A promessa de economizar milhões ao usar inteligência artificial para construir software próprio tem seduzido empresas. A ideia de dispensar plataformas como SAP ou Workday e desenvolver aplicações customizadas com ferramentas como Claude Code, por exemplo, soa atraente para muitos CIOs. No entanto, a experiência mostra que a capacidade de construir não garante que seja a decisão mais acertada.
CIOs que consideram essa rota devem se perguntar: mesmo que possamos construir, deveríamos? O tempo e os recursos dedicados ao desenvolvimento interno podem desviar o foco de prioridades mais estratégicas e de maior valor para o negócio. Muitas vezes, o projeto que parecia uma solução eficiente acaba sendo cancelado após meses de desenvolvimento infrutífero, levando à compra de uma solução de mercado já consolidada.
O dilema entre construir e comprar
A tentação de criar software interno com IA é compreensível, especialmente para empresas com equipes de engenharia robustas. Contudo, a questão central é se essa empreitada se alinha à competência principal da organização. Empresas de tecnologia de ponta, com centenas de milhares de funcionários, podem ter talentos para desenvolver qualquer coisa, mas isso não significa que devam. O foco deve permanecer na inovação e no core business, e não em reinventar soluções que já existem no mercado.
A análise de custo-benefício também é crucial. O argumento de economia ao cortar assinaturas de plataformas externas pode ser enganoso. Os custos de desenvolvimento, manutenção, segurança e atualização de um software interno, especialmente aqueles baseados em LLMs, podem facilmente superar em cinco a dez vezes o valor de uma plataforma de automação de fluxos de trabalho pronta. A manutenção contínua e a adaptação às mudanças do negócio representam despesas significativas e muitas vezes subestimadas.
Segurança, governança e conhecimento institucional
Além dos custos, a segurança e a governança de software desenvolvido internamente com IA apresentam desafios complexos. Proteger essas aplicações contra ameaças cibernéticas em constante evolução é uma tarefa árdua. A possibilidade de agentes de IA agirem de forma autônoma e ultrapassar permissões, causando danos significativos, é um risco real. Incidentes onde agentes autônomos excedem suas permissões já são uma preocupação documentada no setor, levantando sérias questões sobre controle e supervisão.
A capacidade de garantir a auditabilidade, o cumprimento de regulamentações e o rastreamento de permissões são aspectos críticos que exigem uma avaliação honesta das capacidades da equipe interna. A governança de IA é um campo novo e arriscado, e a falta de preparo pode expor a empresa a vulnerabilidades graves.
Outro ponto frequentemente negligenciado é a dependência do conhecimento institucional. A rotatividade de gestores, especialmente de CIOs, cujo tempo médio de permanência é de cerca de 4,5 anos, pode ser um fator decisivo. Um sistema customizado, que leva anos para ser desenvolvido e amadurecer, pode perder todo o seu conhecimento e suporte quando o líder que o concebeu deixa a empresa, especialmente se não houver documentação adequada ou uma equipe de suporte dedicada.
Onde a IA para construção faz sentido
Existem, contudo, cenários onde a construção de software com IA é vantajosa. Isso ocorre quando os projetos visam diferenciar o negócio, aproveitando dados proprietários e conhecimento institucional acumulado ao longo de décadas, como na otimização de rotas logísticas. Nesses casos, o investimento em desenvolvimento interno pode gerar uma vantagem competitiva única.
Para fluxos de trabalho mais padronizados, como onboarding de funcionários ou processamento de pedidos de folga, a aquisição de plataformas de IA de fornecedores externos é geralmente a opção mais sensata. Essas soluções oferecem ROI claro, com guardrails bem definidos e menor risco. A IA, embora tenha democratizado a construção de software, não eliminou a necessidade de escolhas estratégicas criteriosas. A decisão entre construir ou comprar exige uma análise profunda, considerando não apenas a capacidade técnica, mas também o alinhamento com a estratégia de longo prazo da empresa e a gestão de riscos.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Fortune
