Cesar Gon, CEO e fundador da CI&T.
Passei as últimas três décadas construindo uma empresa de serviços de tecnologia. Sobrevivi a cada onda que supostamente nos tornaria irrelevantes. O ERP padronizaria tudo. A nuvem automatizaria tudo. A transformação digital seria um evento pontual: cruzar a linha de chegada, declarar vitória e ir para casa.
A cada vez, a previsão era a mesma: o trabalho desapareceria.
A cada vez, aconteceu o oposto.
Então, quando ouço que a IA vai “finalmente” matar os serviços de TI, que as máquinas vão escrever o código, projetar os sistemas, operar as plataformas e relegar as empresas de serviços à irrelevância , não descarto a ideia intelectualmente.
A tese merece ser levada a sério. Experiência e sucesso passado não concedem imunidade ao erro. Já estive errado sobre muitas coisas. Mas também vi essa mesma narrativa ruir sob suas próprias premissas, repetidamente, por décadas.
Deixe-me dizer o que eu acho que realmente está acontecendo. E por que isso importa.
Cada onda cumpriu sua promessa — e esse foi o problema
Aqui está o ponto em que a narrativa de que “a IA mata os serviços” erra fundamentalmente: ela parte do pressuposto de que as últimas grandes ondas tecnológicas falharam em entregar o que prometeram. Não falharam. Elas entregaram. E, ao entregar, criaram categorias inteiramente novas de complexidade.
O software corporativo entregou. Deu às organizações plataformas integradas, processos padronizados, visibilidade global. Excelente. Mas também tornou brutalmente visível algo: o quão genuinamente diferentes as empresas são entre si,entre setores, geografias, regulações e culturas. O ERP não falhou em padronizar; ele teve sucesso em revelar que padronização nunca foi o verdadeiro problema.
O verdadeiro problema eram as mil decisões não documentadas enterradas em planilhas, adaptações e lógicas regionais, que existiam por bons motivos. O software não conseguia arbitrar essas diferenças. Pessoas precisavam fazer isso.
A nuvem entregou. Sem hardware, sem longos ciclos 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 disciplina diária. A segurança deixou de ser construir um muro e passou a ser 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 se entregou. E imediatamente provou que não havia linha de chegada. Cada melhoria redefinia expectativas. Clientes exigiam mais personalização. Reguladores pediam mais transparência. Concorrentes adotavam 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 IA. E as apostas são mais altas.
Não vou fingir que não estou apreensivo. Qualquer líder de empresa de serviços que diga estar perfeitamente confortável nesta transição ou não está sendo totalmente franco, ou não está prestando atenção. A IA muda as coisas de maneira realmente descontínua. A velocidade. A abrangência. O volume do que se torna possível da noite para o dia.
Mas há algo que está se perdendo no ruído, e é por isso que o rumo desta indústria importa.
Quando algo se torna fácil, torna-se fácil para todos.
Se a IA pode gerar código, configurar infraestrutura e criar aplicações em minutos, essas capacidades deixam de ser diferenciais. Tornam-se pré-requisitos básicos. Instantaneamente. A fronteira competitiva não permanece onde estava. Ela se move. Sempre se move.
E para onde ela vai? Para o difícil. Para o que não pode ser simplesmente gerado. Integrar IA 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 algo dá errado.
Esses não são problemas que a IA pode eliminar. São problemas que a IA multiplica.
Ferramentas melhores não simplificam empresas. Elas movem a fronteira
Esse é o equívoco mais profundo de todo o debate. Existe a suposição de que, se você dá às pessoas martelos melhores, elas precisam de menos carpinteiros. A história diz o contrário. Dê martelos melhores e as pessoas começam a construir catedrais.
Quando a IA gera código, alguém ainda precisa validar se ele é seguro, conforme às normas e sustentável, e assumir responsabilidade por essa decisão. Quando a IA propõe uma arquitetura, alguém precisa avaliá-la à luz das restrições organizacionais, da dívida técnica acumulada e de um futuro que nenhum modelo pode prever. A responsabilidade não é automatizada.
A IA gera opções. O julgamento determina os resultados.
E julgamento, julgamento real, que considera contexto, política interna, apetite a risco, pressão regulatória, restrições legadas e comportamento humano, isso não é automatizado. Torna-se mais valioso. Porque agora há muito mais opções para julgar.
A automação não elimina a necessidade de expertise. Ela desloca a expertise para cima: da execução para o design. Da implementação para o julgamento. De componentes para sistemas. A IA comoditiza as partes fáceis e força todos a enfrentar o trabalho difícil, interconectado e frequentemente desconfortável onde vive a verdadeira vantagem competitiva.
A oportunidade real que muitos estão perdendo
Aqui está a parte que realmente me entusiasma, por trás de toda a ansiedade.
A IA é uma nova camada de abstração na computação. Assim como linguagens de alto nível expandiram o que engenheiros podiam construir, e a nuvem expandiu o que organizações podiam implantar, a IA expande a classe inteira de problemas que podemos abordar com software. Problemas antes caros demais, complexos demais ou lentos demais para resolver. Agora, ao alcance.
Isso muda a equação de ROI de formas que ainda estamos 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 paralelas e exponencialmente mais formas 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 decidir o que construir, em que ordem e por quê”. Isso não é o fim dos serviços. É a evolução dos serviços para onde o verdadeiro valor sempre esteve.
A lacuna que a IA amplia
Um erro fundamental na narrativa de que “a IA mata os serviços” é tratar capacidade como substituta de julgamento.
A IA dá às organizações, e a seus concorrentes, o mesmo conjunto ampliado de opções: execução mais rápida e barreiras menores para experimentar. O que ela não fornece é clareza. Quais opções importam. Como priorizá-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 viável, é exatamente onde atuamos. É onde parceiros experientes conquistam sua relevância.
E a IA 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
Essa transição traz uma verdade dura. Nem toda empresa de serviços sobreviverá. Alguns modelos de negócio são baseados em arbitragem de mão de obra e trabalho previsível e repetitivo que a IA realmente substituirá.
Empresas que não conseguirem subir na cadeia de valor, da execução para o design, da entrega para a parceria, de construir o que foi especificado para ajudar clientes a definir o que vale a pena construir, essas estão, de fato, em risco.
Mas isso não é a morte de uma indústria. É seleção. É o mesmo que aconteceu com a nuvem, com o ágil, com cada onda anterior. As empresas que não se adaptaram não provaram que o trabalho acabou. Provaram que não conseguiram evoluir com ele.
A história rima mais do que rompe
Transições tecnológicas nunca são limpas. Elas acontecem de forma desigual, ao longo do tempo, produzindo híbridos em vez de substituições completas. Previsões de obsolescência repentina consistentemente subestimam o quanto a tecnologia se entrelaça com sistemas organizacionais, econômicos e humanos.
A IA vai remodelar como serviços são entregues, precificados e valorizados. Vai elevar expectativas. Vai comprimir prazos. Vai exigir que empresas como a nossa combinem profundidade técnica real com algo mais difícil de replicar: entendimento contextual profundo de como organizações realmente mudam.
O que ela não fará é eliminar a necessidade de parceiros experientes capazes de navegar a complexidade à medida que ela cresce e se transforma.
As pessoas que preveem a morte iminente dos serviços de TI estão apostando contra as rimas da história. Estou neste setor há tempo suficiente para saber: raramente é uma aposta vencedora.
O cardápio mudou. De novo.
A pergunta é a mesma de sempre: o que vamos construir a partir daqui?
* Cesar Gon, CEO e fundador da CI&T, multinacional brasileira focada em soluções de tecnologia e IA