OPINIÃO. Sim, a AI está devorando o software. Mas e os serviços de TI?

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Passei as últimas três décadas construindo uma empresa de serviços de tecnologia e atravessei todas as ondas que supostamente nos tornariam irrelevantes.

“ERP vai padronizar tudo.”
“A nuvem vai automatizar tudo.”
“A transformação digital será um destino: cruzar a linha de chegada, declarar vitória, ir para casa.”

Toda vez, a previsão era a mesma: o trabalho desapareceria. E, toda vez, aconteceu o oposto.

Então, quando ouço que a AI finalmente vai ‘matar’ os serviços de TI — que as máquinas vão escrever o código, projetar os sistemas, operar as plataformas e relegar à irrelevância as empresas do setor de serviços — intelectualmente, eu não descarto essa ideia.

A afirmação merece ser levada a sério. Experiência e sucesso passado não são garantia contra o erro. Já estive errado antes sobre muitas coisas. Mas também vi essa mesma narrativa colapsar, repetidamente, sob o peso de suas próprias suposições ao longo de décadas.

Deixe-me contar o que acho que está realmente acontecendo, e por que isso importa.

Cada onda cumpriu sua promessa — e esse foi o problema

Aqui está onde a história de que “a AI mata os serviços” erra de forma fundamental: ela parte do pressuposto de que as grandes ondas tecnológicas anteriores falharam em cumprir suas promessas. Elas não falharam. Elas entregaram. E, ao entregar, criaram formas inteiramente novas de dificuldade.

O ERP entregou. Deu às organizações plataformas integradas, processos padronizados, visibilidade global. Belo. Mas também tornou algo brutalmente visível: o quanto as empresas são genuinamente diferentes entre si — entre setores, geografias, regulamentações e culturas. O ERP não falhou em padronizar; teve sucesso em revelar que a padronização nunca foi o problema real. O problema real eram as mil decisões não documentadas enterradas em planilhas, gambiarras e lógicas regionais que existiam por boas razões. O software não conseguia arbitrar essas diferenças. As pessoas precisavam fazê-lo.

A nuvem entregou. Sem hardware, sem ciclos longos de planejamento, recursos elásticos sob demanda. Exatamente como prometido. E então a infraestrutura se tornou algo que nunca para de mudar. As decisões de arquitetura se multiplicaram. A gestão de custos virou uma disciplina diária. A segurança deixou de ser construir um muro e passou a ser jogar um jogo infinito. Uma única configuração incorreta podia expor milhões de registros da noite para o dia. Um banco de dados não otimizado podia gerar contas mensais de seis dígitos antes que alguém percebesse.

A transformação digital entregou. E imediatamente provou que não havia linha de chegada. Cada melhoria redefiniu expectativas. Clientes passaram a exigir mais personalização. Reguladores exigiram mais transparência. Concorrentes adotaram novas capacidades mais rápido do que qualquer roadmap poderia antecipar.

O padrão é sempre o mesmo: ferramentas poderosas não simplificam o mundo. Elas dão às organizações a confiança — e a pressão — para tentar coisas muito mais ambiciosas. A complexidade se acumula. O trabalho evolui. E a necessidade de pessoas capazes de navegar essa complexidade não diminui. Ela se aprofunda.

Agora é a vez da AI. E o nível de exigência é maior.

Não vou fingir que não estou inquieto. Qualquer pessoa à frente de uma empresa de serviços que diga estar perfeitamente confortável com essa transição ou não está sendo sincera ou não está prestando atenção. A AI muda as coisas de maneiras genuinamente descontínuas. A velocidade. A amplitude. O volume do que se torna possível da noite para o dia.

Mas aqui está o que continua se perdendo no ruído — e por que a direção dessa indústria importa.

Quando algo se torna fácil, torna-se fácil para todos.

Se a AI pode gerar código, configurar infraestrutura e criar aplicações em minutos, essas capacidades deixam de ser diferenciais. Elas se tornam o mínimo necessário. Instantaneamente. A fronteira competitiva não permanece onde estava. Ela se move. Sempre se move.

E para onde ela se move? Para o difícil. Para o que não pode ser gerado. Integrar AI a ambientes legados cheios de exceções e dívida técnica. Incorporá-la a processos operacionais reais — não demos, não pilotos, mas a realidade confusa de como as organizações realmente funcionam. Governá-la sob restrições regulatórias, de segurança, risco e ética que só ficam mais complexas. Operá-la de forma confiável, em escala, ao longo do tempo, com responsabilidade real quando as coisas dão errado.

Esses não são problemas que a AI elimina. São problemas que a AI intensifica.

Ferramentas melhores não simplificam as empresas. Elas deslocam a fronteira.

Este é o equívoco mais profundo de todo o debate. Existe a suposição de que, se você der às pessoas martelos melhores, precisará de menos carpinteiros. A história diz o oposto. Dê às pessoas martelos melhores e elas começam a construir catedrais.

Quando a AI gera código, alguém ainda precisa validar se ele é seguro, aderente às normas e sustentável — e assumir a responsabilidade por essa decisão. Quando a AI propõe uma arquitetura, alguém precisa avaliá-la à luz das restrições organizacionais, da dívida técnica acumulada e de um futuro que nenhum modelo consegue prever. Responsabilidade não é algo que se automatiza.

