A noção de que o software estava “devorando o mundo”, cunhada por Marc Andreessen há cerca de 15 anos, serviu como referência para compreender a transformação digital das últimas décadas. Mais recentemente, observa-se uma nova dinâmica: o software passa a ser, por sua vez, consumido pela Inteligência Artificial, especialmente em empresas de SaaS, numa tendência que vem ganhando força com modelos como o Claude, da Anthropic.

Autofagia: IA reorganizando ecossistemas

Na biologia, autofagia descreve a reorganização interna de sistemas a partir de seus próprios elementos para eliminar redundâncias e ganhar eficiência. Aplicada à tecnologia corporativa, a metáfora aponta para modelos de IA que não apenas expandem capacidades, mas também absorvem camadas inteiras de ferramentas e processos antes distribuídos entre múltiplas soluções.

Segundo observadores do mercado, esse movimento transforma a lógica de software: funcionalidades isoladas começam como complementos, acelerando etapas e automatizando tarefas, e com o tempo passam a substituir partes mais relevantes dos fluxos de trabalho, reduzindo a dependência de ferramentas especializadas. Plataformas de design, como o Figma, são citadas como um dos exemplos afetados por essa consolidação funcional.

O gargalo é operacional, não tecnológico

Apesar da evolução rápida dos modelos, há um descompasso entre o que a IA pode fazer teoricamente e o que as empresas de fato implementam. A própria Anthropic introduziu o conceito de “exposição observada” para medir o uso real da IA em contextos de trabalho, em vez de apenas seu potencial teórico.

O levantamento revela um gap significativo: em áreas como computação e matemática, a capacidade da IA já alcança a maior parte das tarefas, mas o uso efetivo permanece baixo. O mesmo padrão aparece em funções administrativas: alto potencial de automação, baixa execução prática.

Esse descompasso é atribuído a fricções operacionais — barreiras regulatórias, necessidade de validação humana, integração com sistemas legados e obstáculos organizacionais — que atrasam a adoção. Além disso, muitas empresas ainda não têm clareza estratégica sobre IA, tratando-a como camada experimental desconectada do core do negócio. O resultado é um acúmulo de pilotos, provas de conceito e testes isolados que raramente escalam.

O fenômeno alimenta um FOMO corporativo: a cada avanço anunciado cresce a urgência por adoção, frequentemente sem estratégia. Em resposta, especialistas recomendam priorizar iniciativas que resolvam problemas concretos com tecnologias já validadas, enfatizando disciplina de execução em vez de velocidade de experimentação.

Imagem: Pexels/Monstera Production

Onde está a vantagem competitiva

Com a consolidação promovida por modelos mais abrangentes, certas capacidades tendem a se tornar comoditizadas. Dessa forma, o diferencial passa a residir em fatores como dados proprietários, canais de distribuição e integração com fluxos de trabalho reais.





O acesso a ferramentas avançadas de IA deixou de ser um diferencial exclusivo; a vantagem competitiva atual concentra-se na habilidade de traduzir esse acesso em resultados operacionais. Assim, empresas que conseguirem reduzir o gap entre potencial e execução têm oportunidade estratégica significativa, enquanto a dificuldade central migra da construção técnica para a incorporação efetiva nos processos e na tomada de decisão orientada por dados.

O ciclo em que a IA expande, absorve e reorganiza o ecossistema tecnológico marca um novo estágio da transformação digital, no qual implementar bem passou a valer mais do que implementar primeiro.

Com informações de Canaltech