Construir software está ficando mais fácil. Isso é um fato! Nos últimos anos, ferramentas de inteligência artificial avançaram de assistentes capazes de completar algumas linhas de código para agentes que conseguem criar interfaces, desenvolver funcionalidades, escrever testes, produzir documentação e participar de diferentes etapas do desenvolvimento de um produto.

Essa mudança já começa a aparecer nas decisões das empresas. Uma pesquisa global da McKinsey, publicada em agosto de 2026 no estudo The state of AI in 2026: On the road to ROI, mostrou que 32% dos entrevistados afirmaram que suas organizações desistiram da compra de pelo menos um software ou funcionalidade porque perceberam que poderiam construir a solução internamente com o apoio de agentes de programação.

É um número relevante. Ele mostra que a inteligência artificial começa a alterar a própria economia do desenvolvimento de software. Uma ideia que antes precisaria passar por meses de planejamento, orçamento e desenvolvimento hoje pode ganhar um protótipo funcional em poucos dias. Em alguns casos, em poucas horas.

Esse ganho de capacidade cria novas possibilidades para empresas de praticamente todos os setores. Também aumenta a responsabilidade sobre aquilo que decidimos construir. Quando transformar uma ideia em software exige menos esforço, surgem mais ideias sendo transformadas em software.

Algumas resolvem problemas importantes. Outras consomem tempo, criam novas dependências e adicionam complexidade a operações que já eram complexas. A capacidade de produzir cresceu rapidamente. A necessidade de entender profundamente o problema continua presente.

Construir rápido também exige escolher bem

Quem trabalha com desenvolvimento de produtos digitais conhece uma situação bastante comum. Uma demanda chega como solução pronta.

• “Precisamos de um aplicativo”
• “Precisamos colocar IA nesse processo”
• “Precisamos criar um novo dashboard”
• “Precisamos desenvolver nosso próprio sistema”

O trabalho mais importante começa algumas perguntas antes. Quem utiliza essa solução? Qual problema está acontecendo hoje? Com que frequência? Quanto ele custa para a organização? Como as pessoas resolvem isso atualmente? Existe uma solução pronta? O comportamento do usuário sustenta a hipótese? Essa funcionalidade realmente precisa existir?

Com ferramentas capazes de gerar software rapidamente, pular essas perguntas ficou ainda mais tentador. Também ficou mais fácil descobrir tarde que a resposta estava errada.

Afirmamos isso pois trabalhamos há mais de uma década com uma abordagem orientada por design. Isso significa dedicar parte importante do processo ao entendimento do problema, das pessoas envolvidas, das restrições do negócio e do contexto tecnológico antes de avançar com determinadas decisões.

Discovery, pesquisa, prototipação e testes ajudam a reduzir incertezas antes que elas se transformem em produto, infraestrutura e manutenção. Esse trabalho ganha ainda mais importância em um cenário de abundância tecnológica.

Quanto maior a capacidade de execução de uma empresa, maior também pode ser a quantidade de decisões que ela coloca em produção.

Código gerado continua sendo software

Outro efeito da evolução das ferramentas de IA aparece na percepção de simplicidade. Criar uma primeira versão de uma aplicação pode parecer cada vez mais acessível. Manter essa aplicação funcionando em um ambiente real envolve uma quantidade muito maior de variáveis.

Arquitetura, segurança, integrações, banco de dados, observabilidade, desempenho, infraestrutura, qualidade de código, evolução de frameworks e manutenção continuam fazendo parte da vida de um produto digital.

O Stack Overflow vem discutindo esse movimento ao longo de 2026. Com o aumento da quantidade de código gerado por agentes, etapas como revisão, segurança, infraestrutura e coordenação entre times começam a receber uma carga maior de trabalho. O gargalo se desloca conforme a capacidade de produção cresce.

É nesse ponto que experiência técnica continua fazendo diferença. Um profissional especializado consegue avaliar o código produzido, identificar limitações, escolher tecnologias adequadas ao contexto e antecipar consequências que dificilmente aparecem em um protótipo.

Conhecimento em diferentes linguagens, frameworks e arquiteturas permite tomar essas decisões com mais repertório. A IA amplia a capacidade desses profissionais. O resultado continua dependendo do contexto utilizado, das decisões tomadas e da qualidade do acompanhamento técnico.

O custo que aparece depois do protótipo

Existe ainda uma discussão importante entre founders e gestores.

• Se a minha empresa consegue construir determinada ferramenta internamente, faz sentido construir?

A resposta depende de uma série de fatores. Existem softwares diretamente ligados à vantagem competitiva de uma empresa. São produtos, sistemas e capacidades tecnológicas que merecem domínio interno, investimento e conhecimento profundo.

Existem também demandas que podem consumir meses de atenção de profissionais altamente qualificados sem gerar diferenciação relevante para o negócio.

• Esse custo raramente aparece na primeira demonstração.

Ele aparece quando o sistema precisa de manutenção. Quando surge uma nova integração. Quando alguém precisa entender uma decisão técnica tomada meses atrás. Quando a pessoa responsável pelo projeto muda de empresa. Quando uma atualização quebra uma dependência. Quando uma solução interna começa a exigir uma pequena equipe para continuar funcionando.

• Há ainda um recurso mais difícil de contabilizar: foco.

Uma empresa de saúde precisa decidir quanto da energia de seus especialistas deve estar dedicada aos problemas centrais da saúde. Uma companhia de logística precisa fazer a mesma reflexão sobre sua operação. Bancos, varejistas, indústrias e empresas de serviços enfrentam versões diferentes dessa escolha.

A possibilidade técnica de desenvolver internamente amplia as alternativas disponíveis. Cada alternativa passa a exigir uma avaliação mais cuidadosa sobre prioridade, estratégia e custo de longo prazo.

Em alguns projetos, construir dentro de casa será a decisão adequada. Em outros, uma solução existente atende perfeitamente. Também haverá situações em que trabalhar com especialistas externos permitirá avançar rapidamente preservando o foco do time interno. Saber fazer essa leitura passa a fazer parte da estratégia tecnológica.

O papel de uma empresa de software também está mudando

Essa transformação também amplia a responsabilidade de quem desenvolve tecnologia. Na Capyba, a IA já participa de diferentes etapas do nosso processo e nos permite acelerar pesquisa, desenvolvimento, análise e documentação. Ao mesmo tempo, estamos avançando na construção de produtos e negócios AI-native, nos quais a inteligência artificial faz parte da concepção da solução desde o início.

Esse cenário exige pensar também em governança. Dados, segurança, validação, limites de autonomia e acompanhamento dos modelos passam a fazer parte das decisões de produto e engenharia.

Para uma software house, isso significa participar de uma camada cada vez mais estratégica do negócio. Entender o problema, definir como a IA deve ser aplicada e construir a estrutura necessária para que ela funcione de forma sustentável.

Talvez a grande mudança provocada pela IA no desenvolvimento de software seja tornar ainda mais importante saber o que merece ser construído e criar as condições para que essa tecnologia gere valor de verdade.