A AI gera opções. O julgamento determina os resultados.

E julgamento — julgamento de verdade, aquele que leva em conta contexto, política, apetite a risco, pressão regulatória, restrições legadas e comportamento humano — isso não é automatizado. Isso se torna mais valioso. Porque agora existem muito mais opções a serem julgadas.

A automação não elimina a necessidade de expertise. Ela desloca a expertise para cima: da execução para o design, da implementação para o julgamento, dos componentes para os sistemas. A AI comoditiza as partes fáceis e força todos a encarar o trabalho difícil, interconectado e, muitas vezes, profundamente desconfortável, onde vive a verdadeira vantagem competitiva.

A oportunidade real que a maioria das pessoas está ignorando

Aqui está a parte que genuinamente me anima, por baixo de toda a ansiedade.

A AI é, fundamentalmente, uma nova camada de abstração na computação. Assim como as linguagens de alto nível expandiram o que os engenheiros podiam construir, e a nuvem expandiu o que as organizações podiam implantar, a AI expande toda a classe de problemas que agora podemos abordar com software. Problemas que eram anteriormente muito caros, muito complexos ou muito lentos para resolver. De repente ao alcance.

Isso muda a equação de ROI de formas que estamos apenas começando a entender. Experimentar fica mais barato. Iterar fica mais rápido. O teto de impacto sobe.

Mas — e isso é crítico — mais possibilidades não significam menos decisões. Significam mais oportunidades, mais iniciativas em paralelo e exponencialmente mais maneiras de errar.

Já estamos vendo isso. As organizações não estão pedindo menos ajuda. Estão pedindo um tipo diferente de ajuda. Não “construa isso para mim”, mas “me ajude a entender o que construir, em que ordem e por quê”. Isso não é o fim dos serviços. É a evolução dos serviços para onde o valor real sempre esteve.

A lacuna que a AI amplia

Um erro fundamental na narrativa de que “a AI mata os serviços” é tratar capacidade como substituta de julgamento.

A AI oferece às organizações — e também aos seus concorrentes — o mesmo conjunto ampliado de opções: execução mais rápida e barreiras mais baixas para experimentação. O que ela não oferece é clareza. Quais opções importam. Como sequenciá-las. Como alinhar o que é tecnicamente possível com o que o negócio realmente precisa.

Essa lacuna — o espaço ambíguo entre o que é tecnicamente possível e o que é organizacionalmente alcançável — é exatamente onde atuamos. É onde parceiros experientes constroem sua relevância aprendendo mais rápido e acumulando entendimento assimétrico entre organizações, contextos e fracassos.

E a AI não fecha essa lacuna. Ela a amplia. Cada nova capacidade, cada nova possibilidade, cada nova ferramenta estica a distância entre “poderíamos fazer isso” e “deveríamos fazer isso, dessa forma, agora”.

Seleção, não colapso

Esta transição carrega uma verdade dura: nem todas as empresas de serviços sobreviverão. Alguns modelos de negócio são baseados em arbitragem de mão de obra e trabalho previsível e repetível, que a AI de fato vai substituir. Empresas que não conseguem subir — da execução para o desenho, da entrega para a parceria, de construir o que foi especificado para ajudar os clientes a descobrir o que vale a pena construir — estão em sérios apuros.

Mas isso não é a morte de uma indústria. Isso é seleção. É a mesma dinâmica que vimos com o ágil e o digital, com a nuvem e com todas as ondas anteriores. As empresas que não conseguiram se adaptar não provaram que o trabalho havia acabado. Provaram que não conseguiram evoluir com ele.

Ao mesmo tempo, esta é uma enorme oportunidade. À medida que a AI expande o que as organizações conseguem tentar, ela amplia o escopo dos problemas que valem a pena ser resolvidos — e, com isso, o tamanho potencial do próprio mercado de serviços. A indústria não encolhe; ela se reorganiza em torno de trabalhos de maior valor.

A história rima mais do que rompe

As transições tecnológicas nunca são nítidas. Elas se desenrolam de forma desigual, ao longo de longos períodos, produzindo híbridos em vez de substituições. Previsões de obsolescência súbita subestimam de forma consistente o quanto a tecnologia se entrelaça com sistemas organizacionais, econômicos e humanos.

A AI vai remodelar a forma como os serviços são entregues, precificados e valorizados. Vai elevar expectativas. Vai comprimir prazos. Vai exigir que empresas como a nossa combinem profundidade técnica genuína com algo mais difícil de replicar: entendimento contextual profundo de como as organizações realmente mudam.

O que ela não vai fazer é eliminar a necessidade de parceiros experientes capazes de navegar a complexidade conforme ela cresce—e migra.

As pessoas que preveem a morte iminente dos serviços de TI estão apostando contra as rimas da história. Estou nessa indústria há tempo suficiente para saber. Raramente é uma aposta vencedora.

O cardápio mudou. De novo. A pergunta é a mesma de sempre: o que construímos a partir daqui?

Cesar Gon é o fundador e CEO da CI&T.

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