Decifrando a escolha entre desenvolver ou adquirir software na era da inteligência artificial

A IA está revolucionando a criação de software, mas traz riscos que não podem ser ignorados.

Com o avanço da inteligência artificial generativa e agentes de código, o desenvolvimento de software tornou-se mais acessível e atraente. Isso leva empresas a considerar a construção de sistemas próprios, seja de forma interna ou por meio de consultorias e software houses.

Um artigo recente discute como a IA está desafiando a lógica econômica que sustentava a predominância do software empresarial padronizado. A facilidade na criação de uma versão inicial de um software não garante que a operação, proteção, integração e evolução do sistema sejam igualmente simples.

A questão que se levanta é: a facilidade de construção de software implica que vale a pena desenvolver tudo internamente? A resposta envolve considerar seis fatores cruciais: custo total, tempo para gerar valor, diferenciação estratégica, segurança, capacidade de evolução e a estrutura interna necessária para sustentar a solução.

Além disso, há três riscos frequentemente ignorados que merecem atenção ao optar pela construção interna.

Risco 1: subestimar o custo total e criar dependências

Um erro comum é considerar apenas o custo da versão inicial como o total. O orçamento frequentemente não inclui despesas com correção de bugs, suporte, hospedagem, testes, documentação e segurança. Além disso, o conhecimento crítico pode ficar concentrado nas mãos de poucos, criando dependências que se tornam problemáticas se esses profissionais deixarem a empresa.

Risco 2: tratar segurança e governança como funcionalidades posteriores

Quando soluções são desenvolvidas rapidamente, a segurança e a governança podem ser negligenciadas. É fundamental incluir autenticação, permissões, criptografia e gestão de vulnerabilidades desde o início, especialmente em sistemas sensíveis, como os de recursos humanos, onde informações confidenciais estão em jogo.

Casos recentes demonstram a gravidade desses riscos, mostrando que a falsa sensação de completude pode resultar em falhas críticas na operação do software.

Risco 3: construir tecnologia sem expertise em produto

Desenvolver um produto requer um entendimento profundo do problema e da experiência do usuário. Muitas vezes, equipes internas podem não ter as competências necessárias em design e engenharia de produto, resultando em problemas que só se tornam evidentes quando o sistema já está em uso.

Entre os problemas recorrentes estão a falta de consideração para requisitos importantes, casos-limite e a estrutura de dados inadequada, que pode dificultar futuras integrações e evoluções.

Afinal, quando faz sentido construir?

A IA facilitou a criação de protótipos funcionais, mas a transição para um sistema corporativo robusto exige muito mais, incluindo integrações, segurança e manutenção. Ignorar esses aspectos pode resultar em vulnerabilidades e custos elevados.

Construir internamente faz sentido quando o mercado não atende adequadamente à necessidade, quando o controle do processo oferece uma vantagem competitiva e quando a empresa está disposta a gerenciar todo o ciclo de vida do produto.

Por outro lado, optar por soluções prontas é mais vantajoso quando o problema é comum, há urgência em gerar valor e a empresa não deseja assumir a responsabilidade pela manutenção do software.

A questão não é apenas se a IA pode criar uma solução, mas se a empresa está preparada para lidar com os desafios que surgem após a implementação. A produção de código pode ter se tornado mais barata, mas as consequências de um software mal desenvolvido continuam a ser um desafio significativo. Nos próximos anos, a verdadeira vantagem estará em saber quais sistemas realmente valem a pena construir.