Imagine o seguinte: você está sentado em uma sala de conferências, no meio de uma apresentação de um fornecedor. A demonstração parece sólida e o preço cabe perfeitamente no orçamento. O cronograma também parece razoável. Todo mundo está concordando.
Você está literalmente a poucos minutos de dizer sim.
Então alguém da sua equipe financeira entra. Eles veem o baralho e franzem a testa. Poucos minutos depois, eles enviam uma mensagem para você no Slack: “Na verdade, preparei uma versão disso na semana passada. Levei duas horas no Cursor. Quer dar uma olhada?”
Espere… o quê?
Essa pessoa não codifica. Você sabe com certeza que eles nunca escreveram uma linha de JavaScript em toda a vida. Mas aqui estão eles, mostrando um protótipo funcional em seu laptop que faz… praticamente exatamente o que o fornecedor propôs. Claro, tem algumas arestas, mas funciona. E não custou seis dígitos. Apenas duas horas do seu tempo.
De repente, as suposições com as quais você se deparou – sobre como o software é desenvolvido, quem o fabrica e como as decisões são tomadas em torno dele – começam a desmoronar.
O antigo quadro
Durante décadas, todas as empresas em crescimento fizeram a mesma pergunta: Devemos construir isso nós mesmos ou devemos comprá-lo?
E, durante décadas, a resposta foi bastante direta: Construa se for essencial para o seu negócio; compre se não for.
A lógica fazia sentido, porque construir era caro e significava emprestar tempo de engenheiros sobrecarregados, escrever especificações, planejar sprints, gerenciar infraestrutura e se preparar para uma longa fila de manutenção. A compra foi mais rápida. Mais seguro. Você pagou pelo suporte e pela tranquilidade.
Mas algo fundamental mudou: a IA tornou a construção acessível a todos. O que costumava levar semanas agora leva horas, e o que antes exigia fluência em uma linguagem de programação agora exige fluência em inglês simples.
Quando o custo e a complexidade da construção caem drasticamente, a antiga estrutura desmorona com eles. Não é mais construir versus comprar. É algo estranho para o qual ainda não encontramos as palavras certas.
Quando o mercado não sabe o que você precisa (ainda)
Minha empresa nunca planejou construir tantas das ferramentas que usamos. Nós apenas tivemos que construir porque as coisas que precisávamos não existiam. E, através desse processo, desenvolvemos esta compreensão visceral do que realmente queríamos, o que era útil e o que poderia ou não fazer. Não o que os fornecedores nos disseram que precisávamos ou o que os relatórios dos analistas disseram que deveríamos querer, mas o que realmente mudou nosso negócio.
Descobrimos quais problemas valiam a pena resolver, quais não valiam a pena, onde a IA criava uma alavancagem real e onde era apenas ruído. E só então, depois de termos aquela clareza conquistada com tanto esforço, começamos a comprar.
A essa altura, sabíamos exatamente o que procurávamos e podíamos perceber a diferença entre substância e marketing em cerca de cinco minutos. Fizemos perguntas que deixaram os fornecedores nervosos porque já havíamos criado uma versão rudimentar do que eles estavam vendendo.
Quando qualquer um pode construir em minutos
Na semana passada, alguém de nossa equipe CX percebeu alguns comentários de clientes sobre um bug no Slack. Apenas uma pequena reclamação de um cliente, nada grave. Em outra empresa, isso teria gerado um ticket de suporte e eles teriam esperado que outra pessoa cuidasse disso, mas não foi isso que aconteceu aqui. Eles abriram o Cursor, descreveram a mudança e deixaram a IA escrever a correção. Em seguida, eles enviaram uma solicitação pull que a engenharia revisou e fundiu.
Apenas 15 minutos depois que a reclamação apareceu no Slack, a correção estava em produção.
A pessoa que fez isso não é nem um pouco técnica. Duvido que eles saibam a diferença entre Python e JavaScript, mas resolveram o problema mesmo assim.
E esse é o ponto.
A IA se tornou tão boa em gerar códigos relativamente simples que lida com 80% dos problemas que costumavam exigir uma reunião de planejamento de sprint e duas semanas de engenharia. Está apagando a fronteira entre técnico e não técnico. O trabalho que antes era limitado pela engenharia agora está sendo feito pelas pessoas mais próximas do problema.
Isso está acontecendo agora mesmo em empresas que estão realmente prestando atenção.
A inversão que está acontecendo
É aqui que tudo se torna fascinante para os líderes financeiros, porque a IA realmente inverteu toda a lógica estratégica da decisão de construção versus compra.
O modelo antigo era mais ou menos assim:
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Defina a necessidade.
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Decida se vai construir ou comprar.
Mas definir a necessidade demorava uma eternidade e exigia profundo conhecimento técnico, ou você gastaria dinheiro com implementações de fornecedores por tentativa e erro. Você assistiria a inúmeras demonstrações, tentando imaginar se isso realmente resolveria seu problema. Então você negociaria, implementaria, moveria todos os seus dados e fluxos de trabalho para a nova ferramenta e seis meses e seis dígitos depois descobriria se (ou não) você estava realmente certo.
Agora, toda a sequência é invertida:
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Crie algo leve com IA.
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Use-o para entender o que você realmente precisa.
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Em seguida, decida se deseja comprar (e você saberá exatamente por quê).
