Por José Afonso Pires, CEO da Link Consulting, Linkcom e Country Manager Linkroad
As empresas tecnológicas estão no centro da revolução da Inteligência Artificial. Os analistas da indústria concordam: o investimento em serviços de IT vai continuar a crescer, mas uma parte cada vez maior desse crescimento está a ser capturada pelos hyperscalers que investem em infraestrutura de IA, diretamente à custa dos prestadores tradicionais de serviços profissionais.
Os agentes vão substituir humanos em várias atividades de desenvolvimento de software e consultoria. A verdadeira questão já não é se isso vai acontecer, mas sim como nos vamos adaptar. Acredito que é preciso atuar em três eixos fundamentais, suportados por um modelo sólido de governação e por um centro de excelência capaz de acelerar esta transformação.
O primeiro eixo passa pela reestruturação das ofertas de serviços. A forma mais imediata de transformação é conseguir entregar os mesmos resultados a um custo inferior, através de modelos híbridos entre humanos e agentes. O desenvolvimento tradicional de aplicações é provavelmente o exemplo mais evidente do impacto que a IA terá no custo, no tempo e na forma como os projetos são executados.
Mas o mais interessante não é apenas fazer o mesmo de forma mais eficiente. É conseguir fazer aquilo que antes não era possível. Hoje, por exemplo, já conseguimos migrar data warehouses legacy para arquiteturas modernas de lakehouse potenciadas por IA e Machine Learning em poucos meses e com equipas humanas relativamente reduzidas. Há poucos anos, este tipo de transformação simplesmente não era economicamente viável.
A conclusão é simples: as empresas que não se reinventarem vão desaparecer.
O segundo eixo está relacionado com a capacitação das equipas.
A IA altera praticamente todas as funções dentro de uma organização de serviços de IT, desde vendas até delivery, suporte ou gestão de projetos. Por isso, torna-se essencial existir uma abordagem estruturada de formação transversal a toda a organização.
Disponibilizar ferramentas é apenas uma pequena parte do caminho. Identificar a formação adequada para cada função é igualmente importante. Mas aquilo de que as pessoas realmente precisam são exemplos práticos e concretos de como utilizar IA nas suas atividades do dia a dia. E aqui existe um fator crítico: velocidade.
A rapidez tornou-se mais importante do que a perfeição. Daqui a seis meses, a tecnologia já terá evoluído, os exemplos serão diferentes e apenas quem já estiver em movimento conseguirá adaptar-se facilmente. A adoção precoce deixou de ser opcional, mesmo quando o plano ainda não está totalmente fechado.
O terceiro eixo passa pela transformação dos processos organizacionais.
Os resultados que esperamos alcançar ao reestruturar as ofertas só serão possíveis se tivermos as pessoas certas a trabalhar sobre os processos certos. A IA pode aumentar significativamente a produtividade individual, mas só terá impacto real no desempenho organizacional se existir uma lógica comum de execução.
O processo passa a definir como os agentes são orquestrados, onde deve existir intervenção humana, que agentes executam cada atividade, como os resultados se relacionam entre si e como validar os outputs produzidos.
Esta será provavelmente a mudança mais difícil de todas. Vai redefinir funções existentes, fazer desaparecer algumas delas, desafiar mentalidades e encontrar resistência real dentro das organizações. Mas será também a mudança que permitirá criar métricas suficientemente robustas para estimar esforço, produtividade e sustentabilidade em modelos híbridos de execução. Quanto mais cedo estes novos processos forem implementados, mais rapidamente será possível recolher métricas reais e tornar o negócio sustentável neste novo contexto.
A IA introduz também um conjunto de temas que exigem governação. Com dezenas de ferramentas e modelos disponíveis, as pessoas precisam de respostas claras sobre aquilo que podem utilizar, em que circunstâncias e que dados podem ser partilhados. Em desenvolvimento de software surgem questões ainda mais sensíveis, como a exposição de código gerado por agentes a terceiros ou a utilização indevida de propriedade intelectual. Uma boa política de adoção deve responder a tudo isto de forma clara, prática e sem ambiguidades.
Existe igualmente uma dimensão importante de formação e monitorização. Os custos associados à IA acumulam-se rapidamente. Definir que subscrição e que modelos cada função realmente necessita, e acompanhar a utilização desde o primeiro dia, torna-se fundamental para garantir eficiência e controlo.
Os workshops práticos assumem também um papel essencial. Continuam a ser a forma mais eficaz de disseminar conhecimento aplicado sobre IA dentro das organizações. Mas precisam de ser contínuos, estruturados e constantemente atualizados, porque aquilo que hoje é relevante rapidamente ficará ultrapassado.
Outro ponto crítico será a reengenharia de processos por oferta. Consultoria, desenvolvimento de software e Data/Machine Learning têm dinâmicas completamente diferentes e exigem modelos próprios de produção. Não é possível transformar tudo ao mesmo tempo. Governar significa precisamente conseguir priorizar e sequenciar esta mudança de forma intencional.
É aqui que um centro de excelência (CoE) para adoção de IA se torna verdadeiramente estratégico. O processo tem de ser inevitavelmente iterativo, feito de ciclos rápidos que criam impacto real mas que rapidamente ficam desatualizados. O papel do CoE é explorar as evoluções mais recentes, prototipar novas abordagens, documentar casos de uso e alimentar continuamente o resto da organização com esse conhecimento.
E é importante perceber quem deve estar nesse centro de excelência. Não são os gestores. Mas sim pessoas técnicas, que interagem intensamente com as ferramentas, inovadoras, que desafiam o status quo e que tenham experiência real na entrega de projetos. A governação pega depois nesses inputs e transforma-os em novas vagas de transformação: novos processos, novas ferramentas, novas iniciativas de capacitação.
A IA já está a transformar os serviços de IT. Resta saber quais serão as organizações capazes de se transformar à mesma velocidade.