O relatório da iniciativa NANDA, do MIT, sobre a adoção de IA generativa nas empresas trouxe um dado que contraria a intuição de muitos líderes. André de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, empresa que desenvolve tecnologia própria em agentes autônomos de IA e hiperautomação, comenta que soluções compradas de fornecedores especializados ou desenvolvidas em parceria deram certo em cerca de dois terços dos casos, enquanto as construídas inteiramente dentro de casa tiveram êxito com frequência bem menor.
Nesse contexto, especialistas avaliam que o número não encerra o debate entre construir e contratar. Ele apenas desloca a pergunta para o lugar certo. A escolha não depende da capacidade técnica da equipe, e sim do papel que aquela aplicação de IA ocupa na estratégia do negócio.
O que pesa a favor de desenvolver internamente?
Um modelo de precificação que usa anos de histórico de vendas, um algoritmo de análise de risco treinado com a carteira da própria empresa, um sistema de recomendação construído sobre o comportamento de clientes que nenhum concorrente conhece. Nesses casos, a inteligência analítica é parte do produto, e entregá-la a terceiros pode significar entregar a própria diferenciação estratégica.
O custo, porém, vai muito além da primeira versão. Desenvolver internamente exige equipe dedicada de ciência de dados e engenharia, infraestrutura, monitoramento contínuo e atualização constante, já que modelos e ferramentas de IA mudam em ciclos curtos. André Faria salienta que o espaço onde muitos projetos internos falham não é na construção, mas na manutenção, quando a equipe original já foi realocada para outra prioridade.
O que pesa a favor de contratar uma solução especializada
Tempo é o argumento mais evidente. Um fornecedor especializado chega com problemas já resolvidos, integrações testadas e aprendizado acumulado em diferentes contextos de uso. Isso costuma encurtar o caminho entre o piloto e o resultado na produção. Também transfere ao fornecedor a tarefa de manter a solução atualizada, justamente o ponto em que muitos projetos internos tropeçam.
Há, contudo, riscos a administrar. Uma solução genérica pode não se encaixar no fluxo real da empresa, e a dependência de um único fornecedor reduz o poder de negociação ao longo do tempo. André Faria observa que a pergunta decisiva na contratação é se a tecnologia se adapta às regras e aos dados da organização, ou se é a organização que precisa se moldar à ferramenta.
Onde fica a linha entre núcleo e infraestrutura?
Leitura de documentos, triagem de demandas, extração de dados de formulários, atendimento de primeiro nível. Essas capacidades são essenciais, mas raramente diferenciam uma empresa da concorrente. Funcionam como infraestrutura, e contratar costuma ser a escolha mais racional.
O núcleo é o que depende de conhecimento exclusivo do negócio e gera vantagem competitiva difícil de copiar. Entre os dois extremos, ganha espaço um terceiro caminho: soluções desenvolvidas em parceria, em que a tecnologia própria do fornecedor opera sobre os dados, as regras e os critérios de decisão da empresa contratante.
Na visão do executivo, esse modelo tende a combinar velocidade e aderência, desde que o contrato deixe claro quem detém os dados, os modelos treinados e o conhecimento gerado durante o projeto. Sem essa definição, a parceria pode se transformar silenciosamente em dependência.
A vantagem está no que a empresa sabe, não no código que escreve
Ter equipe própria de IA tornou-se, para algumas organizações, um símbolo de maturidade tecnológica. Nesse sentido, André de Barros Faria comenta que o símbolo engana quando desvia talento e orçamento para reconstruir capacidades que o mercado já entrega com qualidade.
A geração de valor com IA aplicada está menos em quem escreve o código e mais em quem domina o problema, os dados e as decisões que a tecnologia apoia. Proteger esse conhecimento e usá-lo bem costuma importar mais do que a origem da ferramenta que o coloca em movimento.
