Durante décadas, a pergunta “construir ou comprar?” teve uma resposta quase automática para a maioria das empresas: comprar. Desenvolver software internamente era caro, lento e exigia equipes que poucos tinham. A IA no desenvolvimento de software está mexendo nessa conta, e as primeiras medições já mostram o efeito.
O que as medições já mostram
Na pesquisa The State of AI de 2026, o McKinsey registra dois dados que merecem atenção de quem vende software:
- cerca de dois em cada dez respondentes dizem que suas organizações já estão escalando agentes de programação, ou seja, ferramentas de IA que escrevem e modificam código. Nas grandes empresas, a proporção sobe para 31%;
- 32% afirmam que suas organizações desistiram de comprar pelo menos um software ou funcionalidade porque poderiam construí-lo internamente com essas ferramentas.
É uma mudança discreta, mas estrutural: a IA no desenvolvimento de software alterou quem consegue construir o quê. Quando quase um terço das empresas já deixou de comprar algo porque pode construí-lo, o mercado de software passa a competir não só com outros fornecedores, mas com o próprio cliente.
O que vem pela frente para a IA no desenvolvimento de software
As projeções da Gartner indicam que o movimento deve se acelerar. Em julho de 2025, a consultoria estimou que, até 2028, 90% dos engenheiros de software corporativos usarão assistentes de código com IA, contra menos de 14% no início de 2024. A mesma análise prevê que, até 2027, pelo menos 55% das equipes de engenharia de software estarão desenvolvendo funcionalidades baseadas em grandes modelos de linguagem.
No artigo sobre tendências de adoção de junho de 2026, a Gartner descreve como a IA generativa já automatiza geração de código, autocompletar e criação de testes, com as empresas de serviços de TI liderando a adoção. Os assistentes de código são hoje o maior segmento, mas o uso se estende a levantamento de requisitos, planejamento, testes, controle de versões, documentação e operação. A consultoria espera automação completa do ciclo de desenvolvimento de software, com raciocínio agêntico, em até três anos.
Isso muda o papel de quem programa. Segundo a Gartner, o trabalho do desenvolvedor deve migrar da implementação para a orquestração: definir problemas, desenhar sistemas e garantir que as ferramentas de IA entreguem resultados de qualidade.
O efeito da IA no desenvolvimento de software sobre quem vende
Se o cliente consegue reproduzir uma funcionalidade em semanas, o código em si deixa de ser a principal barreira de proteção de um produto. A Gartner aponta a dimensão do abalo em uma área específica: até 2027, o uso de IA generativa e de agentes deve criar o primeiro desafio real às ferramentas de produtividade tradicionais em 30 anos, provocando uma reconfiguração de mercado de US$ 58 bilhões.
O que tende a proteger um fornecedor nesse cenário de IA no desenvolvimento de software não é o que ele escreveu, mas o que é difícil de reproduzir:
- dados proprietários que o cliente não tem;
- conhecimento de domínio incorporado ao produto, como regras técnicas, regulatórias ou científicas;
- validação e certificação, especialmente em setores regulados;
- responsabilidade pela operação: suporte, segurança, atualização e garantia de funcionamento.
O custo que não aparece no protótipo
Construir ficou mais barato para começar, mas não necessariamente para manter. Todo software construído internamente precisa de alguém que corrija falhas, atualize dependências, responda por segurança e acompanhe mudanças de regulação. O próprio uso da IA tem custo: cerca de 20% dos respondentes do McKinsey relatam que os custos operacionais da IA, incluindo o consumo de tokens, limitaram seu uso.
A Gartner recomenda equilibrar automação e supervisão humana no uso de IA no desenvolvimento de software de acordo com a criticidade do negócio, o risco e a complexidade do fluxo de trabalho. Um sistema que roda a folha de pagamento não pode ser tratado como um protótipo de fim de semana.
O que isso significa para deep techs e empresas
Para uma deep tech, a notícia é ambígua. De um lado, as ferramentas de IA permitem construir produtos com equipes menores e mais rápido. De outro, o mesmo vale para o cliente e para qualquer concorrente. A defesa mais sólida é vender o que nasceu no laboratório e não se replica com um prompt: dados, método validado e conhecimento científico aplicado.
Para empresas estabelecidas, a decisão entre construir e comprar ganha novos critérios diante da IA no desenvolvimento de software. Faz sentido construir o que é central para a diferenciação e o que a empresa quer controlar. Faz sentido comprar, ou buscar parceiros, o que exige conhecimento especializado, responsabilidade técnica contínua ou validação regulatória. Na dúvida, a pergunta útil não é “conseguimos construir?”, mas “queremos manter isso pelos próximos cinco anos?”.
Este é o quinto artigo da série. No anterior, tratamos da visão computacional e dos dados sintéticos no chão de fábrica. No último, reunimos os aprendizados em cinco passos práticos para quem quer transformar IA generativa em resultado.
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Fontes
- McKinsey & Company · The State of AI: Global Survey 2026 · ago. 2026.
- Gartner · Gartner Identifies the Top Strategic Trends in Software Engineering for 2025 and Beyond · comunicado, 1º jul. 2025.
- Gartner · Top Emerging Adoption Trends for Generative AI, por Vibha Chitkara · 22 jun. 2026.
- Gartner · Gartner Announces Top Predictions for Data and Analytics in 2026 · comunicado, 11 mar. 2026.