Essa abordagem permite realizar experimentos controlados. Você descobre se o problema importa. Você descobre quais recursos agregam valor e quais ficam bem em demonstrações. Então você vai às compras. Em vez de permitir que algum fornecedor externo lhe venda qual é a necessidade, você terá que descobrir se tem essa necessidade em primeiro lugar.
Pense em quantas compras de software você fez que, em retrospectiva, resolveram problemas que você realmente não tinha. Quantas vezes você já passou três meses em uma implementação e pensou: “Espere aí, isso está realmente nos ajudando ou estamos apenas tentando justificar o que gastamos?”
Agora, quando você compra, a pergunta é: “Isso resolve o problema melhor do que aquilo que já provamos que podemos construir?”
Essa reformulação muda toda a conversa. Agora você comparece às ligações do fornecedor informado. Você faz perguntas mais incisivas e negocia com força. Mais importante ainda, você evita o erro mais caro em software empresarial, que é resolver um problema que você nunca teve.
A armadilha que você precisa evitar
À medida que esta nova capacidade surge, observo as empresas correrem na direção errada. Eles sabem que precisam ser nativos de IA, então vão às compras. Eles procuram ferramentas baseadas em IA, preenchendo sua pilha com produtos que tenham integrações GPT, UIs de chatbot ou “IA” inseridos no site de marketing. Eles acham que estão se transformando, mas não estão.
Lembre-se do que o físico Richard Feynman chamou ciência do culto à carga? Após a Segunda Guerra Mundial, os ilhéus do Pacífico Sul construíram pistas de pouso e torres de controle falsas, imitando o que tinham visto durante a guerra, na esperança de que os aviões cheios de carga retornassem. Eles tinham todas as formas externas de um aeroporto: torres, fones de ouvido e até pessoas imitando controladores de voo. Mas nenhum avião pousou, porque a forma não era a função.
É exatamente isso que está acontecendo com a transformação da IA nas salas de reuniões de todos os lugares. Os líderes estão comprando ferramentas de IA sem perguntar se elas mudam significativamente a forma como o trabalho é realizado, quem capacitam ou quais processos desbloqueiam.
Construíram a pista de pouso, mas os aviões não aparecem.
E todo o mercado está basicamente preparado para fazer você cair nessa armadilha. Tudo é rotulado como IA agora, mas ninguém parece se importar com o que esses produtos realmente fazem. Cada produto SaaS incluiu um chatbot ou um recurso de preenchimento automático e colocou um rótulo de IA nele, e o rótulo perdeu todo o significado. É apenas uma caixa de seleção que os fornecedores precisam marcar, independentemente de isso criar valor real para os clientes.
O fa nova superpotência da equipe de finanças
Esta é a parte que me deixa entusiasmado com o que as equipes financeiras podem fazer agora. Você não precisa mais adivinhar. Você não precisa apostar seis dígitos em uma apresentação de vendas. Você pode testar coisas e realmente aprender algo antes de gastar.
O que quero dizer é o seguinte: se você estiver avaliando um software de gerenciamento de fornecedores, crie um protótipo do fluxo de trabalho principal com ferramentas de IA. Descubra se você está resolvendo um problema de ferramentas ou de processo. Descubra se você precisa de software.
Isso não significa que você construirá tudo internamente – claro que não. Na maioria das vezes, você ainda acabará comprando, e tudo bem, porque as ferramentas empresariais existem por bons motivos (escala, suporte, segurança e manutenção). Mas agora você vai comprar de olhos bem abertos.
Você saberá como é “bom”. Você aparecerá em demonstrações que já entendem os casos extremos e saberá em cerca de 5 minutos se eles realmente resolvem seu problema específico. Você implementará mais rápido. Você negociará melhor porque não dependerá totalmente da solução do fornecedor. E você o escolherá porque é genuinamente melhor do que aquilo que você mesmo poderia construir.
Você já terá mapeado o formato do que precisa e estará apenas procurando a melhor versão dele.
O novo paradigma
Durante anos, o mantra foi: Construa ou compre.
Agora é mais elegante e muito mais inteligente: construa para saber o que comprar.
E não é um estado futuro. Isso já está acontecendo. Neste momento, em algum lugar, um representante de cliente está usando IA para corrigir um problema de produto que detectou minutos atrás. Em outro lugar, uma equipe financeira está criando protótipos de suas próprias ferramentas analíticas porque percebeu que pode iterar mais rápido do que escrever requisitos para engenharia. Em algum lugar, uma equipe está percebendo que a fronteira entre o técnico e o não técnico sempre foi mais cultural do que fundamental.
As empresas que adotarem esta mudança avançarão mais rapidamente e gastarão de forma mais inteligente. Eles conhecerão suas operações mais profundamente do que qualquer fornecedor jamais poderia. Eles cometerão menos erros caros e comprarão ferramentas melhores porque realmente entendem o que torna as ferramentas boas.
As empresas que seguem o antigo manual continuarão aguardando as propostas dos fornecedores, concordando com propostas econômicas. Eles debaterão cronogramas e continuarão confundindo apresentações profissionais com soluções reais.
Até que alguém de sua equipe abre seu laptop e diz: “Eu construí uma versão disso ontem à noite. Quer dar uma olhada?”, e mostra algo que eles construíram em duas horas e que faz 80% do que eles estão prestes a pagar seis dígitos.
E, sem mais nem menos, as regras mudam para sempre.
Siqi Chen é cofundador e CEO da Runway.
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Fonte ==> Cyberseo
