o protocolo de pagamentos do Google ou o Model Context Protocol, que permitem que os agentes transacionem sem problemas.
O Ponto de Vista do Investidor
Para os investidores, os vencedores nesse espaço serão as empresas que conseguirem comprovar a integridade dos resultados enquanto se conectam perfeitamente às pilhas financeiras corporativas. Integração profunda de ERP, mecanismos robustos anti-fraude e flexibilidade de cobrança híbrida serão todos críticos.
A expertise no domínio também pode ser o diferencial competitivo (moat). Um sistema de cobrança único para todos é muito vago. Mas provedores que adaptam seus modelos para saúde, manufatura ou finanças poderiam estabelecer vantagens defensáveis precocemente.
A consolidação também parece provável, à medida que fornecedores de observabilidade e cobrança se unem para conectar os pontos, desde o rastreamento do sistema até a fatura. A primeira grande suíte de software a lançar a precificação por resultados como sua principal característica marcaria um momento decisivo. Por outro lado, se os primeiros adeptos tropeçarem em disputas ou falhas de verificação, o mercado poderá recuar para modelos mais seguros, baseados no uso.
No panorama geral, a infraestrutura para cobrança de agentes de IA parece a clássica jogada de “picaretas e pás” em uma corrida do ouro. Há demanda clara, mas os riscos de execução – da complexidade técnica à incerteza regulatória – são altíssimos.
Aviso Legal: Este artigo reflete dados e tendências atuais do mercado. Não constitui aconselhamento financeiro. Os leitores devem consultar profissionais licenciados antes de tomar decisões de investimento. As condições do mercado podem mudar rapidamente.