O avanço da inteligência artificial (IA) na engenharia de software entrou em uma nova fase, marcada pela transição do discurso experimental para a adoção estruturada nos processos corporativos. Após um período de forte entusiasmo inicial, empresas passam a lidar com o desafio prático de integrar IA ao ciclo real de desenvolvimento, testes e operação de sistemas, especialmente em ambientes críticos e regulados. De acordo com estudo do International Data Corporation (IDC), encomendado pela Microsoft, 68% das empresas no mundo já utilizam inteligência artificial generativa em suas operações, indicando a consolidação da tecnologia no ambiente corporativo.
No Brasil, esse movimento é observado principalmente no setor financeiro. Instituições como o Banco Bradesco vêm utilizando plataformas integradas de IA para automação de processos e ganhos de eficiência operacional, enquanto fintechs como o Nubank se destacam internacionalmente pela aplicação estratégica da tecnologia em produtos e operações digitais. Esse avanço amplia a complexidade dos sistemas e reforça a necessidade de maturidade técnica, governança e integração da IA aos fluxos já existentes de engenharia de software.
Para Marcelo Marchi, CEO da Vericode, empresa especializada em qualidade de software, automação de testes e observabilidade, a adoção do conceito “AI First“, o desafio prático de integrar inteligência artificial aos processos reais de engenharia de software, exige mais do que a incorporação de novas ferramentas. “A inteligência artificial só gera valor quando está integrada ao fluxo de engenharia, com governança e previsibilidade”, afirma. Segundo ele, iniciativas isoladas tendem a perder efetividade quando não estão conectadas a processos, controles e práticas consolidadas.
A pesquisa global “Future of Cyber”, da Deloitte, aponta que, no Brasil, a inteligência artificial/computação cognitiva ocupa a 6ª posição no ranking de investimentos em cibersegurança, enquanto a IA generativa aparece na 13ª colocação. O dado reflete o esforço das organizações em estruturar controles, inventários de modelos, registros de uso e políticas de acesso, especialmente diante do crescimento da automação e da ampliação de riscos regulatórios e operacionais em setores como o financeiro.
Com isso, plataformas que aplicam IA de forma integrada à engenharia de software ganham relevância. Para Marcelo Marchi, soluções voltadas à automação de testes, validação de APIs e geração de evidências técnicas permitem que a inteligência artificial seja incorporada de maneira gradual e controlada ao dia a dia das equipes. “Esse caminho favorece escalabilidade, segurança e previsibilidade, transformando a IA em um elemento estrutural da engenharia de software, e não apenas em uma promessa tecnológica”, destaca.
