Construir ou comprar software: a IA acabou de virar essa conta

A Starbucks gasta cerca de US$ 400 milhões por ano com software. Numa apresentação interna que vazou e foi revisada pela Bloomberg, o CTO da empresa, Anand Varadarajan, apresentou o plano: desenvolver internamente parte dos sistemas que hoje ela licencia, com IA acelerando o desenvolvimento.

Dois fornecedores aparecem nominalmente no material: a Microsoft, no controle de inventário, e a IBM, na gestão de manutenção. A empresa também vem construindo o próprio ponto de venda para substituir o Oracle Simphony.

A projeção declarada é modesta se comparada ao gasto total: US$ 30 milhões de economia em tecnologia corporativa no próximo ano, dos quais US$ 10 milhões em software. O primeiro sistema construído internamente só entra em operação no fim de 2027.

O número não é o ponto. O ponto é que uma empresa de café decidiu que construir software ficou mais barato do que licenciar.

O pêndulo que está voltando

Isso não é novidade histórica. É reversão.

Segundo levantamento da Generation Investment Management com dados do Bureau of Economic Analysis, na década de 1980 mais de 45% do gasto americano com software era em desenvolvimento interno. Em 2024, esse número caiu para menos de 15%.

O que empurrou o pêndulo para o lado do "comprar pronto" foi uma equação simples: construir exigia dezenas de engenheiros, anos de projeto e um custo que só empresas de tecnologia conseguiam justificar. Comprar era mais rápido, mais barato e menos arriscado. Foi sobre essa premissa que Microsoft, Oracle, SAP, IBM e Salesforce construíram impérios.

A IA mudou o custo de construir. E quando o custo de construir cai, a premissa cai com ele.

O tamanho real do movimento

Isso não é anedota de uma empresa. O Gartner projeta que até 2030 até US$ 234 bilhões em gasto com aplicações corporativas estão expostos ao que a consultoria chama de arbitragem agêntica, quando agentes de IA executam tarefas atravessando vários sistemas e reduzem a necessidade de o usuário interagir com interfaces tradicionais. São cerca de 20% do gasto global com SaaS corporativo.

Nas palavras de George Brocklehurst, Managing VP do Gartner, a IA agêntica muda a economia do software: sistemas agênticos entregam resultado direto, contornam aplicações centradas em interface e quebram a ligação entre crescimento de usuários e crescimento de receita, que é o modelo de precificação de praticamente todo SaaS corporativo.

Vale ler a ressalva do próprio Gartner, porque ela é importante: a maioria das empresas não planeja cancelar CRM ou ERP para trocar por sistema caseiro, e o gasto com software deve continuar crescendo cerca de 12% até 2030. O que está mudando não é "todo mundo vai construir tudo". É que a decisão voltou a ser uma decisão.

O caso que ninguém conta inteiro

A Klarna é o exemplo mais citado. A empresa encerrou o CRM da Salesforce e o Workday e montou um stack proprietário, consolidando dados de vários sistemas SaaS em uma base própria com apoio de banco de grafos.

Funcionou. Mas duas coisas raramente aparecem nos posts sobre o caso.

A primeira: a Klarna não trocou tudo por IA. Ela combinou construção interna com outras ferramentas de mercado, adotando, por exemplo, uma plataforma de terceiros para RH. Ela escolheu onde valia construir.

A segunda: o próprio CEO da Klarna veio a público dizer que não acredita que outras empresas vão, ou devam, simplesmente copiar o movimento.

Isso não enfraquece o argumento. Fortalece. Porque o que a Klarna fez de certo não foi construir. Foi decidir caso a caso.

Faça a sua conta

Suponha que sua empresa pague R$ 50 mil por mês em licenças de um sistema que, mesmo assim, não faz metade do que a operação precisa. Ou, o cenário mais comum, que faz muito mais do que você usa, e você paga por 100% de uma ferramenta da qual aproveita 40%.

