O avanço da inteligência artificial está provocando uma transformação significativa no desenvolvimento de software. Mais do que acelerar tarefas, a Tecnologia vem mudando a forma como as equipes trabalham, ampliando a produtividade e reposicionando o papel da engenharia de software dentro das empresas.
De acordo com levantamento realizado pela International Data Corporation em parceria com a Intel, 97,6% das empresas nas Américas já registram resultados concretos com o uso de Inteligência Artificial. O estudo aponta melhoria média de 20% nas atividades-alvo e ganhos que podem chegar a 49% em casos de maior maturidade no uso da tecnologia.
Esse avanço marca uma virada estratégica no setor de tecnologia. Com a automação de tarefas repetitivas de programação, profissionais de software passam a dedicar mais tempo a áreas consideradas críticas para o sucesso dos projetos, como arquitetura de sistemas, integração tecnológica, segurança digital e governança.
Mudança no papel da engenharia de software
Com a inteligência artificial assumindo parte das tarefas de codificação, a produtividade das equipes passa a atuar como um motor de transformação estrutural dentro das empresas.
O ganho de velocidade no desenvolvimento permite que os profissionais se concentrem em decisões estratégicas, responsáveis por gerar impacto direto nos resultados do negócio. Nesse novo cenário, o diferencial competitivo deixa de estar apenas na capacidade de produzir código e passa a estar na habilidade de estruturar soluções tecnológicas robustas e sustentáveis.
Segundo Fabio Seixas, a complexidade do desenvolvimento de software não desapareceu com a inteligência artificial, mas mudou de lugar dentro do processo tecnológico.
“A IA não eliminou a complexidade do software, apenas a deslocou. O gargalo deixou de ser escrever código e passou a ser garantir arquitetura sólida, qualidade, governança e impacto real no negócio”, afirma o executivo da Softo.
Desafios mais estratégicos e menos visíveis
Na prática, o desenvolvimento de software passa a enfrentar desafios que não estão necessariamente na programação em si, mas em camadas estruturais da tecnologia.
Entre os principais pontos de atenção estão a integração entre sistemas, a segurança das aplicações, a confiabilidade das soluções e a responsabilidade sobre os resultados gerados pela tecnologia.
Esses fatores exigem maior maturidade das equipes e também uma revisão dos processos de gestão dentro das empresas, que passam a depender de decisões técnicas mais estratégicas para garantir eficiência e inovação.
Novo modelo econômico para empresas de tecnologia
Além de mudanças operacionais, o avanço da inteligência artificial também começa a influenciar o modelo econômico do setor de software.
Segundo especialistas, cresce a tendência de estruturas comerciais baseadas em resultados concretos, conhecidas como modelos orientados a “outcomes”. Nesse formato, empresas de tecnologia passam a ser avaliadas não apenas pelo volume de entregas, mas pelo impacto que suas soluções geram ao longo do tempo.
Para Fabio Seixas, essa transformação reflete um movimento natural de maturidade do setor tecnológico.
“Quando o risco aumenta e o valor está na decisão, não faz sentido precificar tecnologia apenas pelo esforço. A tendência é que empresas de software assumam responsabilidade pelo impacto que geram, e não apenas pelo que entregam”, destaca.
Com a inteligência artificial ampliando a capacidade produtiva das equipes, o desenvolvimento de software entra em uma nova fase, na qual produtividade, estratégia e geração de valor passam a caminhar cada vez mais juntas.
