Por Eduardo Ribeiro, cofundador e Business Development da Evollo.
A inteligência artificial deixou de ser promessa futurista para se consolidar como um pilar estratégico incontornável no universo corporativo.
Com a automação avançando a passos largos, do atendimento ao cliente à análise de dados complexos, a IA se tornou sinônimo de eficiência, redução de custos e geração de novos fluxos de receita.
No entanto, em meio à corrida pela transformação, muitas empresas se deparam com um dilema central: desenvolver internamente suas soluções de IA ou adotar tecnologias já disponíveis no mercado?
A resposta não é binária, mas compreender os riscos e vantagens de cada caminho é essencial para não perder competitividade.
O risco da fila interna
Cada vez mais organizações estão verticalizando suas áreas de IA, criando até a figura do Chief AI Officer (CAIO). O ciclo costuma começar pela identificação de uma necessidade, seguido de estudo de tecnologias, desenvolvimento de soluções, testes e implantação.
O desafio é que esse processo, quando concentrado apenas em estruturas internas, pode gerar filas, atrasos e perda de velocidade, justamente em um momento em que a corrida da automação não espera.
Essa lentidão abre espaço para um fenômeno preocupante: a chamada “IA paralela”.
Um relatório do MIT mostrou que quase metade dos profissionais admite usar ferramentas de inteligência artificial sem aprovação formal da empresa. Só no varejo, esse uso não autorizado cresceu 169% em um ano.
Ou seja, quando a organização não oferece soluções rápidas, os colaboradores buscam por conta própria, muitas vezes sem governança adequada.
A força da terceirização
Diante desse cenário, terceirizar soluções de IA deixa de ser uma opção secundária e passa a ser uma vantagem competitiva. Modelos SaaS, APIs e plataformas especializadas oferecem agilidade, maturidade tecnológica e atualização contínua, reduzindo riscos de obsolescência.
O Gartner prevê que, até 2026, 80% das grandes empresas utilizarão IA de terceiros, um salto impressionante em relação aos 5% de 2023.
Além da velocidade de implantação, a contratação externa também libera as equipes internas para focar em iniciativas estratégicas, que realmente diferenciam o negócio.
Assim, a empresa não precisa reinventar a roda em cada projeto e pode direcionar seus recursos para onde há maior impacto.
Quando internalizar faz sentido
Isso não significa que internalizar seja descartável. Desenvolver soluções proprietárias garante controle, personalização e proteção de dados estratégicos.
Um estudo do MIT Technology Review de 2023 mostrou que organizações que trilham esse caminho conquistam, em média, 25% mais vantagens competitivas em inovação.
Mas esse ganho vem acompanhado de um preço alto: escassez de talentos, custos elevados e tempo de maturação prolongado.
No Brasil, por exemplo, a demanda por especialistas em IA até 2030 será quatro vezes maior que a oferta atual. Esse gargalo pressiona orçamentos e dificulta a escalabilidade do modelo 100% interno.
O equilíbrio como estratégia
O dilema, portanto, não deve ser tratado como uma escolha entre internalizar ou contratar. A verdadeira estratégia está no equilíbrio: terceirizar o que já é consolidado no mercado para acelerar resultados e internalizar apenas o que gera diferenciação competitiva clara.
Startups podem ganhar tração adotando soluções prontas e, com o tempo, desenvolver recursos próprios. Grandes empresas podem terceirizar ferramentas genéricas e focar seus times internos em projetos críticos.
Em todos os casos, a inovação aberta precisa estar no radar, porque ninguém consegue inovar sozinho no ritmo em que a IA evolui.
A decisão final dependerá da maturidade digital de cada organização, de seus objetivos e de sua capacidade de investimento. Mais do que cortar custos, trata-se de estruturar uma estratégia de IA que seja ágil, sustentável e inovadora.
O dilema não é sobre “se” usar IA, mas sobre como usá-la de forma inteligente para não perder competitividade.
