Durante décadas, a decisão entre construir um software do zero ou adquirir uma solução pronta guiou estratégias de tecnologia em empresas dos mais diversos setores. A equação parecia simples, comprar acelerava a adoção e reduzia custos, construir oferecia personalização e controle. Mas a chegada da inteligência artificial generativa, e, em especial, do desenvolvimento assistido por IA (AIAD), modificou todas as variáveis dessa conta. Não se trata mais de decidir entre duas abordagens clássicas, e talvez o dilema tradicional já nem exista mais.

Com a IA generativa otimizando etapas cruciais do ciclo de desenvolvimento, como a escrita de código, os testes automatizados, a detecção de bugs e até sugestões de arquitetura, construir software sob medida deixou de ser um esforço exclusivo de grandes corporações com orçamentos robustos. Modelos pré-treinados, bibliotecas especializadas e plataformas low-code ou no-code potencializadas por IA reduziram drasticamente os custos e o tempo de desenvolvimento.

Em vez de meses, muitas soluções hoje são entregues em semanas, e em vez de equipes internas numerosas, times enxutos e altamente especializados conseguem entregar aplicações personalizadas e escaláveis com eficiência impressionante. O GitHub Copilot, lançado em 2021, é um exemplo prático de IA generativa que auxilia desenvolvedores, sugerindo códigos e completando trechos automaticamente. Um estudo da GitHub indicou que desenvolvedores usando o Copilot completaram tarefas 55% mais rápido em média, enquanto que os que usaram levaram em média 1 hora e 11 minutos para concluir a tarefa, os que não usaram o GitHub Copilot levaram em média 2 horas e 41 minutos.

Diante dessa realidade, o antigo argumento de que comprar software pronto era sinônimo de economia perde força. As soluções genéricas, embora tentadoras, frequentemente não se moldam às particularidades de processos internos, não escalam com a mesma agilidade e criam uma dependência limitadora. No curto prazo, podem parecer suficientes, mas no médio e longo prazo, se tornam entraves à inovação.

Mais do que isso, a própria noção de que a vantagem competitiva reside no código em si começa a ruir. Em um cenário em que reescrever uma aplicação inteira se tornou barato e viável, a ideia de “proteger o código” como ativo estratégico faz cada vez menos sentido. O valor real está na arquitetura da solução, na fluidez da integração com os sistemas do negócio, na governança dos dados e, principalmente, na capacidade de adaptar rapidamente o software à medida que o mercado, ou a empresa, muda.

O uso de inteligência artificial (IA) e automação reduzem até 50% no tempo de desenvolvimento, conforme apontado por 75% dos executivos entrevistados em relatório conduzido pela OutSystems e KPMG. Mas se o “build” é o novo normal, surge um segundo dilema: construir internamente ou com parceiros externos especializados? Aqui, o pragmatismo fala mais alto. Criar uma equipe própria de tecnologia exige investimento contínuo, gestão de talentos, infraestrutura e, sobretudo, tempo, o ativo mais escasso na corrida pela inovação. Para empresas cujo core business não é software, essa escolha pode ser contraproducente.

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Por outro lado, parcerias estratégicas com empresas de desenvolvimento trazem vantagens, como acesso imediato a know-how técnico avançado, entrega acelerada, flexibilidade de contratação e redução de overhead operacional. Equipes terceirizadas experientes atuam como extensão da empresa, com foco em resultado, e muitas vezes já vêm com modelos prontos de arquitetura escalável, pipelines de CI/CD integrados e frameworks testados, tudo que seria custoso e demorado construir do zero. Vale ainda mencionar um terceiro elemento nessa equação: o efeito rede da expertise acumulada.

Enquanto times internos enfrentam uma curva de aprendizado contínua, especialistas externos que atuam em múltiplos projetos acumulam repertório técnico e de negócios em ritmo muito mais acelerado. Essa inteligência coletiva, aplicada de forma direcionada, muitas vezes gera soluções mais eficazes e inovadoras. A decisão, portanto, já não é entre comprar ou construir, mas entre se prender a soluções engessadas ou construir algo que realmente atenda ao que o negócio precisa. A personalização, antes um luxo, tornou-se uma expectativa, a escalabilidade, uma exigência, e a IA, um divisor de águas.

No fim, o verdadeiro diferencial competitivo não está no software pronto, nem nas linhas de código escritas sob medida, mas na agilidade estratégica com que as empresas integram soluções tecnológicas ao seu crescimento. A era do AIAD nos convida a abandonar dilemas binários e pensar em software como um processo contínuo, vivo e estratégico. E, para isso, não basta construir, é preciso construir com inteligência, parceiros certos e visão de futuro.

