A IA não vai matar o software, mas vai "desmontar a sua casca" | Anotações da Nã Jie

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(Origem: First Financial News)

No último ano, os avanços em grandes modelos e agentes provocaram uma onda rara de emoções na indústria de software. Desde o lançamento do Claude pela Anthropic até à reavaliação do mercado de SaaS, a questão “A IA vai acabar com o software?” tem sido repetidamente questionada.

Na recente conferência NVIDIA GTC, Jensen Huang afirmou publicamente que discorda da ideia de que “a IA vai esvaziar o software”. Ele afirmou que os agentes devem ser construídos sobre sistemas empresariais e dados estruturados.

Para muitos profissionais de software na linha de frente, sob o sistema de IA, especialmente o de agentes, o valor do software está começando a migrar para camadas mais fundamentais, mas a IA não destruiu o software; ela está remodelando sua forma de apresentação. No entanto, eles também reconhecem que a IA está gerando ansiedade na indústria de software.

“Na maioria das empresas, a adoção prática de sugestões de código por IA costuma estar na média ou abaixo, ocorrendo mais em trechos de código específicos do que em reescritas completas, mas o efeito de substituição é mais evidente em tarefas como CRUD, scaffolding e templates de testes unitários”, afirmou Dai Kun, vice-presidente e principal analista da Forrester, em entrevista à First Financial News. Em áreas críticas como equilíbrio de arquiteturas complexas, requisitos pouco claros e resolução de problemas em sistemas legados, a IA ainda encontra dificuldades para avançar.

Quando o software deixa de ser “aberto”

A ansiedade na indústria de software deriva, em grande parte, de uma mudança visível: os usuários estão reduzindo a frequência de “abrir o software”.

Tradicionalmente, o software possui uma entrada clara: o usuário acessa a aplicação e realiza operações via interface. Com a introdução da capacidade de agentes, as tarefas começaram a ser “delegadas”. Os usuários expressam objetivos em linguagem natural, e o sistema chama automaticamente diferentes capacidades de software para executar as tarefas. Essa mudança diminui a importância da “entrada”.

Um profissional do setor comentou: “A lógica antiga era criar um espaço fechado, onde o usuário entrava, mas a nova lógica é estar na trajetória de execução do agente, deixando que ele chame você ao passar.”

Isso leva, primeiramente, a uma reestruturação na lógica de distribuição. Antes, o software dependia de lojas de aplicativos, canais de vendas ou marcas para atrair clientes, mas no ambiente de agentes, a capacidade de entrar na cadeia de chamadas tornou-se uma variável-chave. A frequência de chamadas, em certa medida, substitui a atividade do usuário, tornando-se um dos indicadores de valor do software.

Yuan Xin, presidente da SAP na Grande China, afirmou em um fórum de operações globais: “Uma tendência clara é que a pilha tecnológica está se tornando cada vez mais padronizada.”

“Hoje, muitos CIOs enfrentam a mesma pressão: seus chefes perguntam todos os dias se a IA pode fazer isso ou aquilo. Mas onde realmente está o valor de negócio? A maior mudança recente foi o surgimento da Camada Agente (Agentic Layer), que transformou a interação entre humanos e sistemas.” Yuan Xin acrescentou que, diante dessas mudanças, as empresas também sentem ansiedade, mas uma coisa é clara: a IA não é algo que acontece de uma hora para outra.

Essa transformação se reflete na forma de trabalho. Dai Kun afirmou: “Quando a barreira de entrada para codificação diminui, o valor se concentra mais na compreensão de necessidades, modelagem de domínio, decisões de arquitetura e validação de entregas.” Ele acredita que essa tendência está impulsionando a padronização de modelos de entrega nativos de IA, além de fortalecer as capacidades dos desenvolvedores individuais. “A terceirização tradicional enfrenta pressão de preços e competição por homogeneidade, enquanto os fornecedores de SaaS enfrentam maior concorrência devido à segmentação de soluções setoriais. A demanda por posições iniciais já mostra sinais de retração.”

Ao mesmo tempo, a lógica operacional interna das empresas também está mudando. Enquanto o software tradicional enfatiza processos rígidos e padronizados, a IA valoriza a reatividade e decisões flexíveis.

Como Yuan Xin mencionou em seu discurso: “A forma de uma empresa hoje é, essencialmente, um produto da era industrial, mas a IA está mudando isso. No futuro, se a geração e o uso de dados ocorrerem em tempo real, e se as fronteiras entre carbono e silício mudarem, a forma das empresas também poderá evoluir.”

Ela comparou a IA a uma “Caixa de Pandora”: uma vez aberta, não há como parar. “No final, ainda estamos na fase de Human in the Loop, onde os humanos participam na tomada de decisão, mas o caminho para a autonomia total será cheio de incertezas.”

Como as empresas de software podem responder?

