Quando automação e integração não acompanham o software, a qualidade paga o preço
Por Kalil Picelli, especialista em engenharia de software e sócio e gerente operacional da Vericode* Durante muitos anos, a engenharia de software foi conduzida como um conjunto de iniciativas isoladas. Desenvolvimento, testes, segurança e operações atuavam de forma sequencial, com fronteiras rígidas e pouca integração. Embora esse modelo ainda seja tratado como “padrão” em muitas organizações, ele se mostra cada vez mais incompatível com a complexidade, a velocidade e o nível de risco dos sistemas atuais. Na prática, a fragmentação da engenharia cria gargalos previsíveis, retrabalho recorrente e uma falsa sensação de controle. A busca por eficiência acaba se concentrando em acelerar etapas individuais, quando o verdadeiro problema está no fluxo como um todo. É justamente por isso que ganha força a visão da engenharia de software como uma esteira de produção: eficiência não está em times trabalhando mais rápido de forma isolada, mas em um processo integrado, contínuo e previsível, do início ao fim. Quando qualidade e segurança são empurradas para o final do ciclo, algo que ainda acontece com frequência, o resultado raramente surpreende: correções emergenciais, instabilidade em produção e aumento significativo do custo operacional. Integrar essas práticas desde a concepção do produto não é uma escolha de maturidade, mas uma necessidade operacional. Empresas que insistem no modelo reativo acabam gastando mais energia apagando incêndios do que evoluindo seus produtos. Por isso, a inteligência artificial passa a ocupar um papel estratégico, mas ainda mal compreendido. Uma pesquisa do Google indica que 90% dos desenvolvedores já utilizam IA no trabalho, e 80% relatam ganhos de produtividade. Ainda assim, a desconfiança em relação aos resultados gerados pela tecnologia persiste. Isso revela um ponto central: a IA, sozinha, não resolve ineficiências estruturais. Quando usada de forma isolada, tende apenas a acelerar problemas já existentes. É a integração da IA aos processos de engenharia, e não seu uso pontual, que gera valor real. O próprio mercado sinaliza essa mudança, pois segundo a MarketResearch.biz, o mercado global de IA generativa aplicada a DevOps deve crescer de US$ 942,5 milhões em 2022 para cerca de US$ 22,1 bilhões até 2032. Esse avanço reforça que a IA passa a fazer parte da estrutura da engenharia moderna, desde que integrada a práticas bem definidos. Processos bem orquestrados reduzem dependências ocultas, tornam prazos mais confiáveis e diminuem a necessidade de intervenções emergenciais. Testes automatizados, fluxos automatizados de integração e entrega contínua, práticas de segurança incorporadas ao desenvolvimento e monitoramento em tempo real criam um processo mais consistente, menos suscetível a erros humanos e mais preparado para ciclos de entrega curtos sem perda de qualidade. Portanto, tratar a engenharia de software como um sistema integrado exige uma mudança de mentalidade. Significa abandonar a ilusão de que excelência técnica nasce de esforços isolados e aceitar que previsibilidade, escala e resiliência dependem da orquestração entre pessoas, processos, automação e inteligência artificial. Em um ambiente digital cada vez mais exigente, não é a velocidade individual que diferencia empresas maduras, mas a capacidade de sustentar entregas contínuas com qualidade e controle. *Kalil Picelli é sócio e gerente operacional da Vericode, com sólida experiência em Qualidade de Software e MBA em Gestão de Projetos de TI. Lidera equipes multifuncionais e atua na integração de práticas de QA, DevSecOps e SRE, garantindo entregas digitais robustas, previsíveis e escaláveis.
