Chefe da Infosys minimiza ameaça do Vibe-Coding: “escrever código é só uma parte de escrever software”
O avanço da inteligência artificial generativa e, em particular, das ferramentas de “vibe-coding” – aquelas que permitem gerar trechos inteiros de código a partir de comandos em linguagem natural – reacendeu a discussão sobre o futuro das grandes consultorias de tecnologia. Para Nandan M. Nilekani, presidente do conselho da Infosys, esse movimento não representa o fim das empresas de serviços de TI, mas uma profunda mudança na forma como elas vão atuar.
Durante a assembleia geral anual da companhia, uma das maiores provedoras indianas de serviços de tecnologia do mundo, Nilekani foi direto ao ponto: automatizar a escrita de código não é o mesmo que automatizar o desenvolvimento de software corporativo. Segundo ele, a atividade de programar é apenas um componente, ainda que importante, de um processo muito maior, que envolve desenho de arquitetura, integração com sistemas legados, testes em escala, governança, conformidade regulatória e, sobretudo, segurança cibernética.
O executivo reconheceu que o setor de TI vive uma transição rara, marcada por dúvidas sobre relevância, competitividade, ritmo de crescimento e margens. A diferença, na visão de Nilekani, é que a IA generativa não é apenas mais uma onda tecnológica, mas uma mudança estrutural, com potencial de afetar praticamente toda a cadeia de valor da indústria de software. Ainda assim, ele rejeita a ideia de que isso tornará dispensáveis empresas como a Infosys.
A questão que mais preocupa o mercado, e que o próprio Nilekani trouxe em seu discurso, é simples: se ferramentas de IA conseguem escrever boa parte do código de forma automática, qual é o papel de grandes consultorias de desenvolvimento? A resposta do executivo é que o valor dessas empresas nunca esteve apenas na digitação de linhas de código, mas na capacidade de transformar demandas de negócio complexas em sistemas estáveis, escaláveis e seguros em ambientes corporativos reais.
Nilekani afirmou que a Infosys pretende adotar de forma agressiva as melhores ferramentas de codificação com IA para turbinar sua produtividade. Ao mesmo tempo, insistiu que o diferencial competitivo estará no entendimento profundo do contexto de cada cliente. Na prática, isso significa garantir que as soluções geradas por IA se encaixem em investimentos já existentes, respeitem arquiteturas resilientes, passem por ciclos de teste rigorosos e estejam alinhadas com requisitos de cibersegurança cada vez mais rígidos.
Essa distinção é central para o argumento do executivo: gerar código automaticamente é uma etapa, mas entregar sistemas confiáveis em empresas globalizadas, sujeitas a regulações setoriais e riscos de segurança constantes, é outra completamente diferente. Em grandes organizações, os aplicativos raramente são “isolados”. Eles dependem de integrações com sistemas antigos, muitas vezes críticos, obedecem a regras de negócio complexas, precisam estar disponíveis 24 horas por dia e incorporam controles estritos de acesso, auditoria e continuidade de operação.
Nilekani defende que essas camadas – integração, arquitetura, segurança, conformidade, monitoração e gestão de mudanças – ainda demandam conhecimento humano profundo e experiência acumulada na implementação de projetos em larga escala. A interpretação de requisitos de negócio, a priorização de riscos, a negociação entre áreas internas de uma empresa e o desenho de soluções que funcionem no mundo real continuam sendo atividades onde o julgamento humano é decisivo.
Um dos pontos em que o presidente da Infosys vê maior impacto positivo da IA é na modernização de sistemas legados. Ele nota que a “revolução” da inteligência artificial apenas tornou mais urgente algo que muitas organizações adiam há anos: reduzir a dívida técnica acumulada por décadas de remendos, customizações e dependência de aplicações antigas. Ferramentas de IA podem acelerar tarefas historicamente caras e demoradas, como reescrever aplicações em linguagens modernas, migrar sistemas para novas plataformas ou substituir gradualmente componentes críticos sem interromper a operação.
Na visão de Nilekani, à medida que a IA se torna mais acessível, as empresas tenderão a preferir soluções sob medida apoiadas por IA em vez de simplesmente adquirir pacotes prontos, engessados e de difícil personalização. Isso abre um campo ainda maior para consultorias de tecnologia capazes de combinar modelos de IA, agentes autônomos e automação inteligente com plataformas transacionais tradicionais, como ERPs, sistemas bancários centrais, plataformas de telecomunicações ou infraestruturas de pagamentos.
Ele enxerga a grande oportunidade justamente na interseção entre dois mundos: de um lado, sistemas de IA cada vez mais sofisticados; de outro, os “backbones” transacionais que sustentam o funcionamento diário de bancos, indústrias, varejistas, governos e hospitais. Conectar esses dois universos de forma segura, estável e auditável, segundo o executivo, será uma das principais fontes de demanda para empresas de serviços tecnológicos nos próximos anos.
Ao mesmo tempo, a posição de Nilekani funciona como uma resposta à preocupação com a chamada “deflação da IA” – a ideia de que a automação de tarefas de desenvolvimento reduziria drasticamente a necessidade de mão de obra especializada, comprimindo receitas e margens do setor de serviços. O próprio mercado de TI indiano já reconheceu que ferramentas de codificação baseadas em IA diminuem o esforço necessário para certas etapas de um projeto, especialmente na produção e revisão de código.
