Com a Inteligência Artificial acelerando o desenvolvimento de software, empresas ganham velocidade para lançar produtos, mas também ampliam o risco de transformar decisões apressadas em custos, dependências e limitações difíceis de reverter.
A Inteligência Artificial está mudando a velocidade com que empresas conseguem transformar ideias em produtos digitais.
Funcionalidades que antes poderiam consumir semanas de desenvolvimento hoje podem ser prototipadas em poucos dias. Equipes menores conseguem produzir mais, ferramentas de automação reduzem trabalhos repetitivos e a pressão por entregas cada vez mais rápidas cresce dentro das organizações.
Mas existe um efeito colateral dessa aceleração que ainda recebe pouca atenção: produzir software mais rapidamente não significa, necessariamente, construir tecnologia melhor.
Para Guilherme Namura, fundador e CSTO de uma plataforma tecnológica voltada ao mercado imobiliário e líder de engenharia e arquitetura de uma plataforma digital do setor de alimentação, o principal risco surge quando empresas passam a confundir velocidade de implementação com velocidade de negócio.
“Eu não vejo velocidade como problema. O problema é construir rápido uma decisão que será cara de desfazer. Em tecnologia, algumas escolhas são simples de substituir. Outras criam dependências que uma empresa pode carregar durante anos.”
Segundo Namura, a popularização da IA torna essa discussão ainda mais importante. Se a capacidade de produzir código aumenta, também cresce a responsabilidade sobre as decisões que orientam aquilo que será construído.
O novo gargalo não é escrever código
Durante muitos anos, uma parcela significativa do custo de desenvolvimento de software estava na própria implementação.
Era necessário reunir equipes maiores, desenvolver grandes volumes de código e investir meses para que determinadas soluções chegassem ao mercado.
Com cloud computing, automação, plataformas gerenciadas e, mais recentemente, Inteligência Artificial generativa, parte dessa barreira começa a diminuir.
O gargalo, então, muda de lugar.
Se escrever código está ficando mais barato, decidir o código certo está ficando ainda mais importante.
Arquitetura, infraestrutura, segurança, dados, integrações, observabilidade e dependências externas passam a ter impacto direto não apenas na tecnologia, mas também na capacidade de uma organização crescer e mudar de direção.
“Uma arquitetura saudável não é aquela que tenta prever tudo o que acontecerá nos próximos cinco anos. Isso seria impossível. O objetivo é permitir que a empresa evolua sem precisar reconstruir o produto inteiro cada vez que uma hipótese de negócio mudar”, afirma Namura.
Essa diferença é especialmente relevante em produtos digitais ainda em fase de validação.
Construir uma infraestrutura extremamente sofisticada para um negócio que ainda não comprovou suas principais premissas pode ser tão prejudicial quanto desenvolver uma solução sem qualquer preocupação com crescimento, segurança ou manutenção.
Para o especialista, a maturidade está justamente em compreender quais decisões precisam ser robustas desde o início e quais podem permanecer simples enquanto o negócio aprende.
Nem toda dívida técnica é um erro
Apesar da conotação negativa, dívida técnica não precisa ser necessariamente resultado de uma decisão ruim.
Ela pode ser uma escolha consciente.
Uma organização pode optar por uma implementação mais simples para testar uma hipótese, reduzir o tempo de lançamento ou colocar rapidamente determinada funcionalidade diante de clientes reais.
O problema começa quando aquilo que deveria ser temporário se transforma em parte permanente da operação.
“Às vezes faz todo sentido assumir uma dívida técnica para ganhar velocidade. Só que isso precisa ser uma decisão consciente. É necessário saber qual dívida está sendo assumida, por que ela existe e qual será o custo se aquela solução precisar permanecer por muito mais tempo do que o previsto.”
Na prática, decisões aparentemente técnicas podem produzir consequências financeiras importantes.
Uma escolha inadequada de infraestrutura pode elevar custos de cloud. Um sistema excessivamente acoplado pode tornar pequenas mudanças caras. Uma dependência externa pode limitar a evolução do produto. A ausência de observabilidade pode transformar falhas simples em longas indisponibilidades.