O Software as a Service que conhecemos acabou. Bem-vindo ao Service as a Software
Por Diego Mendes, CEO da ConstruCode Desde 2022, o mercado de software passou por uma mudança estrutural. No pico de 2021, era comum ver companhias sendo avaliadas em mais de 20x o faturamento anual, muitas delas inclusive sem modelo de negócio sólido. Hoje, o patamar mais ajustado gira em torno de 6x e 8x, e isso reflete uma régua mais clara: investidores migraram o discurso de crescimento a qualquer custo para eficiência e rentabilidade real. O mercado ficou mais seletivo, mais cauteloso, e quem tem fundamentos sólidos sai na frente. Muita gente leu isso como uma correção de ciclo. Eu li como o fim de uma era. O que está acontecendo não é um mercado de SaaS em baixa. É uma mudança estrutural de onde está o valor dentro de uma empresa de software. E entender essa diferença é o que vai separar as empresas que definem o próximo ciclo das que ficam tentando proteger o anterior. Durante anos, o modelo Software as a Service funcionou assim: você constrói uma funcionalidade que resolve um problema, distribui via assinatura mensal e escala pela base de usuários. O valor estava no produto. Na interface. Na funcionalidade. As empresas eram avaliadas principalmente pela capacidade de crescer essa base. A inteligência artificial (IA) quebrou essa lógica de um jeito que ainda não está totalmente precificado pelo mercado. Construir software ficou drasticamente mais barato. O que levava meses de desenvolvimento hoje pode ser prototipado em semanas. A barreira de entrada para competir com uma funcionalidade específica desapareceu. Se o seu diferencial competitivo é uma feature, você vai acordar um dia com um concorrente que construiu a mesma coisa em um terço do tempo e com metade do time. Isso não significa que softwares irão desaparecer. Significa que o modelo de valor está se deslocando, rapidamente, de quem tem o código para quem tem o dado e o contexto. Uma empresa que acumulou anos de dados reais de uso, comportamento de cliente, padrões de falha e ciclos operacionais do setor em que atua tem algo que nenhum concorrente consegue replicar comprando tecnologia ou contratando engenheiros. Contexto proprietário. Histórico real. Dado que não existe em mais lugar nenhum. Esse é o ativo que a inteligência artificial valoriza de forma completamente desproporcional ao que o mercado ainda consegue mensurar. Porque o que a IA faz com dado de qualidade é radicalmente diferente do que ela faz com dado genérico. Um modelo treinado com padrões reais do setor em que opera entrega uma precisão e uma utilidade que nenhum produto horizontal alcança. É a diferença entre um assistente que entende de texto e um assistente que entende do seu negócio, do seu cronograma, dos seus riscos, da sua obra. Na ConstruCode, essa transição foi uma decisão deliberada de entender o que realmente estávamos construindo ao longo de anos. Não era só software de gestão de obras, e sim uma base de dados sobre como projetos construtivos reais evoluem, onde as informações falham, quais padrões de risco e retrabalho se repetem independente do porte ou da região da construtora. Esse dado é o que transforma uma ferramenta em um serviço inteligente e o que permite sair do modelo onde o software armazena informação para o modelo onde o software processa, interpreta e age sobre ela. O sistema passa a trabalhar para o usuário, e não o contrário. É isso que significa Service as a Software: uma virada de lógica tão fundamental quanto a migração do software instalado para a nuvem. O mercado está sendo dividido em dois grupos. De um lado, produtos com dado proprietário, contexto setorial e inteligência construída sobre anos de operação. Do outro, interfaces genéricas que resolvem problemas genéricos e que a IA vai tornar irrelevantes antes que seus fundadores percebam. Para qualquer founder de software olhando para esse movimento agora, o questionamento não é “como coloco IA no meu produto?” É necessária uma análise mais dura e mais importante: o que tenho de dado que ninguém mais tem? Estou usando isso para construir inteligência que o mercado ainda não consegue replicar? Quem responder essa pergunta primeiro vai descobrir que o próximo ciclo não vai punir software. Vai punir software sem dado.
