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Build vs buy não é uma decisão. É uma escada de quatro degraus — e o terceiro é armadilha

ZexIA Inteligência9 min de leitura
Build vs buy não é uma decisão. É uma escada de quatro degraus — e o terceiro é armadilha

A IA deixou de ser piloto. Segundo a McKinsey, 78% das organizações já usam IA em pelo menos uma função de negócio, e 71% usam IA generativa regularmente — número que era 65% no início de 2024. Mas o levantamento mais amplo da consultoria, com 1.993 organizações em 105 países, revela o dado que deveria tirar o sono de qualquer gestor: apenas 7% escalaram IA para a empresa inteira, e só 5,5% conseguem atribuir pelo menos 5% do EBIT à tecnologia.

O funil entre adotar e capturar valor não estrangula por falta de modelo. Estrangula por decisão de sourcing mal feita. E aqui está a tese: tratar "build vs buy" como uma escolha binária, tomada uma vez, para a empresa toda, é o erro original. Não existem duas opções. Existem quatro — ferramenta pronta, automação low-code, integração via APIs de modelos e software sob medida AI-native — e elas não competem entre si. São degraus de uma escada. Cada caso de uso entra por um degrau e sobe (ou não) conforme prova valor.

Os quatro degraus, com números

O AI Sourcing Framework, usado por empresas para operacionalizar essa decisão, ajuda a dar ordem de grandeza a cada modo:

  • Ferramenta pronta (buy): SaaS vertical ou IA embutida em softwares que você já tem — Microsoft Copilot, Salesforce Einstein, ServiceNow Now Assist. Tempo-ao-valor de dias a semanas. O IP é do fornecedor; você detém configuração e dados.
  • Automação low-code: orquestração de fluxos, conectores e agentes com pouco código, colando o que foi comprado aos seus processos reais. É o modo "híbrido" dos frameworks de maturidade.
  • Integração via APIs de fundação: construir aplicação própria sobre modelos da OpenAI, Anthropic, Google ou open-weights, sem treinar nada do zero. Você detém prompts, orquestração e avaliações — mas não o modelo.
  • Sob medida AI-native: arquitetura desenhada para IA, com dados, evals e monitoramento integrados. Tempo-ao-valor de 6 a 18 meses, segundo o mesmo framework. O IP é seu.

A diferença entre "dias" e "18 meses" não é detalhe. É a variável que deveria abrir qualquer conversa de orçamento.

A regra de entrada: comece pelo degrau mais baixo que resolve

O mercado já votou. Compilações baseadas em pesquisas da McKinsey indicam que 76% dos casos de uso de IA em 2025 foram comprados, não construídos — contra 53% em 2024. E há uma razão pragmática: as mesmas sínteses estimam que comprar ferramentas especializadas de gen AI tem taxa de sucesso em torno de 67%, enquanto construir internamente para o mesmo tipo de uso fica perto de 33%. São números de compilação secundária, com as ressalvas metodológicas de praxe — mas a assimetria é grande demais para ser ruído.

A Gartner, em pesquisa com 644 organizações nos EUA, Alemanha e Reino Unido, já apontava a gen AI como a solução de IA mais frequentemente implantada. Traduzindo: a maior parte do valor imediato está em casos genéricos — produtividade, atendimento, busca interna — onde o fornecedor consolidado resolve melhor, mais rápido e mais barato do que qualquer time interno.

A regra da escada, portanto: todo caso de uso entra pelo degrau mais baixo capaz de resolvê-lo. Assistente de produtividade? Degrau um. Fluxo de aprovação com IA que precisa conversar com três sistemas? Degrau dois. Só sobe quem prova que precisa subir.

O terceiro degrau é onde as empresas se machucam

Aqui entra o risco que quase ninguém discute: o pseudo-build. Com a popularização das APIs de modelos de fundação, muita empresa acredita estar "construindo" solução própria quando, na prática, montou uma operação cara — equipe de engenharia, MLOps, integrações — que continua inteiramente exposta ao fornecedor de base. Mudança abrupta de preço da API, alteração de política de uso, drift de comportamento do modelo: nada disso está sob seu controle, como alertam os frameworks de sourcing.

O resultado é o pior dos dois mundos: você paga o custo e a complexidade do build, sem a diferenciação de um stack verdadeiramente próprio. Estrategicamente, pode ser pior do que comprar. O terceiro degrau só faz sentido quando a camada que você constrói em cima da API — dados proprietários, orquestração, experiência do usuário, integração profunda com seus sistemas — é, ela mesma, o diferencial. Se o valor está no modelo, e o modelo é alugado, você não construiu nada. Alugou com etapas extras.

Quando subir de degrau: três sinais

Subir da compra para a construção não é questão de ambição. É questão de sinal. Três, especificamente:

  1. Comoditização à vista: se a funcionalidade virou feature de plataforma — como já aconteceu com Copilot, Einstein e Now Assist —, qualquer concorrente que assine o mesmo software tem a mesma capacidade. O valor migrou para integração, dados proprietários e UX. Ficar só no "buy" ali é aceitar empate técnico permanente.
  2. Dado proprietário com escala: grandes bancos e indústrias citados nas pesquisas da McKinsey constroem copilots internos e sistemas de manutenção preditiva justamente porque seus dados não existem em nenhum SaaS. Sem dado exclusivo, o build sob medida é vaidade cara.
  3. ROI já provado no degrau de baixo: o caso de uso rodou em ferramenta pronta ou low-code, gerou resultado mensurável e bateu no teto da customização. Esse é o único momento em que os 6 a 18 meses de um projeto AI-native se justificam.

O gasto empresarial com gen AI chegou a cerca de US$ 37 bilhões em 2025, segundo compilações de mercado — 3,2 vezes os US$ 11,5 bilhões de 2024. Dinheiro não falta. Disciplina de alocação, sim.

O que isso significa para empresas brasileiras

O contexto local torce a escada em três pontos. Primeiro, a LGPD: qualquer degrau que envolva enviar dados sensíveis para APIs externas — especialmente hospedadas fora do país — exige garantias contratuais robustas ou infraestrutura dedicada. Para jurídico, saúde e financeiro, isso significa que o terceiro degrau não é atalho: é o degrau que mais exige arquitetura pensada.

Segundo, o talento: relatórios de CNI e FGV apontam consistentemente a escassez de profissionais de dados e IA no Brasil. Para a empresa média brasileira, isso torna os dois primeiros degraus não apenas mais baratos, mas mais seguros — e transforma o pseudo-build em risco ampliado, porque montar e reter o time que ele exige é ainda mais difícil aqui do que lá fora.

Terceiro, o stack instalado: a maioria das empresas brasileiras já roda Microsoft, Salesforce, SAP ou Oracle, plataformas que embutem gen AI. O primeiro degrau, muitas vezes, já está pago. Bancos como Itaú, Bradesco e Nubank mostram na prática o portfólio híbrido: ferramenta pronta para o genérico, construção interna onde o dado proprietário — risco de crédito, recomendação — justifica o esforço.

A pergunta que o gestor brasileiro deveria fazer não é "construímos ou compramos IA?". É: "em que degrau cada caso de uso está hoje, e qual deles já deu sinal de que merece subir?". Quem responde isso caso a caso captura valor. Quem responde de uma vez só, para a empresa toda, engrossa os 93% que ainda não escalaram IA para a empresa inteira.

Fontes