Em abril de 2026, a GitHub anunciou uma mudança na forma de cobrar pelo Copilot, seu assistente de programação. Até então, cada plano dava direito a uma cota fixa de uso por mês. A partir de junho, a cobrança passou a seguir o consumo real, medido por tarefa. A justificativa da própria empresa, publicada no blog oficial, foi direta: "uma pergunta rápida de chat e uma sessão de codificação autônoma de várias horas podiam custar exatamente o mesmo" dentro do plano fixo antigo — e isso não fazia mais sentido.
A frase resume um problema mais amplo do que o de uma ferramenta de programação. Segundo um levantamento da consultoria Bain & Company com mais de 30 fabricantes de software, 65% já misturam a licença tradicional por usuário com algum tipo de cobrança por uso ou por resultado de IA — e nenhum dos fabricantes analisados migrou totalmente para longe do modelo por usuário. A conclusão da Bain é que a licença por pessoa não está morrendo, mas está deixando de ser suficiente sozinha.
O motivo é simples de entender: um agente de IA não é uma pessoa fazendo login. Ele pode processar em uma hora o volume de trabalho de várias pessoas, ou ficar praticamente parado em um dia de pouca demanda. Cobrar — e orçar — por usuário quando o trabalho é feito por tarefa é medir a coisa errada. E essa distorção não fica só na relação entre empresa e fornecedor de software. Ela se repete, ponto a ponto, dentro de cada empresa que distribui IA para sua própria equipe por licença fixa.
Duas pontas do mesmo desperdício
A licença por pessoa desperdiça dinheiro nas duas pontas ao mesmo tempo, e é raro ver as duas mencionadas juntas.
De um lado, quem raramente usa a IA continua custando o preço cheio da licença todo mês. O relatório 2025 de gestão de ativos de TI da Flexera, com mais de 500 profissionais de TI ao redor do mundo, registra que 35% dos respondentes disseram que o desperdício com assinaturas de software aumentou no último ano — e que reconquistar licenças não usadas virou uma das prioridades que mais cresceram entre as equipes mais maduras nesse tipo de gestão. Licença parada é orçamento parado.
Do outro lado, quem realmente depende da IA no dia a dia esbarra num teto artificial: o limite mensal da licença individual, pensado para um uso médio que aquela pessoa específica já ultrapassou. A área que mais precisaria de IA — porque lida com mais volume, mais urgência, mais repetição — é frequentemente a que primeiro sente o limite do plano.
O resultado é uma empresa que, ao mesmo tempo, paga demais por gente que usa pouco e limita demais quem usa muito. Nenhuma licença fixa resolve os dois lados ao mesmo tempo, porque os dois lados pedem soluções opostas.
Por que só trocar de plano não resolve
A reação mais comum, diante desse desperdício, é comprar um plano maior para quem bate no teto e tentar remanejar ou cancelar a licença de quem não usa. Isso ajuda, mas não chega à raiz do problema.
A própria Bain aponta uma dificuldade real nessa transição: times comerciais e de compras estão acostumados a negociar por número de pessoas, não por volume de trabalho — e mudar essa lógica exige repensar processo interno, não só o contrato com o fornecedor. Enquanto isso não muda, a empresa continua comprando "cadeiras" para um trabalho que não é mais feito sentado numa cadeira específica.
Além disso, segundo a cobertura da PYMNTS sobre essa transição no mercado de software como um todo, muitos fornecedores estão empilhando cobrança de IA por cima da licença de assento em vez de substituí-la — o que ajuda o fornecedor a capturar receita, mas não necessariamente resolve o problema de visibilidade dentro da empresa que compra. Sem saber quanto cada área realmente consome, o orçamento de IA vira mais uma linha genérica na planilha, do mesmo jeito que a licença antiga.
O ponto cego real não é "qual plano comprar". É não ter, hoje, uma resposta simples para a pergunta: quanto cada equipe está de fato usando a IA — e para quê.
O que precisa existir na prática
Resolver isso exige trocar a unidade de cobrança e de acompanhamento interno: de pessoa para tarefa, com visibilidade em tempo real.
Custo visível por conversa, não só por assinatura. Cada interação com a IA carrega um custo real, e esse custo pode — e deveria — ser mostrado, não escondido atrás de uma mensalidade fixa que dilui tudo em uma média.
Créditos compartilhados pela equipe, não licença travada por pessoa. Um orçamento comum permite que quem precisa mais numa semana use mais, e quem precisa menos não deixa a diferença desperdiçada — sem exigir que alguém negocie um upgrade de plano individual toda vez que o volume de trabalho muda.
Roteamento automático para o modelo de IA mais barato que resolve a tarefa. Nem toda pergunta exige o modelo mais caro disponível. Direcionar automaticamente tarefas rotineiras para opções mais econômicas — e reservar o modelo mais robusto para o que realmente precisa dele — reduz custo sem exigir que cada pessoa entenda a diferença técnica entre um modelo e outro.
Consumo visível por área, não só o total da empresa. Um número único no fim do mês não diz quem está usando a IA para quê. Consumo detalhado por departamento é o que permite decidir onde investir mais e onde o uso ainda é baixo — a mesma lacuna de visibilidade que o relatório da Flexera identifica na gestão de licenças tradicionais.
É assim que a Skyller foi desenhada: custo transparente por conversa e créditos de IA compartilhados pela equipe, em vez de uma licença fixa por pessoa que ninguém consegue calibrar direito.
O que aparece quando o consumo fica visível
O efeito mais interessante de trocar licença por pessoa por orçamento comum não é só financeiro — é de descoberta. Quando o consumo de IA por área fica visível, padrões aparecem que a licença fixa escondia.
Uma equipe pode estar usando IA muito mais do que qualquer plano individual previa, sinalizando que aquele processo específico está maduro para mais automação. Outra pode estar mal aproveitando uma ferramenta cara, sinalizando falta de treinamento — não falta de necessidade. Uma terceira pode estar concentrando o uso num único modelo caro para tarefas simples, quando o roteamento automático já resolveria a maior parte delas por um custo bem menor. Nenhuma dessas três informações aparece quando o custo é uma mensalidade fixa dividida por cabeça.
Isso também muda a conversa de orçamento: em vez de negociar "quantas licenças a mais precisamos este ano", a discussão vira "onde o uso de IA está crescendo, e o orçamento precisa acompanhar". É uma pergunta mais próxima do que a empresa realmente quer saber.
Perguntas para levar à próxima reunião de orçamento
Antes de renovar mais um contrato de licença por usuário para ferramentas de IA, vale levar estas perguntas para a conversa com finanças e TI:
- Sabemos, hoje, quanto cada área da empresa realmente usa a IA disponível? Se a resposta vem só do número de licenças ativas, a empresa está medindo assento, não uso.
- Alguma equipe já esbarrou no limite do plano individual enquanto outra mal usa o dela? Se sim, uma licença fixa por pessoa está desperdiçando dos dois lados ao mesmo tempo.
- O orçamento de IA aumenta e diminui junto com o volume real de tarefas, ou é um valor fixo negociado uma vez por ano? Um orçamento comum, com consumo visível, acompanha a demanda real em vez de travá-la num número antigo.
- Existe rotina de reconquistar licença parada, ou ela só é notada na hora da renovação do contrato? Desperdício que só aparece na renovação já ficou meses ou anos sem ser corrigido.
