Com a popularização da IA, empresas estão gerando mais código do que conseguem gerenciar, o que aumenta custos e riscos. Entenda o problema e veja como evitar prejuízos.
Rodrigo Costa
O problema crescente
A inteligência artificial (IA) está fazendo as empresas produzirem códigos de software muito mais rápido, mas isso trouxe um problema financeiro escondido: os custos indiretos estão aumentando, afetando o caixa. Muitas empresas pensaram que a automação ia economizar dinheiro, mas a falta de planejamento técnico está causando falhas constantes nos sistemas. Para corrigir esses erros, é preciso gastar mais, e a promessa de agilidade está virando um acúmulo de despesas.
Por que isso está acontecendo
Estudos da McKinsey mostram uma contradição: a IA é rápida para gerar código, mas o tempo para testar, validar e corrigir esses códigos é enorme. Programadores muitas vezes copiam e colam códigos, e isso está crescendo mais rápido do que a revisão. Com isso, a produtividade cai, e a Gartner prevê que os custos de suporte vão disparar. A consultoria acredita que, até 2028, o custo de usar ferramentas de IA para codificação vai ultrapassar o salário médio de um desenvolvedor, por causa do consumo de tokens. O problema é que os sistemas de IA repetem padrões genéricos e não entendem a lógica do negócio nem as peculiaridades de cada empresa.
- Até 2028, o custo da IA pode superar o salário de um programador.
- A Gartner prevê 25 vezes mais defeitos de software sem controle.
- No Brasil, segurança é prioridade para 46% dos executivos.
- O Brasil investe US$ 4,2 bilhões em IA.
- Com IA bem usada, produtividade pode subir 30%.
Impactos no dia a dia
Essa limitação afeta áreas importantes, como compras, pagamentos e faturamento. Se os sistemas falham, as operações param e a receita cai. Na hora de avaliar o impacto, é preciso pensar não só no preço da ferramenta, mas no custo total para manter e corrigir os problemas.
O maior perigo é que os sistemas de IA ignoram infraestruturas antigas e regras internas, gerando códigos que causam falhas de integração e instabilidade. A Gartner prevê que, sem controle técnico, o número de defeitos pode aumentar 25 vezes até 2028. Em sistemas híbridos, não adianta mudar só uma parte; é preciso ver a infraestrutura inteira.
A realidade brasileira
No Brasil, isso é ainda mais complicado, porque as empresas têm muita regulamentação, sistemas antigos, pouca documentação e poucos especialistas. Se um sistema falha no processamento de impostos, as multas são pesadas e a empresa pode ter problemas com certidões. Por isso, auditar a tecnologia é essencial. O Brasil é o maior mercado de IA da América Latina, com US$ 4,2 bilhões investidos, e 46% dos executivos apontam a segurança como prioridade para 2026, mais importante que a IA generativa.
O mercado ainda não está pronto para lidar com tanto código. As empresas geram mais código do que conseguem manter. A McKinsey mostra que, se forem bem usadas, as ferramentas de IA podem trazer ganhos de até 30% em produtividade e 45% em qualidade. O segredo é investir em segurança e em plataformas de IA para engenharia, com análise contínua.
O que fazer
Sem um bom controle, a IA só gera "lixo digital" e antecipa falhas. A facilidade de criar não elimina a necessidade de auditar e acompanhar. A agilidade perde o sentido se a tecnologia não for estável.
