IA barateia criação de software, mas levanta debate sobre "construir ou comprar"

A ascensão da inteligência artificial generativa e de agentes de código está barateando a criação de softwares empresariais, tornando mais atraente para as empresas a opção de construir sistemas próprios, seja internamente ou com o apoio de consultorias e software houses. Um artigo da Harvard Business Review, intitulado “The End of One-Size-Fits-All Enterprise Software”, sugere que a IA está alterando a lógica econômica que favorecia o software padronizado. No entanto, a facilidade de criar a primeira versão não se traduz em facilidade para operar, proteger, integrar e evoluir o sistema.

Um estudo sobre a decisão de comprar ou construir, “The Buy-or-Build Decision, Revisited: How Agentic AI Changes the Economics of Enterprise Software”, considera exagerada a tese de uma "SaaSocalypse", mas levanta a questão fundamental: só porque ficou mais fácil construir, vale a pena construir tudo? A resposta envolve a análise de seis fatores: custo total, tempo para gerar valor, diferenciação estratégica, segurança, capacidade de evolução e estrutura interna para sustentar a solução.

Os riscos da construção de software com IA

O erro mais comum é considerar apenas o custo da primeira versão, ignorando despesas com correção de bugs, suporte, observabilidade, hospedagem, armazenamento, testes, documentação, segurança e novas integrações. Além disso, a dependência é um risco significativo. No desenvolvimento interno, o conhecimento crítico pode se concentrar em poucos indivíduos, tornando a manutenção arriscada caso essas pessoas saiam. Na terceirização, a dependência migra para o parceiro, especialmente se o contrato não definir claramente a propriedade do código, documentação e níveis de serviço.

Outro risco é tratar segurança e governança como funcionalidades posteriores. Soluções criadas rapidamente tendem a priorizar o fluxo principal, deixando para depois a implementação de autenticação, perfis, permissões, criptografia, registros de auditoria, backups e gestão de vulnerabilidades. Casos recentes, como um agente da Replit que apagou uma base de produção e vulnerabilidades em sistemas como Grok Build e Claude Code, evidenciam a fragilidade de sistemas que funcionam em demonstração, mas carecem de controles para operação em produção.

Expertise em produto é essencial

Construir um produto de software exige mais do que apenas codificação; requer compreensão do problema, simplificação do fluxo, definição de arquitetura de dados, desenho de permissões, antecipação de exceções e criação de uma experiência de usuário compreensível. Times internos podem dominar o processo técnico, mas nem sempre possuem as competências de produto, UX e engenharia. Isso pode levar a problemas como requisitos importantes surgindo apenas após o uso, casos-limite não considerados, estruturas de dados que dificultam evoluções e controles implementados apenas na interface, sem proteção no back-end.

A falta de compreensão integral da arquitetura e validação do código pode gerar efeitos inesperados a cada alteração, elevando o custo de manutenção. Ignorar a distância entre um protótipo e um sistema corporativo completo, com suas integrações, permissões, segurança, testes e anos de manutenção, pode resultar em dados expostos, decisões baseadas em informações pouco confiáveis e custos crescentes.

Quando faz sentido construir?

A decisão de construir um software com IA faz sentido quando três condições se alinham: o mercado não atende adequadamente à necessidade específica; o controle sobre o processo de desenvolvimento gera uma diferenciação estratégica clara para a empresa; e a organização possui a capacidade e a disposição para gerenciar todo o ciclo de vida do produto, desde a concepção até a manutenção contínua.

Por outro lado, a opção de comprar um software tende a ser superior quando o problema é comum, há urgência em gerar valor, os dados ou processos envolvidos são críticos e a empresa não deseja transformar a manutenção desse software em uma competência central de seu negócio. A IA facilitou a produção de código, mas não diminuiu as consequências de um software mal projetado ou mal mantido. A vantagem competitiva futura residirá na capacidade de discernir quais sistemas realmente valem a pena ser construídos.