O avanço da Inteligência Artificial (IA) está provocando uma transformação profunda no desenvolvimento de software e já apresenta impactos concretos na produtividade das empresas. Nas Américas, 97,6% das organizações que adotaram IA relatam resultados positivos, com melhoria média de 20% nas atividades analisadas e ganhos que podem chegar a 49% em casos considerados de sucesso. Os dados são de uma pesquisa conduzida pela International Data Corporation (IDC) em parceria com a Intel.
Mais do que acelerar tarefas operacionais, a tecnologia está alterando a forma como equipes de engenharia atuam dentro das organizações. A automação de etapas da programação permite que profissionais concentrem esforços em atividades mais estratégicas, como arquitetura de sistemas, integração entre plataformas, segurança digital e governança tecnológica.
Essa mudança marca uma nova etapa na evolução da indústria de software, em que a produtividade impulsionada pela IA passa a influenciar não apenas o ritmo de desenvolvimento, mas também a forma como o valor gerado pela tecnologia é percebido dentro das empresas.
IA amplia produtividade e muda dinâmica do desenvolvimento
O crescimento do uso de ferramentas baseadas em IA no desenvolvimento de software tem permitido ganhos significativos de velocidade na criação de código, na automação de testes e na otimização de processos técnicos.
Com parte dessas tarefas sendo executadas por sistemas inteligentes, as equipes de engenharia conseguem direcionar seu tempo para decisões mais complexas e estratégicas dentro dos projetos digitais.
Esse movimento altera o papel tradicional do desenvolvedor. Se antes grande parte do trabalho estava concentrada na escrita de código, agora a atuação passa a envolver uma visão mais ampla sobre o funcionamento dos sistemas e sua integração com os objetivos do negócio.
Para Fabio Seixas, CEO da Softo, empresa brasileira especializada em soluções de IA e software customizado, a tecnologia não eliminou os desafios da engenharia de software — ela apenas os reposicionou.
“A IA não eliminou a complexidade do software, apenas a deslocou. O gargalo deixou de ser escrever código e passou a ser garantir arquitetura sólida, qualidade, governança e impacto real no negócio”, afirma o executivo.
Segundo ele, a inteligência artificial atua como uma força multiplicadora da capacidade produtiva das equipes, mas também exige maior responsabilidade técnica e estratégica dos profissionais envolvidos.
Complexidade migra para camadas estratégicas
Com o aumento da produtividade no processo de codificação, novas camadas de complexidade passam a ganhar relevância no desenvolvimento de sistemas.
Entre os principais desafios estão a integração entre diferentes plataformas, a segurança da informação, a confiabilidade das aplicações e a governança tecnológica.
Esses fatores são menos visíveis para o usuário final, mas desempenham papel decisivo no funcionamento das soluções digitais e na capacidade das empresas de gerar valor com tecnologia.
Na prática, isso significa que o sucesso de um projeto de software depende cada vez mais da qualidade da arquitetura tecnológica e da forma como os sistemas se conectam com os processos de negócio.
Essa transformação também exige mudanças na forma como equipes são estruturadas e como os projetos são gerenciados dentro das organizações.
Novo modelo econômico no setor de software
Além das mudanças técnicas, a expansão da IA também pode provocar transformações no modelo econômico do setor de tecnologia.
Tradicionalmente, muitos projetos de software são precificados com base no esforço de desenvolvimento, como horas trabalhadas ou tamanho da equipe envolvida.
No entanto, com a automação de diversas etapas da programação, esse modelo tende a perder relevância, abrindo espaço para formatos mais orientados a resultados.
Nesse contexto, empresas de tecnologia podem passar a ser remuneradas não apenas pela entrega de soluções, mas também pelo impacto que essas soluções geram no desempenho das organizações.
Para Fabio Seixas, essa mudança é uma consequência natural da maturidade do uso da inteligência artificial no desenvolvimento.
“Quando o risco aumenta e o valor está na decisão, não faz sentido precificar tecnologia pelo esforço. A tendência é que empresas de software assumam responsabilidade pelo impacto que geram, e não apenas pelo que entregam”, afirma.
Esse modelo, segundo especialistas, aproxima o setor de tecnologia de estruturas baseadas em métricas de desempenho e geração contínua de valor.
Engenharia de software orientada a resultados
O conceito de desenvolvimento orientado a resultados vem ganhando espaço entre empresas que buscam maior alinhamento entre tecnologia e estratégia de negócio.
Nesse modelo, o foco deixa de ser apenas a entrega de funcionalidades ou sistemas e passa a incluir indicadores claros de impacto, como aumento de eficiência operacional, redução de custos ou melhoria da experiência do cliente.
A inteligência artificial tem papel central nessa transformação, pois amplia a capacidade de automação e análise de dados dentro das organizações.
Com isso, torna-se possível medir com mais precisão os resultados gerados por soluções tecnológicas ao longo do tempo.
Esse tipo de abordagem também tende a incentivar parcerias de longo prazo entre empresas e fornecedores de tecnologia, já que o valor da solução passa a ser acompanhado continuamente após sua implementação.
Softo aposta em modelo de desenvolvimento contínuo
A Softo, empresa brasileira fundada em 2013, atua no desenvolvimento de soluções digitais baseadas em inteligência artificial e engenharia de software orientada a resultados.
Segundo a companhia, seu foco está na criação de plataformas e sistemas capazes de automatizar processos e ampliar a capacidade operacional das organizações.
Entre as estratégias adotadas pela empresa está o uso de um modelo proprietário chamado Outcome Pods, que combina desenvolvimento de software, automação e IA para gerar impacto mensurável no desempenho dos clientes.
De acordo com a empresa, a proposta é acompanhar continuamente os resultados gerados pelas soluções implementadas, buscando melhorias constantes ao longo do tempo.
Esse modelo reflete uma tendência crescente no setor de tecnologia, em que o desenvolvimento de software deixa de ser tratado como um projeto pontual e passa a ser visto como um processo contínuo de evolução digital.
Futuro da engenharia de software
A incorporação da inteligência artificial ao desenvolvimento de software tende a acelerar nos próximos anos, impulsionada pela evolução das ferramentas de automação, aprendizado de máquina e análise de dados.
Esse avanço deverá continuar transformando o perfil das equipes de tecnologia, exigindo profissionais com habilidades cada vez mais multidisciplinares.
Além do conhecimento técnico em programação, áreas como arquitetura de sistemas, análise de dados, segurança digital e estratégia de negócios devem ganhar maior relevância no dia a dia dos desenvolvedores.
Para empresas que buscam competitividade em mercados cada vez mais digitais, a capacidade de integrar tecnologia e estratégia de forma eficiente tende a se tornar um diferencial decisivo.
Nesse cenário, a inteligência artificial deixa de ser apenas uma ferramenta de produtividade e passa a desempenhar papel central na construção de modelos de negócio orientados por dados, automação e inovação contínua.
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