Hype em torno de ferramentas de IA amplia produção de código, mas leva empresas a repensarem seus modelos operacionais para capturar valor de negócio
Segundo o relatório “State of AI” de 2025, da McKinsey & Company, 88% das empresas já utilizam inteligência artificial em pelo menos uma função de negócio, ante 78% no ano anterior, embora a maioria ainda esteja em fase de experimentação, com apenas cerca de um terço efetivamente escalando suas iniciativas. Diante disso, a recente explosão de interesse em ferramentas de inteligência artificial voltadas ao desenvolvimento de software, impulsionada pelo avanço de soluções como o Claude Code, está provocando uma nova onda de transformação no setor.
Assim como outros marcos tecnológicos que funcionaram como catalisadores de mudança, a exemplo da popularização da nuvem ou da adoção de metodologias ágeis, o momento atual marca uma inflexão, em que nunca foi tão fácil produzir software, mas transformar essa capacidade ampliada em resultado de negócio tornou-se o principal desafio. Nos últimos meses, empresas têm observado um aumento significativo na produtividade individual de desenvolvedores com o uso de IA. A geração automatizada de código, a aceleração na criação de protótipos e o crescimento no volume de testes passaram a fazer parte da rotina dos times, reduzindo drasticamente o tempo necessário para construir e iterar soluções digitais.
No entanto, esse ganho de capacidade vem acompanhado de um efeito colateral relevante: a dificuldade em coordenar essa nova escala de produção e direcioná-la para entregas estratégicas. Com mais código sendo gerado e mais iniciativas sendo iniciadas simultaneamente, cresce também a complexidade operacional, tornando mais difícil priorizar, integrar e garantir impacto real no negócio.
Para Fabio Seixas, CEO da Softo, empresa de soluções de IA e software customizado, o fenômeno atual se assemelha a outros momentos em que uma tecnologia específica funcionou como símbolo de uma mudança mais ampla no mercado. “O Claude Code fez com a engenharia o que o ChatGPT fez com conteúdo: aumentou brutalmente a capacidade. Agora, o desafio deixou de ser produzir e passou a ser transformar isso em resultado”, afirma.
Esse cenário tem levado empresas a revisarem seus modelos de operação. Em vez de estruturas tradicionais baseadas em backlog e execução linear, começa a emergir um movimento em direção a times orientados a resultado, organizados a partir de objetivos claros de negócio e métricas de impacto, com a lógica deixando de ser “quanto conseguimos produzir” e passa a ser “quanto conseguimos transformar em valor”. Por isso, modelos como os chamados Outcome Pods começam a ganhar espaço. Estruturados como times multidisciplinares orientados a métricas de impacto, esses formatos combinam uso intensivo de IA com responsabilidade direta sobre resultados em produção, permitindo maior alinhamento entre execução técnica e estratégia empresarial.
A Softo, por exemplo, já opera com esse modelo, organizando suas equipes em torno de entregas mensuráveis e objetivos definidos junto aos clientes. A abordagem busca justamente responder ao novo cenário em que produzir mais deixou de ser suficiente, exigindo uma camada adicional de coordenação, priorização e accountability sobre os resultados gerados.
De acordo com Fabio Seixas, a atual onda de adoção de IA deve acelerar essa transição nos próximos anos. “Estamos entrando em uma fase em que a vantagem competitiva não está mais na capacidade de desenvolver software, mas na capacidade de transformar essa produção em impacto real. Quem conseguir fazer essa conversão de forma consistente vai liderar o mercado”, conclui.
Sobre a Softo
A Softo é uma empresa brasileira de tecnologia especializada em IA aplicada e engenharia de software orientada a resultados. Fundada em 2013, a empresa projeta, desenvolve e opera soluções digitais que automatizam processos, ampliam a capacidade operacional das organizações e geram impacto mensurável no negócio. Com seu modelo proprietário de desenvolvimento contínuo, os Outcome Pods, a Softo combina inteligência artificial, automação e engenharia de software para entregar valor concreto e sustentado ao longo do tempo, posicionando seus clientes na próxima geração de empresas orientadas por IA. Mais informações em: https://sof.to/pt-BR
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