Há mais de duas décadas que o SaaS empresarial tem sido uma resposta racional a uma limitação estrutural: o software era caro de produzir, difícil de testar e dispendioso de manter. Os fornecedores absorveram essa complexidade e forneceram soluções aos seus clientes que também otimizavam o desenvolvimento de software. Mas a condição subjacente está agora a mudar.
À medida que a IA no desenvolvimento de software cresce, o seu impacto é frequentemente enquadrado em termos de ganhos de produtividade. Embora estes sejam reais, as organizações muitas vezes não reconhecem a verdadeira reconfiguração da produção, manutenção e evolução do software para além do entusiasmo inicial em torno da IA.
Já existem resultados tangíveis. Em condições controladas, o desenvolvimento assistido por IA está a aumentar a velocidade de entrega, mantendo simultaneamente limiares de qualidade aceitáveis. No entanto, as empresas com bases de engenharia fracas estão a sentir o efeito oposto: um rendimento elevado acompanhado por uma estabilidade reduzida. Isto reflete uma amplificação, em vez de uma substituição. Embora a velocidade aumente, as equipas mais fracas tendem a produzir mais erros ao mesmo ritmo. À medida que o custo da iteração diminui, as suposições de longa data sobre a construção e a escalabilidade começam a desmoronar-se.
Subutilização e concentração de custos
Uma das principais mudanças a este respeito diz respeito ao perfil de custos do software empresarial. Diferentes estudos mostram que o software está a ocupar uma parte crescente dos orçamentos de tecnologia, mesmo que a utilização continue a ser desigual. Em todos os ambientes de produto, uma parte significativa da funcionalidade raramente é utilizada na prática. Embora os números exatos variem, o padrão é estável: as organizações pagam consistentemente por capacidades que excedem as suas necessidades operacionais.
De acordo com pressupostos anteriores, este desequilíbrio era aceitável porque a alternativa – construir e manter soluções internas – era proibitivamente cara.
No entanto, a transição para o software como sistema de produção está a reduzir os custos. Copilotos, assistentes e interfaces generativas fazem agora parte de um ciclo de vida de desenvolvimento de software cada vez mais apoiado por componentes autônomos. Estes sistemas podem traduzir requisitos estruturados em resultados funcionais, gerar e manter a cobertura de testes e apoiar a evolução das bases de código existentes, entre outras coisas.
Neste contexto, a intervenção humana não desaparece; é meramente redistribuída. A ênfase desloca-se para a definição de intenções, a validação de resultados e a gestão de riscos. À medida que a iteração e a documentação se tornam menos intensivas em recursos, a vantagem historicamente detida por plataformas grandes e ricas em funcionalidades reduz-se a contextos específicos.
Execução em escala
A mudança estrutural para uma fábrica de SDLC baseada em agentes combina automação exponencial com a experiência humana. Prevê-se que a sua adoção pelas empresas do G2000 aumente 10 vezes até 2027.
As empresas estão a implementar agentes de IA para avançar em escala, seja com um investimento conservador ou robusto. O resultado final é que este investimento reestrutura o cerne do trabalho: ciclos de iteração mais curtos, soluções com escopo mais restrito e evolução contínua de sistemas que anteriormente teriam exigido uma sobrecarga operacional significativamente maior.
Esta mudança também introduz novos desafios. Sem uma governação clara ou controlos de risco adequados, mais de 40% dos projetos de IA agênica serão cancelados até ao final de 2027. É aqui que a equação da alocação de capital se altera.
A maturidade da engenharia é um pré-requisito para decisões estratégicas que aproveitem esta tecnologia emergente. Os quadros regulamentares e de risco estão a evoluir a par da tecnologia, com o NIST e normas como a ISO/IEC 42001 já aplicadas para garantir a rastreabilidade e a responsabilização em sistemas habilitados para IA.
A fiabilidade e a conformidade são inegociáveis, uma vez que os fornecedores de SaaS irão implementar internamente as mesmas capacidades agentivas, reduzindo os seus próprios custos e permitindo uma automatização mais profunda nas suas plataformas. Quando apenas uma parte limitada de uma plataforma SaaS é utilizada ativamente e o custo de construir e desenvolver uma alternativa específica diminui, a equação a longo prazo torna-se menos previsível.
Isto não invalida imediatamente o SaaS. Dito isto, introduz alternativas credíveis onde antes não existiam.
Quando comprar versus construir já não é suficiente
O SaaS continuará a desempenhar um papel central nas arquiteturas empresariais, com muitas organizações a permanecerem dependentes de soluções externas para obter fiabilidade e escala. O que está a mudar, no entanto, não é a existência do SaaS, mas as condições em que este é a escolha mais eficiente. Como mencionado, a transição para uma «fábrica de plataformas» mostrará os seus primeiros sinais de sucesso em domínios de fluxos de trabalho internos delimitados, e não nos sistemas financeiros centrais. A lógica da alocação de capital é mais cautelosa do que nunca, exigindo uma avaliação granular da utilização, flexibilidade e custos a longo prazo para evitar arriscar tudo.
A questão «comprar versus construir» expandiu-se para um contexto mais amplo: como aumentar a viabilidade de modelos de produção alternativos? A forma como as organizações respondem a esta questão definirá a nova era de liderança, à medida que um espectro mais amplo de opções se torna operacionalmente viável. Para aqueles que estão a testar ativamente estes modelos, o foco já não está em validar a possibilidade de mudança, mas em compreender onde esta pode ser aplicada estrategicamente.
Essa distinção marca a transição da especulação para a execução.
Uma nova lógica para as decisões de software
Com a diminuição dos custos de desenvolvimento e manutenção de software, o SaaS deixa de ser a escolha padrão e passa a ser uma escolha estratégica. Isto altera a forma como os sistemas são avaliados, bem como a forma como as organizações abordam o controlo e os custos a longo prazo.
Na Globant, esta transição já está a ser concretizada através dos AI Pods. Ao combinar capacidades de IA autônoma com a experiência de arquitetos e engenheiros, estas unidades modulares são concebidas para acelerar a entrega, mantendo simultaneamente a governança, a qualidade e a escalabilidade. Em vez de posicionar a IA como uma camada separada, os AI Pods incorporam-na diretamente no ciclo de vida da produção de software, reformulando a forma como os sistemas empresariais são construídos, desenvolvidos e operados na prática.