Essas mudanças, somadas, criam uma fase de incerteza na indústria, mas estruturalmente, o que é mais enfraquecido é a “forma externa” do software.

Em várias declarações públicas, Jensen Huang afirmou claramente que discorda da ideia de que “a IA substituirá o software”, destacando que a verdadeira mudança está na forma de uso do software. No passado, o software era centrado na interface, impulsionado pela interação do usuário, mas na era dos agentes, o software está se tornando uma capacidade de chamada e orquestração. Os usuários não operam diretamente o software, mas acionam suas funções indiretamente via IA. Essa mudança faz com que o software evolua de uma “forma de aplicação” para uma “forma de infraestrutura”.

Na recente reunião de resultados da Kingdee International, o CFO Lin Bo também expressou uma visão semelhante. Ele afirmou que a IA dificilmente pode existir de forma independente dos sistemas empresariais, pois seu valor depende de estruturas de dados e processos de negócio existentes. “A IA também precisa de ferramentas; ela não surge do nada.”

Ao falar sobre as preocupações do mercado com SaaS, Lin Bo comentou: “A chegada da IA apenas nos oferece mais oportunidades, transformando um pequeno pedaço de mercado em um mercado maior.” Com base nisso, a empresa está promovendo a interface de capacidades de ERP para suportar chamadas de sistemas de IA superiores e explorando novos modelos de cobrança, passando de assinaturas SaaS para cobranças por agentes ou resultados.

Xu Shaochun, fundador da Kingdee, afirmou em uma teleconferência que a empresa está se reposicionando como uma “plataforma que ajuda as empresas a implementar IA”, e não apenas como fornecedora de software.

“Antes, dizia-se que o setor de software na China não dava lucro, mas agora começamos a lucrar. A longo prazo, a meta de transformação de IA da Kingdee até 2030 é reinventar a própria Kingdee, com metade da receita vindo de IA + SaaS e a outra metade de receitas nativas de IA.” disse Xu Shaochun.

Na SAP, uma transformação semelhante também está em andamento.

“Na SAP, também sentimos a urgência. Se não conseguirmos desenvolver bem os agentes inteligentes internos, o espaço na camada de aplicação será comprimido. Mas temos confiança, assim como a Apple combina hardware e software, para a SAP, a aplicação é como um sistema operacional na era da IA. Os usuários acionam o poder de processamento de baixo nível por meio das aplicações, e o foco é fazer as aplicações mais eficientes e desenvolver agentes nativos.”

Especificamente, a SAP está tentando transformar suas capacidades de negócio acumuladas ao longo do tempo em “sistemas especialistas”.

“Agentes são, na essência, sistemas especialistas que consolidaram conhecimento de negócio. Além disso, estamos acelerando a abertura, com o número de APIs crescendo exponencialmente na nova arquitetura. Se uma empresa ainda estiver escolhendo ERP, minha recomendação é optar por sistemas abertos, que possam suportar o crescimento contínuo por 10 a 15 anos.” afirmou Yuan Xin.

Para os analistas, a disputa por novas entradas na cadeia de ferramentas de desenvolvimento mais fundamental já está se formando.

Dai Kun afirmou: “A próxima geração de entradas provavelmente será dominada por empresas que controlam ecossistemas e canais de distribuição, pois podem incorporar agentes em repositórios de código, processos colaborativos e ambientes de execução.” Para ele, a vantagem inicial pertence à Microsoft, com seu fluxo de trabalho no GitHub, e ao Google, com sua plataforma e capacidades de modelos. Ferramentas nativas de IA podem também criar avanços na experiência do usuário, enquanto IDEs tradicionais, se não se tornarem profundamente inteligentes, correm risco de serem marginalizadas.

Por outro lado, a incerteza trazida pela IA continua. Dai Kun destacou: “Direitos de propriedade intelectual e responsabilidades de segurança ainda estão em uma zona cinzenta. Direitos sobre dados de treinamento, propriedade do código gerado e responsabilidades por vulnerabilidades ainda não têm consenso; as empresas estão mais preocupadas com vazamentos de código-fonte e segurança na cadeia de suprimentos.”

No ritmo de implementação, há diferenças entre mercados. “Empresas americanas já incorporam IA em seus processos de desenvolvimento, enfatizando automação ponta a ponta; o mercado chinês valoriza mais a implantação privada e o controle, adotando um ritmo mais cauteloso.” concluiu Dai Kun.

A médio prazo, o impacto da IA na indústria de software continuará a se aprofundar. Dai Kun prevê que, nos próximos três a cinco anos, a programação por IA entrará gradualmente em aplicações de produção, abrangendo desde a decomposição de requisitos até operações de manutenção; além disso, as organizações podem evoluir para equipes multifuncionais menores, com engenheiros mais focados em orquestração e auditoria.