São Paulo, abril de 2026 – O uso de inteligência artificial no desenvolvimento de software corporativo e de aplicações web está gerando impactos mensuráveis na produtividade e começa a pressionar um dos pilares históricos do setor: o modelo de contratação baseado em horas. Um experimento controlado conduzido pelo GitHub com 95 desenvolvedores profissionais mostrou que o grupo que utilizou IA completou a mesma tarefa, a construção de um servidor HTTP em JavaScript, em média em 1h11min, enquanto o grupo sem apoio levou 2h41min. O ganho de produtividade foi de 55%, com significância estatística.

Ferramentas de IA têm acelerado desde o desenvolvimento de APIs e sistemas internos até aplicativos e plataformas digitais voltadas ao usuário final, transformando a forma como empresas criam e mantêm soluções tecnológicas. A IA altera a maneira como são concebidos, testados e entregues, em que tarefas que antes exigiam longos ciclos de programação e múltiplos profissionais podem agora ser automatizadas, permitindo lançamentos mais rápidos, maior confiabilidade e ajustes contínuos em produção.
 
Esses sistema transforma todos os níveis de desenvolvimento e rompendo a lógica tradicional de contratos por hora ou estimativas lineares de esforço. Um experimento de campo envolvendo 1.974 desenvolvedores na Microsoft e na Accenture, por exemplo, demonstrou o impacto concreto dessa transformação, registrando aumentos de 13% a 22% na produtividade semanal, medida pelo volume de solicitações de alteração de código.

Para Fabio Seixas, CEO da Softo, empresa de soluções de IA e software customizado, os dados não apontam para uma tendência futura, mas para uma transformação que já está em curso. “Esses números mostram que a produtividade deixou de ser linear. O tempo investido já não é um bom indicador de valor entregue. Isso quebra uma premissa central do modelo de contratação por hora, que sempre partiu da ideia de que o tempo do desenvolvedor era um ativo escasso”, afirma.

Segundo o executivo, o modelo por hora se consolidou historicamente por falta de alternativas mais precisas. Desde as primeiras consultorias de tecnologia, nas décadas de 1970 e 1980, o tempo foi adotado como unidade de medida por ser tangível em um contexto onde o esforço de desenvolvimento era difícil de estimar. Esse formato se expandiu com a terceirização global e foi mantido mesmo com a adoção de metodologias ágeis, que aproximaram o trabalho do valor entregue, mas não alteraram o modelo de faturamento.

Nesse contexto, cresce o interesse por modelos de precificação baseados em resultado, conhecidos como outcome-based pricing. Embora não sejam novos em outras áreas, esses modelos passam a ganhar viabilidade no desenvolvimento de software com o avanço de ferramentas de observabilidade e métricas de engenharia, que permitem definir e monitorar entregas de forma objetiva, como desempenho de APIs, cobertura de testes e estabilidade operacional.

A Softo, por exemplo, tem estruturado essa abordagem por meio do modelo chamado Outcome Pods, que combina times seniores com uso intensivo de IA e contratos baseados em entregas em produção. Além disso, o próprio uso de IA no processo de desenvolvimento aumenta a previsibilidade das entregas, em que ferramentas de automação de testes, pipelines mais sofisticados e geração assistida de código contribuem para reduzir incertezas e permitir que fornecedores assumam compromissos mais claros sobre resultados.

De acordo com Fabio Seixas, essa mudança também simplifica a relação contratual. Em vez de gerenciar alocação de horas e escopo detalhado, o cliente define objetivos de negócio e métricas de sucesso, enquanto o fornecedor assume a responsabilidade pela execução. “A discussão deixa de ser sobre custo por hora e passa a ser sobre capacidade de entrega. Isso tende a redefinir como empresas selecionam parceiros de tecnologia nos próximos anos”, conclui.

Fabio Seixas