Isso não significa, porém, que o valor total gerado pelos serviços de tecnologia tende a encolher. A leitura de Nilekani é diferente: à medida que a IA reduz o custo de atividades repetitivas e de baixo valor agregado, abre espaço para que equipes se concentrem em desafios de maior complexidade, como transformação digital, desenho de jornadas de cliente, automação de processos de ponta a ponta, engenharia de dados, observabilidade e fortalecimento da segurança cibernética.
O presidente da Infosys argumenta que, mais de três anos após a popularização da IA generativa, a empresa está em um momento de relevância ampliada. Segundo ele, justamente porque a automação da codificação não resolve o “problema completo”, há uma oportunidade clara nas frentes que continuam exigindo coordenação, conhecimento de domínio e capacidade de execução: modernização de legados, integração com sistemas críticos, definição de arquiteturas resilientes, testes em escala, gestão de riscos e adaptação às particularidades de cada ambiente operacional.
No centro de sua mensagem está a distinção entre código e software corporativo. A IA pode, de fato, escrever código com velocidade crescente, mas transformar esse código em um produto utilizável, sustentado por boas práticas, documentação, testes, mecanismos de observabilidade, planos de contingência e controles de segurança permanece sendo um trabalho complexo. Para Nilekani, essa etapa não desaparece; ela apenas passa a se apoiar em novas ferramentas e exigir habilidades complementares das equipes técnicas.
Outro ponto sublinhado pelo executivo é que a adoção de IA em larga escala não é apenas um desafio tecnológico, mas também organizacional. Grandes companhias precisam revisar processos, políticas internas, modelos de governança e estruturas de responsabilidade antes de confiar tarefas estratégicas a sistemas automatizados. Questões como privacidade de dados, explicabilidade de decisões algorítmicas, prevenção de vieses e adequação a regulações setoriais, por exemplo, não podem ser resolvidas apenas com mais linhas de código geradas por IA.
Nesse cenário, empresas de serviços de TI tendem a atuar como orquestradoras dessa transformação. Em vez de se limitarem a entregar módulos de software, passam a apoiar seus clientes na definição de estratégias de uso de IA, na escolha e combinação de modelos, na criação de camadas de segurança e de compliance, na observabilidade de sistemas híbridos (tradicionais e inteligentes) e na mudança cultural necessária para que as equipes internas confiem e utilizem essas soluções de forma responsável.
Para o mercado de trabalho em tecnologia, a visão de Nilekani sugere uma reconfiguração, e não um colapso. Perfis focados apenas em codificação manual tendem a perder relevância, enquanto ganham espaço profissionais com entendimento de arquitetura, domínio de negócios, engenharia de plataformas, segurança, dados e governança de IA. Em vez de competir com as máquinas na escrita de código, os especialistas passam a desenhar como, quando e em que contexto a IA será usada.
Do ponto de vista das próprias ferramentas de vibe-coding, o executivo deixa implícito que elas serão incorporadas ao arsenal das empresas, não combatidas. O desafio deixa de ser “se” vamos usar IA para programar, e passa a ser “como” usar essas ferramentas de maneira segura, eficiente e alinhada aos objetivos estratégicos de cada organização. Integrar esses assistentes de codificação a pipelines de CI/CD, a esteiras de testes automatizados e a políticas rígidas de segurança é parte fundamental desse novo cenário.
Outro aspecto importante é a relação entre IA e cibersegurança. O uso indiscriminado de vibe-coding pode introduzir vulnerabilidades se o código gerado não for submetido a revisões, testes de segurança e análise de dependências. Nesse ponto, a experiência de empresas especializadas em segurança e em desenvolvimento seguro torna-se ainda mais relevante. A combinação de scanners automatizados, revisores humanos, práticas de DevSecOps e monitoramento contínuo é essencial para garantir que a automação não abra brechas exploráveis por atacantes.
Nilekani também sugere, ainda que de forma indireta, que a pressão competitiva gerada pela IA forçará as empresas de serviços a se reposicionarem mais próximas do negócio do cliente. Em vez de apenas entregar aplicações sob demanda, terão de atuar como parceiras estratégicas, ajudando a desenhar produtos digitais, a repensar processos internos e a capturar ganhos de eficiência que vão além da redução de custos de desenvolvimento.
Em síntese, a mensagem do presidente da Infosys é que o vibe-coding e a IA generativa não significam o fim das grandes companhias de serviços de tecnologia, mas a necessidade de uma reinvenção profunda. A escrita de código deixa de ser o centro da equação de valor e se torna uma commodity potencialmente automatizável. O diferencial passa a estar na capacidade de construir, integrar, proteger, operar e evoluir sistemas complexos em ambientes corporativos, em que contexto, governança, regulamentação e segurança pesam tanto quanto – ou mais do que – a própria codificação.
Desde 2021, a discussão sobre o papel da cibersegurança nesse novo cenário só ganhou força. À medida que as organizações aceleram a adoção de IA e automatizam trechos crescentes de seu ciclo de desenvolvimento, a exigência por práticas de segurança mais maduras, arquiteturas resilientes e parceiros com experiência concreta em proteger ambientes híbridos torna-se um dos pilares para que a revolução da IA ocorra sem comprometer a confiabilidade dos sistemas que sustentam a economia digital.