Fabio Seixas, CEO da Softo.

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Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais

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A inteligência artificial (IA) está reescrevendo as regras da gestão operacional, desafiando a relevância de ferramentas tradicionais como SOPs (Standard Operating Procedures), playbooks e frameworks. Durante décadas, esses instrumentos foram sinônimos de controle, eficiência e escalabilidade. Hoje, porém, a velocidade exponencial da IA torna a documentação obsoleta antes mesmo de ser concluída. No desenvolvimento de software, o impacto é ainda mais evidente: frameworks de ontem viram legados em meses, e tentar manter processos atualizados consome recursos que poderiam ser direcionados à inovação. Estamos diante de um novo paradigma, onde a previsibilidade cede espaço à adaptação constante, exigindo das empresas uma reinvenção de processos e da própria liderança.

Tradicionalmente, SOPs garantiam ordem e repetibilidade, mas em um ambiente onde tecnologias evoluem rapidamente, a dependência de documentos rígidos cria inércia. No setor de tecnologia, por exemplo, equipes de desenvolvimento que seguem playbooks fixos para gerenciamento de projetos podem ficar presas a metodologias como Scrum ou Kanban, enquanto a IA sugere abordagens dinâmicas, como sprints adaptativos baseados em dados em tempo real. A tentativa de documentar tudo cria uma falsa sensação de controle, quando, na prática, engessa a capacidade de resposta.

A pergunta inevitável é: estamos tentando impor ordem demais a um ambiente que exige fluidez? Empresas inovadoras estão tratando processos como “software vivo”, sistemas que aprendem, se atualizam e se reconfiguram automaticamente. A Shopify, por exemplo, integrou a IA em sua cultura operacional, incentivando cada colaborador a testar ferramentas, compartilhar descobertas e adaptar fluxos de trabalho em tempo real. Isso transformou seus processos em organismos dinâmicos, alinhados à velocidade das mudanças tecnológicas. Esses tipos de empresas não veem a IA como acessório, mas como infraestrutura essencial, um sistema operacional invisível que permeia decisões e fluxos.

No entanto, a transição para esse modelo enfrenta barreiras significativas. A resistência cultural é um obstáculo: equipes habituadas a processos rígidos podem relutar em adotar abordagens fluidas, temendo perda de controle. Um estudo da Gartner (2023) aponta que que 66% dos CEOs acreditam que seus modelos de negócios ainda não estão prontos para a aplicação efetiva da IA. Além disso, a integração de IA exige investimentos em infraestrutura e capacitação.

As pequenas empresas, com orçamentos limitados, podem achar difícil competir com gigantes que têm recursos para desenvolver algoritmos próprios. Há também riscos: processos excessivamente fluidos podem levar à desorganização, e a automação cega de SOPs, sem supervisão humana, pode gerar erros críticos, como decisões baseadas em dados enviesados. Com isso, a velocidade da IA pode pressionar equipes a priorizar resultados imediatos, sacrificando a estratégia de longo prazo.

A solução está em equilibrar agilidade e estrutura. Em vez de abandonar SOPs, empresas podem transformá-los em conjuntos de princípios adaptáveis, que combinam diretrizes gerais com autonomia contextual. A IA pode ser usada para atualizar processos em tempo real: por exemplo, ferramentas como Copilot, da Microsoft, analisam padrões de código e sugerem otimizações instantâneas, reduzindo o tempo de desenvolvimento. Além disso, líderes precisam fomentar uma cultura de experimentação, onde testar e errar seja parte do processo. A Thoughtworks, consultoria global de tecnologia, adota “playbooks vivos” que evoluem com base em feedback de projetos, permitindo que equipes ajustem fluxos sem depender de manuais estáticos.

A IA está redefinindo não apenas processos, mas o próprio conceito de liderança e organização. Em um mundo onde a velocidade da mudança supera a capacidade de documentar, empresas que se apegam a SOPs rígidos correm o risco de ficar para trás. A nova ordem exige processos como “software vivo”, dinâmicos, adaptáveis e alimentados por IA, e líderes capazes de estruturar o caos sem sufocá-lo. Exemplos como a Shopify mostram que a integração da IA na cultura operacional é o caminho para a competitividade, mas o sucesso depende de superar barreiras culturais, investir em capacitação e equilibrar automação com estratégia. Em 2025, o diferencial não está em controlar o futuro, mas em aprender a surfar suas ondas, desaprendendo, reaprendendo e reconfigurando a cada ciclo. Cabe às empresas decidir: adaptar-se à velocidade da IA ou ser engolidas por ela.

Fabio Seixas, CEO da Softo.

Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais

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