IA reduz demanda por projetos simples e empurra software houses para trabalhos mais complexos

Mercado brasileiro de software e serviços reúne mais de 41 mil empresas, enquanto avanço da inteligência artificial aumenta procura por integração de sistemas, modernização de plataformas e aplicações sob medida

A popularização da inteligência artificial generativa começou a mudar o tipo de projeto contratado das empresas de desenvolvimento de software. Sites simples, protótipos e aplicações básicas, que antes exigiam equipes especializadas, passaram a ser produzidos com mais rapidez e menor barreira técnica. Ao mesmo tempo, projetos envolvendo sistemas críticos, integrações, segurança, escalabilidade e inteligência artificial aplicada aos negócios seguem demandando equipes especializadas.

O movimento acontece em um mercado que continua relevante no Brasil. Segundo o estudo Mercado Brasileiro de Software: Panorama e Tendências 2026, da Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES), com dados da IDC, o país encerrou 2025 com 41.613 empresas atuando nos segmentos de software e serviços. O mercado foi estimado em US$ 35,4 bilhões.

Dentro desse universo, as empresas especializadas em desenvolvimento sob demanda formam um segmento pulverizado e distribuído pelo país. Levantamento da Softdex, plataforma especializada no mapeamento de fornecedores de tecnologia, já identificou mais de 350 software houses e empresas do setor em 24 estados brasileiros.

Na avaliação de Lucas Oliveira, fundador da Softdex, a principal mudança provocada pela IA está menos na redução da procura por desenvolvimento e mais na complexidade dos projetos contratados.

“A inteligência artificial reduziu muito a barreira para projetos mais simples. Hoje é possível criar um site ou um protótipo básico com ferramentas que não existiam há poucos anos. Mas, quando entramos em sistemas que sustentam uma operação, envolvem segurança, integração, grande volume de dados ou milhares de usuários, a necessidade de engenharia continua existindo”, afirma.

Entre os projetos que vêm ganhando peso estão a integração entre diferentes plataformas, a modernização de sistemas legados, automações de processos e o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial conectadas aos dados e às regras de negócio de cada empresa.

Na prática, a própria IA também passou a gerar trabalho para as empresas de tecnologia. Isso porque colocar modelos de inteligência artificial dentro de uma operação exige etapas que vão além da contratação de uma ferramenta pronta, como integração com bancos de dados, definição de acessos, segurança das informações, criação de interfaces e adaptação aos sistemas já utilizados pela companhia.

“Existe uma diferença grande entre testar uma ferramenta de IA e colocá-la para funcionar dentro de uma empresa. É nessa segunda etapa que aparecem questões de arquitetura, segurança, governança e integração, que exigem um trabalho mais estruturado”, diz Oliveira.

A mudança também traz um novo desafio para quem contrata tecnologia. Com ferramentas generativas facilitando a criação de sites, apresentações e portfólios, avaliar a capacidade técnica de um fornecedor apenas pela presença digital tornou-se mais difícil.

Segundo Oliveira, fatores como histórico de projetos, avaliações de clientes, especialização da equipe e capacidade de manter o sistema depois da entrega passam a pesar mais no processo de escolha.

“O cliente precisa entender quem vai sustentar aquele projeto depois que ele entra no ar. Em sistemas mais complexos, a contratação não termina na entrega. Há atualização, correção, segurança e evolução contínua”, afirma.

O Panorama de Software Houses Brasileiras, elaborado pela Softdex, também aponta para um setor formado predominantemente por pequenas e médias empresas, cenário que aumenta a variedade de fornecedores disponíveis, mas exige maior comparação entre experiência, especialidades e capacidade operacional.

Para Oliveira, a tendência é que a inteligência artificial continue automatizando etapas do desenvolvimento, mas também aumente a exigência sobre as empresas do setor.

“A IA muda a forma como o software é produzido e tende a reduzir o tempo gasto em algumas tarefas. Isso não significa que o desenvolvimento desaparece. Significa que o valor passa a estar menos em simplesmente escrever código e mais em entender o problema, desenhar a arquitetura certa e construir uma solução que consiga operar com segurança e escala”, conclui.

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