A IA tornou o software corporativo obsoleto
Por Rodrigo Palhano, Co-Fundador e Vice Presidente do Conselho de Administração da TecnoSpeed* Durante décadas, o software corporativo viveu sob a promessa da previsibilidade. ERPs, CRMs e plataformas de gestão foram construídos como infraestruturas estáveis, baseadas em contratos longos, ciclos claros de desenvolvimento e uma lógica incremental de evolução. Essa previsibilidade sustentou modelos de negócio sólidos e pouco questionados. A tese que se impõe agora é que essa estabilidade está se rompendo. A ascensão acelerada da inteligência artificial (IA) redefine não só produtos, como também o conceito de sistemas digitais enquanto ferramenta fixa no ambiente empresarial. Desde 2023, e de forma mais evidente ao longo de 2025, a IA passou a reorganizar expectativas sobre eficiência, custo e utilidade dos sistemas corporativos. Segundo análises de mercado publicadas pela Melius Research, a reação negativa dos investidores após lançamentos recentes da OpenAI reflete um receio concreto de substituição funcional. Em agosto de 2025, ações de empresas como Salesforce, Adobe e SAP registraram quedas relevantes, sinalizando que o mercado passou a enxergar parte das funcionalidades tradicionais como passíveis de serem absorvidas por soluções baseadas em linguagem natural e automação inteligente. O problema não é técnico, mas conceitual. Quando um assistente resolve em segundos tarefas que exigiam dezenas de telas, o valor da interface entra em xeque. Ao mesmo tempo, a narrativa de disrupção total esbarra em limites práticos. Um estudo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) mostrou que 95% dos projetos piloto com IA generativa em grandes empresas não geraram retorno mensurável. Esse dado expõe um paradoxo incômodo: a tecnologia avança rapidamente, mas sua aplicação efetiva ainda enfrenta obstáculos estruturais de integração, governança e confiabilidade. Isso reforça a ideia de que a crise não é apenas de adoção, e sim de modelo. Não basta adicionar IA a sistemas antigos esperando que a promessa se cumpra automaticamente. Esse descompasso se torna ainda mais evidente quando se observa como os usuários corporativos interagem com esses sistemas. A robustez técnica, por si só, deixou de ser suficiente para sustentar a relevância das plataformas empresariais. Estabilidade, compliance e segurança seguem como requisitos básicos, mas já não definem vantagem competitiva. O comportamento dos usuários mudou de forma clara: análises recentes de consultorias como a McKinsey indicam que profissionais passaram a priorizar fluidez, adaptação e redução de fricção no uso cotidiano das ferramentas. Assim, um sistema pode ser tecnicamente impecável e ainda se tornar inadequado se exige treinamentos extensivos ou não se integra de forma natural ao ecossistema digital já presente no dia a dia das organizações. O impacto dessa transformação vai além da tecnologia e alcança o papel do desenvolvedor. O diferencial deixa de ser a capacidade de entregar grandes sistemas fechados e passa a residir na habilidade de decidir o que vale a pena construir. A pergunta central não é mais como codar uma funcionalidade, mas se ela precisa existir como software dedicado ou se pode ser resolvida por uma camada inteligente integrada a ferramentas já existentes. Segundo dados do Gartner, arquiteturas modulares e soluções orientadas a integração tendem a crescer mais rápido do que plataformas monolíticas nos próximos ciclos de investimento. Portanto, a crise do software tradicional não anuncia o fim do código, mas o fim da previsibilidade que o cercava. O desenvolvimento corporativo entra em uma fase em que escuta, contexto e adaptação contínua passam a ser tão importantes quanto engenharia. Em um ambiente onde a IA redefine o que significa resolver um problema, insistir em modelos rígidos é um risco estratégico. O futuro dos sistemas digitaise pertence menos a quem constrói sistemas completos e mais a quem entende quando, como e por que construir. *Rodrigo Palhano é empresário de software há 20 anos, sócio-fundador da TecnoSpeed, atualmente é o vice-presidente do Conselho Administrativo da empresa. Rodrigo Palhano construiu sua trajetória na criação de soluções tecnológicas para software houses em todo o Brasil. À frente da área de inovação, lidera projetos que integram inteligência artificial a produtos consolidados e novas plataformas, sempre com foco em escalabilidade e competitividade no mercado.