É nesse ponto que arquitetura de software deixa de ser apenas uma discussão entre engenheiros e passa a fazer parte da estratégia empresarial.
A arquitetura precisa conversar com o negócio
Para Namura, um dos maiores erros das organizações é tratar tecnologia e negócio como assuntos independentes.
Um sistema não deveria ser desenhado apenas a partir da pergunta “qual é a melhor tecnologia disponível?”, mas também de questões como:
- Qual problema precisa ser resolvido?
- Quanto custa manter essa solução?
- Qual é o risco de mudança?
- Essa decisão é reversível?
- O negócio realmente precisa dessa complexidade agora?
- O que acontece se a quantidade de clientes multiplicar?
- Qual hipótese empresarial estamos tentando validar?
“Às vezes a melhor arquitetura tecnicamente possível é a arquitetura errada para aquele momento do negócio. Engenharia madura também significa saber quando não construir alguma coisa.”
A mesma lógica vale para infraestrutura.
Preparar um produto recém-criado para dezenas de milhões de usuários antes mesmo de validar se existe demanda pode significar desperdício de tempo e dinheiro.
Por outro lado, ignorar completamente requisitos fundamentais de segurança, dados ou isolamento de componentes pode criar limitações difíceis de corrigir quando a empresa começar a crescer.
A resposta, segundo ele, não está nos extremos.
Está na capacidade de tomar decisões proporcionais ao estágio do negócio.
IA aumenta a necessidade de engenharia, não diminui
A expansão da IA generativa provocou uma discussão intensa sobre o futuro dos desenvolvedores.
Ferramentas atuais já conseguem gerar código, criar testes, explicar sistemas existentes, apoiar refatorações e acelerar diversas etapas da engenharia de software.
Isso tende a reduzir significativamente o esforço necessário para determinadas tarefas.
Mas Namura acredita que essa transformação pode aumentar — e não diminuir — a importância dos profissionais mais experientes.
“A IA consegue ajudar a produzir uma quantidade enorme de código. Mas alguém ainda precisa decidir se aquele código deveria existir, se aquela arquitetura é adequada, quais riscos estão sendo criados e se aquilo faz sentido para o negócio.”
Nesse cenário, parte do valor dos engenheiros seniores tende a migrar progressivamente da implementação pura para julgamento técnico, arquitetura e tomada de decisão.
Quanto maior a capacidade de produzir software, maior também se torna a necessidade de selecionar corretamente o que merece ser produzido.
Isso inclui avaliar segurança, escalabilidade, custo, manutenibilidade, observabilidade, dependências e impacto de longo prazo.
“A IA reduz o custo da execução. Isso torna o custo de uma decisão ruim proporcionalmente mais perigoso, porque uma equipe pode avançar muito rapidamente na direção errada.”
Velocidade sem aprendizado pode ser apenas desperdício mais rápido
A pressão por time-to-market levou empresas a adotarem conceitos como MVP, prototipação rápida e desenvolvimento iterativo.
Mas, para Namura, existe uma diferença importante entre desenvolver rápido e aprender rápido.
Um MVP não deveria ser apenas uma versão incompleta de um produto.
Ele deveria existir para responder perguntas.
Um novo fluxo realmente melhora conversão?
O cliente percebe valor nessa funcionalidade?
A operação consegue sustentar esse modelo?
A hipótese de receita funciona?
Existe demanda suficiente para justificar mais investimento?
“Se um MVP não produz aprendizado, ele é apenas um produto menor. O objetivo deveria ser reduzir incerteza.”
Nesse sentido, uma entrega rápida pode ser extremamente valiosa quando permite que uma empresa descubra cedo que estava errada.
Quanto antes determinada hipótese for rejeitada, menor tende a ser o investimento desperdiçado nela.
O desafio é evitar que soluções construídas apenas para experimentar acabem se tornando silenciosamente estruturas definitivas.
Três princípios para acelerar sem perder o controle
Na avaliação de Namura, três princípios ajudam organizações a equilibrar velocidade, inovação e sustentabilidade tecnológica.
