IA barateia criação de software, mas riscos de manutenção persistem
Destaques
- •IA generativa e agentes de código reduzem o custo inicial de desenvolvimento de software, incentivando empresas a construir sistemas próprios.
- •Especialistas alertam que o custo total de um software vai além da primeira versão, incluindo manutenção, segurança e evolução, que continuam caros e complexos.
- •A decisão entre construir ou comprar um software deve considerar não apenas a facilidade de criação, mas a capacidade da empresa de gerenciar todo o ciclo de vida do produto.
A inteligência artificial (IA) generativa e os agentes de código estão revolucionando a forma como o software empresarial é desenvolvido, tornando a construção de sistemas próprios mais acessível e atraente para as empresas. O artigo "The End of One-Size-Fits-All Enterprise Software", publicado na Harvard Business Review, sugere que a IA está desmantelando a lógica econômica que favorecia softwares padronizados, abrindo portas para soluções customizadas, seja internamente ou com o apoio de consultorias e software houses.
No entanto, a facilidade de criar a primeira versão de um software não se traduz em simplicidade para operá-lo, protegê-lo, integrá-lo e evoluí-lo. O estudo "The Buy-or-Build Decision, Revisited: How Agentic AI Changes the Economics of Enterprise Software" considera exagerada a tese de uma "SaaSocalypse" – um cenário onde o Software as a Service (SaaS) seria completamente substituído. A questão central para as empresas passa a ser: só porque ficou mais fácil construir, significa que vale a pena construir tudo?
Os 6 fatores da decisão de construir ou comprar
A decisão entre desenvolver um software internamente ("make") ou adquiri-lo de terceiros ("buy") agora envolve uma reavaliação de seis fatores cruciais. Estes incluem o custo total de propriedade, o tempo necessário para gerar valor, o potencial de diferenciação estratégica, os requisitos de segurança e conformidade, a capacidade de evolução futura e a estrutura organizacional necessária para sustentar a solução.
O framework destaca três riscos frequentemente negligenciados no processo de "make". O primeiro e mais comum é tratar o custo da primeira versão como o custo total. Orçamentos iniciais raramente contemplam despesas contínuas como correção de bugs, suporte técnico, observabilidade, hospedagem, armazenamento, testes rigorosos, documentação detalhada, segurança robusta e a implementação de novas integrações.
Riscos de dependência e segurança na construção de software
Um segundo risco significativo é a dependência. No desenvolvimento interno, o conhecimento crítico pode se concentrar em poucos indivíduos, tornando a manutenção e a evolução do sistema lentas e arriscadas caso essas pessoas deixem a empresa, especialmente na ausência de documentação e testes adequados. Na construção terceirizada, a dependência migra para o parceiro, exigindo contratos claros sobre propriedade do código, documentação, portabilidade e níveis de serviço.
O terceiro risco é tratar segurança e governança como funcionalidades secundárias. Soluções desenvolvidas rapidamente tendem a priorizar o fluxo principal de dados, relegando controles como autenticação, perfis de permissão, criptografia, auditoria, backups e gestão de vulnerabilidades para um segundo momento. Casos recentes, como um agente da Replit que apagou uma base de produção e vulnerabilidades em sistemas de IA como Grok Build e Claude Code, ilustram a fragilidade de aplicações que funcionam em demonstração, mas carecem de controles essenciais para produção.
Expertise em produto e o ciclo de vida do software
O quarto risco identificado é a construção de tecnologia sem a devida expertise em produto. Desenvolver um produto vai além de programar; exige a compreensão profunda do problema, a simplificação de fluxos, a definição de arquitetura de dados, o design de permissões e a criação de uma experiência de usuário intuitiva. Times técnicos podem dominar o processo de desenvolvimento, mas nem sempre possuem as competências de produto, UX e engenharia necessárias.
Isso pode levar a problemas recorrentes, como requisitos que só surgem durante o uso, casos-limite não considerados, estruturas de dados que dificultam relatórios e integrações, experiências de usuário complexas, controles de segurança apenas na interface e efeitos inesperados em cada alteração, elevando o custo de manutenção. Ignorar a distância entre um protótipo e um sistema corporativo robusto pode resultar em dados expostos, decisões baseadas em informações pouco confiáveis e custos crescentes.
Quando construir e quando comprar?
O desenvolvimento interno ("make") faz sentido quando a necessidade de negócio não é bem atendida pelo mercado, o controle do processo gera diferenciação estratégica e a empresa possui a capacidade e a disposição para gerenciar todo o ciclo de vida do produto. Por outro lado, a aquisição de software ("buy") tende a ser superior quando o problema é comum, há urgência em gerar valor, os dados ou processos são críticos e a empresa não deseja transformar a manutenção de software em uma competência central.
A IA tornou a produção de código mais barata, mas não as consequências de um software mal executado. A vantagem competitiva futura residirá não em quem constrói mais sistemas, mas em quem souber identificar precisamente quais sistemas realmente valem a pena serem construídos, considerando todas as implicações de seu ciclo de vida.
O que diz a pesquisa
Um estudo publicado no arXiv.org em 2026, intitulado "The Buy-or-Build Decision, Revisited: How Agentic AI Changes the Economics of Enterprise Software", analisa como os avanços em IA generativa, especialmente sistemas de codificação autônoma, estão alterando a decisão econômica de "comprar ou construir" software corporativo. O artigo, que adota uma abordagem conceitual combinando a economia de custos de transação e a visão baseada em recursos, reavalia os fatores que fundamentam essa decisão.
A pesquisa contribui ao analisar como a IA remodela determinantes da decisão, como custo, diferenciação estratégica, especificidade de ativos, risco de dependência de fornecedor, tempo de lançamento no mercado, qualidade e conformidade, e capacidade organizacional. O estudo também desenvolve uma tipologia de aplicações empresariais por sua sensibilidade a essas mudanças induzidas pela IA e demonstra que a IA transforma fundamentalmente as propriedades de governança da opção "make", criando uma forma híbrida de governança que combina propriedade do código com dependência de infraestrutura de IA externa.
O artigo conclui que a tese da "SaaSocalypse" é exagerada para a maioria das empresas, mas reconhece que a IA muda as propriedades de governança e os requisitos de capacidade para o desenvolvimento interno de software.
