Chefe da Infosys diz que Vibe-Coding não ameaça o setor: “escrever software é muito mais do que digitar código”
A aceleração da inteligência artificial generativa no desenvolvimento de software reacendeu dúvidas sobre o futuro das grandes consultorias e prestadoras de serviços de TI. Na visão de Nandan M. Nilekani, presidente da Infosys, esse temor é exagerado. Para ele, o chamado “Vibe-Coding” e as ferramentas de automação de código não significam o fim dessas empresas – pelo contrário, tendem a ampliar o espaço para serviços especializados.
Durante a assembleia geral anual da Infosys, uma das maiores companhias indianas de tecnologia, Nilekani reconheceu que o setor vive uma transição profunda. As inovações em IA generativa colocam em xeque modelos tradicionais de negócio e levantam questões sobre relevância, liderança, crescimento e rentabilidade. Mas, na avaliação do executivo, é justamente nesse cenário que surgem novas fronteiras de atuação para quem entende de sistemas corporativos complexos.
Ele abordou de forma direta a inquietação que ronda o mercado: se a codificação pode ser automatizada, qual o papel de empresas como a Infosys daqui para frente? A resposta de Nilekani é clara: o desenvolvimento de software empresarial envolve uma cadeia de valor vasta, na qual escrever código é apenas uma parte – importante, mas longe de ser suficiente.
Segundo o presidente, a Infosys pretende adotar intensivamente ferramentas de codificação com IA para elevar a produtividade de seus times. Ainda assim, ele reforçou que o núcleo do problema corporativo não está em gerar linhas de código mais rápido, e sim em desenhar soluções que façam sentido para os negócios, funcionem em escala e sejam seguras. Em outras palavras, o contexto organizacional continua sendo decisivo.
Na prática, isso significa que qualquer solução tecnológica relevante precisa dialogar com investimentos já realizados ao longo de anos, integrar-se a arquiteturas existentes, obedecer a boas práticas de engenharia, passar por ciclos rigorosos de testes e incorporar princípios sólidos de cibersegurança. A simples geração automatizada de código não resolve sozinha essas camadas de complexidade.
Em grandes organizações, aplicações raramente operam de forma isolada. Elas tendem a depender de sistemas legados, integrações críticas com outros ambientes, regras de negócio específicas, requisitos de compliance e regulamentação, políticas de segurança, alta disponibilidade e processos formais de governança. Nilekani argumenta que todas essas dimensões ainda exigem conhecimento humano especializado, experiência em implantação e capacidade de adaptação ao contexto de cada cliente.
O executivo também ressaltou que a inteligência artificial tende a acelerar a modernização de sistemas legados, um desafio histórico para grandes empresas. Ele avalia que a “revolução da IA” tornou essa urgência ainda mais evidente, pressionando organizações a reduzir a chamada dívida técnica acumulada ao longo de décadas. Nesse cenário, ferramentas de IA podem facilitar e baratear o reescrita de aplicações antigas, a migração para novas plataformas ou a substituição de sistemas críticos sem interromper operações essenciais.
Na visão de Nilekani, à medida que a IA se torna peça central na modernização, as empresas tenderão menos a comprar soluções de prateleira e mais a desenvolver substituições sob medida. Esse movimento favorece a construção de sistemas profundamente integrados à realidade de cada negócio, abrindo uma avenida de oportunidades para prestadoras de serviços capazes de combinar IA, arquitetura corporativa, domínio regulatório e cibersegurança.
Para o presidente da Infosys, a maior fronteira de valor está justamente na convergência entre sistemas de IA – modelos, agentes autônomos e ferramentas inteligentes – e as tradicionais plataformas transacionais que ainda sustentam o dia a dia das operações empresariais. Integrar essas duas camadas de forma segura, estável e escalável deve compor a próxima grande onda de projetos para empresas de serviços tecnológicos.
Essa argumentação também funciona como contraponto às preocupações com a chamada “deflação da IA”, conceito usado para descrever uma possível queda de receitas no setor de serviços de TI em função da automação de tarefas antes realizadas por grandes equipes. O próprio mercado já admite que ferramentas de codificação baseadas em IA tendem a reduzir o esforço de desenvolvimento em determinados tipos de projeto.
Nilekani reconhece esse impacto em atividades mais repetitivas, mas rebate a interpretação de que isso levará a uma contração estrutural do setor. Ele defende que a automação deve deslocar o foco do trabalho para atividades de maior complexidade: desenho de arquitetura, definição de padrões, integração de sistemas críticos, gestão de riscos, observabilidade, governança de dados, segurança e suporte ao ciclo de vida completo das aplicações.