- Começar pela hipótese de negócio
Antes de discutir tecnologias, frameworks ou infraestrutura, é necessário compreender qual pergunta a empresa está tentando responder.
Nem toda hipótese precisa de uma solução definitiva.
Em muitos casos, a arquitetura pode começar mais simples, desde que existam limites claros e que decisões críticas não comprometam a capacidade futura de evolução.
- Construir MVPs para gerar aprendizado
A função de um MVP não é apenas colocar alguma coisa no mercado rapidamente.
Ele deve reduzir incertezas.
Projetos complexos podem ser divididos em etapas menores, permitindo testar comportamento de clientes, processos operacionais e hipóteses comerciais antes de aumentar significativamente o investimento.
- Preservar a capacidade de mudança
Sistemas não precisam nascer preparados para todos os cenários possíveis.
Mas precisam evitar decisões que tornem qualquer alteração futura extremamente cara.
Separação adequada de responsabilidades, contratos bem definidos entre componentes, observabilidade, boa gestão de dados e decisões conscientes sobre dependências podem aumentar significativamente a capacidade de evolução de um produto.
O verdadeiro custo aparece depois
Projetos de tecnologia frequentemente são avaliados pelo custo de construção.
Horas de desenvolvimento, infraestrutura, fornecedores e tamanho da equipe entram facilmente em uma planilha.
O custo de mudança, porém, costuma aparecer muito mais tarde.
É quando uma nova necessidade de negócio exige meses de refatoração.
Quando uma integração impede a expansão do produto.
Quando infraestrutura criada sem controle começa a pressionar margem.
Ou quando uma equipe percebe que determinadas decisões tomadas durante a fase inicial se tornaram obstáculos para o crescimento.
“A tecnologia mais cara não é necessariamente aquela que custou mais para ser construída. Muitas vezes é aquela que precisa ser refeita porque não consegue acompanhar o negócio.”
Esse princípio tende a ganhar ainda mais importância na era da Inteligência Artificial.
Se empresas passarem a construir cada vez mais rápido, a vantagem competitiva dificilmente estará apenas em quem consegue gerar maior quantidade de software.
Estará em quem consegue aprender mais rápido, tomar decisões melhores e manter a capacidade de mudar de direção.
Para Namura, essa será uma das principais diferenças entre organizações que simplesmente adotarem IA e aquelas que realmente conseguirem transformar a tecnologia em vantagem estratégica.
“A pergunta mais importante deixou de ser apenas ‘quão rápido conseguimos construir?’. Precisamos perguntar também: ‘quão rápido conseguimos mudar aquilo que estamos construindo quando descobrirmos algo novo?’.”
Sobre Guilherme Namura
Guilherme Namura é fundador e CSTO de uma plataforma tecnológica voltada ao mercado imobiliário e atua como líder de engenharia e arquitetura de uma plataforma digital do setor de alimentação.
Com 16 anos de carreira em tecnologia, construiu sua trajetória atuando em projetos de alta complexidade e ambientes críticos, com experiências em organizações dos setores financeiro, industrial, farmacêutico e de tecnologia.
É bacharel em Tecnologia da Informação, especialista em Sistemas de Informação, pós-graduando em Inteligência Artificial pela Universidade Federal de Viçosa (UFV) e mestrando em Direção Estratégica em Tecnologia da Informação pela Universidad Europea del Atlántico (UNEATLÁNTICO), na Espanha
Sua atuação envolve arquitetura de software, cloud computing, sistemas distribuídos, Inteligência Artificial, modernização tecnológica, liderança de engenharia e estratégia de tecnologia.
Ao longo da carreira, participou de projetos de modernização de sistemas, plataformas financeiras, integrações críticas, arquitetura cloud-native e desenvolvimento de produtos digitais, conectando decisões técnicas a custos, escalabilidade, segurança, evolução tecnológica e objetivos de negócio.
Atualmente, concentra sua atuação na interseção entre engenharia, arquitetura, Inteligência Artificial e estratégia empresarial, com foco na construção de produtos capazes de crescer, evoluir e responder rapidamente às mudanças do mercado sem transformar velocidade em risco tecnológico.