São R$ 600 mil por ano. R$ 1,8 milhão em três anos. Com reajuste anual. E ao fim desse período você não tem patrimônio nenhum: se parar de pagar, para de ter o sistema.

Hoje é possível construir um sistema sob medida por uma fração disso, com IA embarcada nos pontos que efetivamente travam a operação, aqueles que hoje você resolve contratando mais gente.

Só que existe uma parte da conta que quase nenhum conteúdo sobre esse tema menciona.

Construir significa possuir

Aquela mensalidade nunca foi só software. Junto dela vinham manutenção, correção de falhas, atualização de segurança, conformidade e suporte. Você pagava caro por isso, mas não precisava pensar nisso.

Quando você constrói, essa responsabilidade não desaparece. Ela muda de dono.

É exatamente aí que a maioria dos projetos de substituição morre. A empresa constrói, o fornecedor entrega e desaparece, e dois anos depois ninguém sabe mexer no sistema. O resultado é pior do que a licença que se queria abandonar, porque ao menos a licença tinha alguém do outro lado do telefone.

Por isso esse tipo de projeto não se faz com freelancer nem com fábrica de software que fatura na entrega. Se faz com quem assume a operação depois do go live: SLA definido, custo de sustentação declarado em contrato, documentação completa, propriedade intelectual transferida e time do cliente treinado para operar.

Você não está comprando um sistema. Está comprando um sistema que é seu e alguém responsável por ele. E mesmo somando as duas coisas, na maioria dos casos continua custando uma fração da licença atual.

A regra: compre a commodity, construa a vantagem

Ninguém precisa construir um ERP do zero. Contabilidade, folha de pagamento e emissão fiscal são commodity: há dezenas de fornecedores maduros, a regra é a mesma para todo mundo e construir isso é queimar dinheiro.

Mas o processo que faz a sua empresa ganhar dinheiro de um jeito que o concorrente não consegue copiar? Esse não deveria estar dentro de um software genérico que qualquer competidor seu contrata com um cartão de crédito.

Quando você aluga a ferramenta que executa a sua vantagem competitiva, você aluga a vantagem.

Quatro perguntas antes de decidir

Antes de qualquer linha de código, quatro respostas precisam estar na mesa:

1. Quanto você paga hoje, e o que exatamente esse contrato cobre? Licença, suporte, infraestrutura, integrações, consultoria de terceiros. O custo real quase nunca é só a fatura do fornecedor.
2. O que o sistema atual não faz, e quanto essa limitação custa por mês? Em retrabalho, em pessoas contratadas para tapar o buraco, em oportunidade perdida. Se você não conseguir colocar um número aqui, o projeto não tem tese.
3. Qual parte disso é commodity e qual parte é a sua vantagem competitiva? As duas exigem decisões opostas.
4. Depois de pronto, quem opera? Se a resposta for "a gente vê depois", o projeto já nasceu com data de morte. Se as respostas apontam para o mesmo lado, o payback costuma ficar entre 8 e 14 meses, e a partir dali o custo cai e deixa de subir com reajuste por usuário.

Se não apontam, o projeto certo é outro.

Como a Qognix atua nisso

A Engenharia de ROI com IA, a consultoria da Qognix, existe para responder essas quatro perguntas com número, não com opinião.

Levantamos o que você paga hoje e o que isso deixa de resolver. Apresentamos a comparação entre construir e continuar comprando, com premissas explícitas, incluindo custo de LLM, infraestrutura e sustentação. Quando vale construir, construímos, entregamos a propriedade intelectual e a documentação, treinamos o seu time e sustentamos a operação com custo previsto em contrato.

Também executamos um assessment específico para mapear onde a IA pode ser aplicada na sua operação com ganho mensurável de eficiência, independentemente de haver ou não um sistema a substituir.

E se a conta não fechar, nós falamos antes de vender.

Conheça a Engenharia de ROI com IA e agende seu diagnóstico

A pergunta não é se a IA vai mudar o seu mercado.

É se você vai continuar alugando a sua vantagem competitiva.