Mais de três anos depois da popularização da IA generativa, o executivo sustenta que a Infosys segue “mais relevante do que nunca”. Segundo ele, a companhia está posicionada justamente nos pontos em que a automação isolada não é suficiente: modernização de legados, integração com ambientes críticos, desenho de arquiteturas resilientes, testes em grande escala, proteção de dados e adaptação às particularidades operacionais de grandes clientes.
O ponto central da tese de Nilekani é que a IA já demonstra capacidade robusta para escrever código, mas isso não equivale a entregar software corporativo pronto para produção. Transformar código em produto confiável envolve políticas de versionamento, práticas de DevSecOps, pipelines de CI/CD, monitoramento, gestão de incidentes, atualizações constantes e conformidade regulatória – camadas em que julgamento humano e experiência acumulada ainda são insubstituíveis.
Outro aspecto enfatizado pelo executivo é a mudança no perfil das equipes. Em vez de squads dedicados majoritariamente à escrita manual de código, a tendência é que times multidisciplinares combinem desenvolvedores, especialistas em nuvem, engenheiros de dados, analistas de segurança e profissionais de negócio, todos apoiados por ferramentas de IA. Isso não elimina o papel humano, mas exige um conjunto de competências mais amplo e estratégico.
Na prática, isso também transforma a forma de medir produtividade. Se antes o volume de linhas de código podia ser usado (ainda que equivocadamente) como indicador, em um cenário de Vibe-Coding o foco passa a ser a qualidade da solução entregue, a estabilidade em produção, o tempo de resposta a incidentes, a aderência às regras de negócio e a redução de riscos. Ou seja, métricas mais próximas do valor gerado para a empresa do que do esforço bruto de programação.
Do ponto de vista da cibersegurança, Nilekani alerta para um risco duplo: o mesmo avanço em IA que acelera o desenvolvimento também potencializa a capacidade de ataque de grupos mal-intencionados. Isso significa que cada linha de código gerada com o auxílio de IA precisa ser avaliada sob a ótica de vulnerabilidades, exposição de dados sensíveis e superfícies de ataque ampliadas. Ferramentas de automação, se usadas sem governança, podem reproduzir ou até amplificar falhas.
Em grandes projetos, isso se traduz em uma demanda crescente por revisões de arquitetura, threat modeling, testes de penetração contínuos, análise estática e dinâmica de código e políticas rígidas de controle de acesso. A IA ajuda a automatizar parte dessas verificações, mas ainda é necessária uma camada de supervisão humana para tomar decisões, priorizar correções e equilibrar riscos de segurança com necessidades de negócio.
Outro ponto importante é a governança de modelos de IA dentro das empresas. Não basta integrar agentes inteligentes aos sistemas transacionais; é preciso definir quem é responsável por seus resultados, como os dados são tratados, quais logs são mantidos, como são feitos auditoria e explicabilidade das decisões automatizadas. Esse tipo de governança tende a ser um campo fértil para consultorias e integradoras com sólida experiência regulatória e técnica.
Nilekani também aponta que o ciclo de vida do software ficará ainda mais dinâmico. Com ferramentas de IA capazes de propor melhorias contínuas, corrigir problemas em tempo quase real e sugerir refatorações, a fronteira entre desenvolvimento e manutenção se dilui. Nesse contexto, empresas de serviços que dominarem processos ágeis, observabilidade e engenharia de confiabilidade terão vantagem para operar ambientes que mudam constantemente sem perder estabilidade.
Para as organizações usuárias, o recado implícito do executivo é que a adoção de Vibe-Coding e de IA generativa não deve ser encarada apenas como forma de cortar custos de desenvolvimento. O ganho real virá quando a automação estiver inserida em uma estratégia mais ampla de transformação digital: revisão de processos, padronização de arquitetura, fortalecimento da segurança, racionalização de sistemas legados e capacitação das equipes.
Em termos de mercado de trabalho, a visão de Nilekani sugere uma reconfiguração, e não um desaparecimento, dos profissionais de tecnologia. Desenvolvedores que entendem de negócios, segurança, dados e operações tendem a se tornar ainda mais valiosos, justamente por conseguirem orquestrar ferramentas de IA em projetos complexos. Já atividades puramente mecânicas de codificação tendem a perder espaço – mas esse espaço é ocupado por tarefas de maior responsabilidade e impacto.
No fundo, a mensagem do presidente da Infosys é que Vibe-Coding e IA não anulam a necessidade de empresas de serviços de tecnologia; elas redefinem o que essas empresas fazem. O valor deixa de estar na produção manual de cada trecho de código e passa a residir na capacidade de conceber, integrar, proteger e operar ecossistemas digitais inteiros. Em um mundo em que quase todo negócio se apoia em software, essa orquestração continua sendo uma tarefa essencialmente humana, apoiada – e não substituída – pela inteligência artificial.