As ferramentas de codificação agêntica deixaram de ser uma história de produtividade e passaram a ser uma história de compras. Na pesquisa State of AI 2026 da McKinsey, publicada em 25 de agosto, quase um terço das organizações afirmou ter decidido não comprar ao menos um produto ou recurso de software porque conseguia construir a funcionalidade internamente. O número exato é 32 por cento, extraído de 1.719 respostas em 97 países, coletadas entre 4 de maio e 8 de junho.
Isso não é uma previsão sobre o que a IA poderia fazer com o mercado de software. É a contagem de decisões já tomadas, por pessoas que tinham uma ordem de compra à frente e não a assinaram.
O que a pesquisa realmente perguntou
A formulação importa, porque o número tem sido repetido de forma imprecisa. O relatório da McKinsey diz que os agentes de codificação estão encorajando as empresas a construir o próprio software em vez de comprá-lo, e que quase um terço dos respondentes informa que suas organizações decidiram não comprar ao menos um produto ou recurso de software porque conseguiram construir a funcionalidade internamente com ferramentas de codificação agêntica.
A unidade é um produto ou recurso, ao menos uma vez. Como a Digital Applied observou em sua análise, uma empresa que construiu um único painel de relatórios em vez de comprar uma licença por assento conta o mesmo que outra que substituiu sua plataforma de clientes. Não há número do ano anterior no relatório, então ainda não existe uma linha de tendência, apenas um nível.
Também não foram feitas as perguntas seguintes: se a substituição entrou em produção, se passou por auditoria ou se continua funcionando um ano depois. Essa é uma limitação real, e vale mantê-la em mente antes de tratar os 32 por cento como um veredicto sobre a indústria de software.
A distribuição por setor se explica sozinha
A abertura por setor é a parte mais útil do achado, porque ela acompanha quase perfeitamente quem tem capacidade de engenharia e quem carrega risco regulatório. As empresas de tecnologia lideram com 41 por cento. Saúde vem em seguida com 39, serviços profissionais e energia com 38, instituições financeiras com 36, mídia e telecomunicações com 34, farmacêuticas com 33.
No outro extremo, seguros aparece com 19 por cento e o setor público e social com 17. A diferença não está no talento de engenharia. Esses compradores estão adquirindo evidência de auditoria, responsabilidade do fornecedor e alguém a quem recorrer, e um agente de codificação não fornece nada disso. Um comprador regulado que constrói internamente ainda precisa produzir os mesmos artefatos de conformidade, agora sem um fornecedor para produzi-los.
A escala se move na mesma direção. Entre organizações com receita acima de 1 bilhão de dólares, 40 por cento já escalam agentes de IA em ao menos uma função de negócio, ante 27 por cento um ano antes. Cerca de duas em cada dez organizações escalam agentes de codificação, chegando a 31 por cento nas empresas maiores.
A construção subiu e o lucro não
O número complementar é o que deveria conter o entusiasmo. A parcela de organizações que atribui algum impacto no lucro antes de juros e impostos à IA é de 37 por cento, que a McKinsey descreve como essencialmente igual à do ano anterior. Os high performers, definidos como organizações que creditam ao menos 5 por cento do EBIT à IA e classificam o impacto como significativo, seguem estáveis em cerca de 6 por cento dos respondentes.
Ou seja, um terço do mercado desistiu de uma compra e a linha de resultado não percebeu. Duas leituras cabem, e provavelmente ambas estão parcialmente certas. Uma licença evitada no segundo trimestre aparece no resultado ao longo de anos, não de semanas. E a licença muitas vezes não era a parte cara: uma em cada cinco organizações afirma que os custos operacionais de IA, incluindo o gasto com tokens, já limitam quanta tecnologia elas usam, e os high performers relatam restrições de custo em agentes de codificação cerca de três vezes mais que os demais, porque são os que mais os usam.
