O custo da explosão de códigos de IA no orçamento corporativo

A explosão de códigos gerados por inteligência artificial redefiniu o desenvolvimento de software nas empresas, acendendo um alerta financeiro no mercado ao criar custos indiretos que impactam diretamente o fluxo de caixa. A expectativa de redução de despesas por meio da automação esbarra na falta de planejamento técnico, o que resulta em aplicações com falhas constantes na rotina operacional. Essa insegurança sistêmica exige aportes adicionais e aditivos contratuais para refazer rotinas e integrações, transformando a promessa de agilidade digital em um acúmulo de despesas.

Estudos da McKinsey mostram uma contradição nesse processo, pois a agilidade ganha na geração de códigos digitais se perde totalmente no tempo necessário para testar, validar e corrigir essas estruturas. A análise mostra a raiz desse retrabalho, com trechos de programação simplesmente copiados e colados crescendo mais rápido do que os atualizados ou revisados dentro dos projetos. A perda de produtividade é acompanhada por avaliações da Gartner que apontam forte elevação nos custos de suporte provocada por automações sem governança. A consultoria prevê que, até 2028, o custo de operar ferramentas de codificação por IA vai superar o salário médio de um desenvolvedor, impulsionado pelo consumo crescente de tokens. O problema é que os algoritmos atuam por meio da repetição de padrões genéricos, incapazes de assimilar a lógica de negócio e as particularidades técnicas de cada ambiente corporativo.

Essa limitação afeta diretamente as rotinas de compras, pagamentos e faturamento. Erros na estrutura de plataformas voltadas para transferências, conciliações e emissão de pedidos travam os fluxos de trabalho e paralisam a receita da empresa. Na prática, a avaliação do impacto orçamentário exige superar a métrica do preço de contratação e focar no custo acumulado para manter a aplicação ativa, além das perdas geradas a cada hora de paralisação.

O maior perigo dessa abordagem está no contexto em que o código é gerado, pois modelos automatizados ignoram bases legadas e regras internas sensíveis, fazendo com que a facilidade de criação provoque falhas de integração, prejudique o desempenho e comprometa a estabilidade de rotinas críticas. A Gartner projeta que esse método, quando usado sem controle técnico, pode multiplicar em até 25 vezes o número de defeitos de software encontrados em produção até 2028. Em ambientes híbridos, qualquer alteração exige a leitura da infraestrutura completa, nunca apenas de uma aplicação isolada.

No ambiente corporativo brasileiro, essa adoção esbarra em barreiras ainda mais complexas, já que as empresas convivem com uma forte densidade regulatória que reúne arquiteturas antigas, documentação escassa e conhecimento técnico concentrado em poucos profissionais. Quando um software automatizado falha no processamento de tributos, a companhia enfrenta multas pesadas e problemas na emissão de certidões, o que torna a auditoria técnica uma medida básica de proteção financeira. Esse risco cresce na mesma proporção do investimento, já que o Brasil é o maior mercado de IA da América Latina, com US$ 4,2 bilhões em aportes e crescimento de 13% no período, segundo a IDC. O estudo ABES/IDC mostra que 46% dos executivos brasileiros apontam segurança e cloud security como a prioridade estratégica de TI para 2026, à frente da IA generativa, citada por apenas 37%, sinal de que o setor já sabe onde mora o próximo problema.

O mercado brasileiro ainda não está preparado para suportar esse volume de entregas. A capacidade de geração de código ultrapassou a habilidade das organizações de auditar e manter a operação. A McKinsey aponta o caminho para reverter esse quadro, ao mostrar que, um grupo de empresas que redesenhou o desenvolvimento em torno da IA chegou a ganhos de até 30% em produtividade e 45% em qualidade de software. O desafio atual é priorizar segurança, sustentabilidade e solidez técnica por meio de plataformas de inteligência artificial para engenharia e análise contínua. 

A geração de código sem rigor técnico resulta apenas em lixo digital, e produzir sem critérios sólidos de auditoria em um ambiente movido por inteligência artificial só antecipa a falha dos sistemas. A facilidade de criação não elimina a responsabilidade pelo acompanhamento e exige uma maturidade ainda maior na governança das entregas. A agilidade perde todo o seu propósito quando a tecnologia construída não consegue garantir a estabilidade contínua da operação.

Rodrigo Costa, CTO e Head de Digital Business da Kron Digital.