O padrão que separa os 6 por cento do restante não é ferramental. O próprio relato da McKinsey é que os high performers buscam crescimento junto com eficiência, redesenham fundamentalmente os fluxos de trabalho em torno da IA em vez de inserir IA nos fluxos existentes, e têm o dobro de probabilidade de contar com líderes visivelmente comprometidos com o trabalho.
Uma segunda pesquisa diz o mesmo
A McKinsey não está sozinha. O relatório Build vs Buy 2026 da Retool, baseado em 817 clientes e construtores consultados no fim de 2025, concluiu que 35 por cento das equipes já haviam substituído ao menos uma ferramenta SaaS por um desenvolvimento próprio, e que 78 por cento esperavam construir mais ferramentas internas neste ano. As categorias expostas são as previsíveis: automação de fluxos liderou com 35 por cento, ferramentas administrativas internas com 33 e ferramentas de business intelligence com 29.
O detalhe que mais importa para o formato dessa mudança é quem está construindo. A Retool constatou que 60 por cento dos construtores criaram software fora da supervisão de TI no último ano, e um quarto disse fazê-lo com frequência. Pouco mais de um terço dos respondentes eram engenheiros de software; o restante veio de operações, produto, dados, marketing, finanças e análise de negócios. A reportagem da Startup Fortune colocou a consequência comercial de forma direta: a ameaça a um fornecedor não é perder um contrato para um concorrente, é perder a próxima renovação para a equipe do próprio cliente.
O custo que chega depois da economia
Quem quer que construa, alguém mantém. Essa é a parte que os 32 por cento não capturam, e é onde o custo de operação aparece. O Daily Brief destacou que a licença evitada é uma economia de uma linha, enquanto a substituição é uma obrigação contínua: hospedagem, monitoramento, correção de segurança, a pessoa que entende o sistema e o gasto com tokens do agente que segue alterando o código.
Lieven Van der Veken, sócio sênior da McKinsey, descreveu a mudança como uma mudança de postura, e não uma jogada de custo, dizendo que as organizações que se movem mais rápido estão se tornando mais deliberadas sobre onde comprar, onde construir e onde desenvolver capacidade interna suficiente. Essa é uma leitura mais defensável dos dados do que a que provavelmente será oferecida numa reunião de renovação, segundo a qual a licença custa caro e um agente constrói aquilo em um sprint.
O teste honesto para qualquer equipe não é se o agente consegue produzir uma primeira versão funcional. Quase sempre consegue. O teste é se a equipe ainda conseguirá sustentar aquele sistema dali a dezoito meses, quando a pessoa que o gerou por prompt tiver saído e o requisito tiver mudado duas vezes.
Por que isso ainda é boa notícia para equipes pequenas
Do ponto de vista da democratização da tecnologia, o número mais interessante não é 32 por cento, e sim 60. A maioria das pessoas que constroem software interno na pesquisa da Retool fazia isso fora da TI, e a maior parte não era de engenheiros. Uma capacidade que antes exigia orçamento e uma rodada de contratação agora está com um líder de operações capaz de descrever o que precisa. Na MW3.biz entendemos que essa é a mudança mais duradoura nesses dados, e que o acesso mais amplo à construção é a resposta para a maior parte das preocupações levantadas sobre ela. Uma equipe de três pessoas agora consegue se servir de formas que antes exigiam dinheiro ou permissão.
A cautela é igualmente real, e não é sobre capacidade. É que uma ferramenta interna sem manutenção é um passivo fantasiado de economia, e que uma equipe pequena sente esse fracasso com mais força do que uma grande. A disciplina que faz isso funcionar em qualquer tamanho é a mesma que os high performers demonstram: redesenhar o fluxo de trabalho, decidir deliberadamente o que vale a pena possuir e precificar o custo de operação antes de cancelar a licença, e não depois.
Lido ao lado da nossa cobertura anterior sobre como um modelo de código aberto de programação melhorou seis vezes sem novo pré-treinamento, o rumo é consistente. A capacidade continua chegando mais rápido e mais barato do que os hábitos organizacionais ao redor dela. As organizações que obtêm retorno são as que mudam os hábitos, não as que compram as ferramentas.
