No novo episódio do Vibbracast, Leandro Oliveira conversa com Bruno Belini, executivo de tecnologia do Grupo Supero, sobre o que muda quando a IA entra no processo de desenvolvimento e o que os modelos tradicionais de contratação não conseguem mais entregar sozinhos. Fábrica de software, AMS, alocação por hora: por décadas, esses modelos organizaram a forma como empresas contratavam e entregavam tecnologia. A pergunta que fica sempre em segundo plano é se eles ainda sustentam a velocidade que o mercado passou a exigir.
Confira a conversa completa entre Leandro Oliveira com Bruno Belini sobre o futuro do modelo tradicional de delivery na era da Inteligência Artificial:
Delivery de tecnologia com IA: por que o modelo tradicional precisa ser reinventado
Durante muitos anos, modelos como fábrica de software, AMS, alocação e squads tradicionais cumpriram um papel importante na evolução da tecnologia dentro das empresas. Eles ajudaram a organizar operação, construir indicadores, criar governança e padronizar a entrega. Só que o cenário mudou com o avanço da IA no desenvolvimento e no desenho de soluções, o ponto central da discussão deixou de ser apenas “como entregar código” e passou a ser “como estruturar um sistema de delivery capaz de gerar valor mais rápido, com mais contexto e menos atrito”. Essa mudança redefine o delivery de tecnologia com IA e obriga empresas a revisarem processo, papéis e modelo operacional.
Por que o modelo tradicional funcionou até aqui?
A conversa do episódio deixa claro que os modelos tradicionais não foram um erro, pelo contrário, eles deram ordem a ambientes que, por muito tempo, operavam com baixa previsibilidade. Ao falar sobre fábrica de software, AMS e alocação, Bruno Bellini destaca que esses formatos ajudaram empresas a sair do improviso e a estruturar governança, SLAs, padrões e indicadores. O desempenho em software não depende só de velocidade, mas também de capacidades organizacionais como documentação de qualidade, cultura saudável e boas práticas técnicas. Em outras palavras, antes de qualquer onda de IA, já havia um alicerce que fazia times entregarem melhor.
O problema é que esse alicerce, sozinho, já não resolve a nova equação competitiva. Quando a IA entra no ciclo de desenvolvimento, a velocidade de geração aumenta, o custo esperado cai e a tolerância do mercado para esperas longas diminui. A IA pode até elevar a produtividade individual, mas não corrige processos ruins. Pelo contrário: ela amplia tanto forças quanto fraquezas do sistema. É por isso que o debate sobre delivery de tecnologia com IA não pode ficar restrito à ferramenta.
O que muda na prática quando a IA entra no fluxo?
Um dos trechos mais fortes da conversa é a mudança do papel do desenvolvedor. Na leitura de Bruno, o profissional deixa de ser apenas executor e passa a atuar como orquestrador. A metáfora usada no episódio é simples e poderosa: assim como alguém experiente ainda usa um aplicativo de rota para decidir melhor o caminho, o desenvolvedor continua sendo responsável pela decisão final, mas agora opera ao lado de agentes capazes de acelerar codificação, teste, homologação e outras etapas. O valor deixa de estar só em escrever código e passa a estar em perguntar melhor, dar contexto melhor e validar melhor.
Essa percepção conversa com evidências externas. A pesquisa oficial do GitHub mostrou que desenvolvedores usando Copilot concluíram uma tarefa experimental significativamente mais rápido, com ganho médio de 55% no tempo de execução. Em estudos posteriores, a empresa também indicou melhoria percebida em fluxo, satisfação e qualidade de código. Embora a IA aumente produtividade individual, ela também pode criar novos gargalos em revisão, integração e estabilidade quando o restante do fluxo não evolui junto. Portanto, delivery de tecnologia com IA não significa apenas gerar código mais rápido, e sim redesenhar o sistema para absorver essa nova velocidade com controle.
O episódio também destaca que o cliente mudou. Antes, o desenvolvedor concentrava boa parte da ideação e da prototipação. Agora, já é comum que o cliente chegue com referências, prompts, telas ou protótipos prontos. Isso encurta a distância entre problema e solução inicial, mas aumenta a exigência sobre refinamento, contexto de negócio e capacidade de transformação do protótipo em software utilizável. Nesse cenário, o delivery de tecnologia com IA exige menos apego a modelos estanques e mais capacidade de adaptação contínua.
Por que contexto, cultura e operação viraram o novo núcleo?
Outro aprendizado importante do episódio é que a transformação não é apenas técnica. Bruno afirma que o primeiro movimento dentro da Supero foi cultural. A empresa passou a trabalhar a IA como pilar estratégico, criando espaço para teste, erro rápido, aprendizado e adoção além da área de TI. O exemplo citado no podcast é emblemático: uma profissional de RH conseguiu construir uma ferramenta útil para gestão de pessoas sem depender da TI central, sinalizando que a IA redistribui capacidade de construção dentro da empresa.
Esse ponto aparece também em dados mais amplos. No Brasil, a pesquisa TIC Empresas 2025 do Cetic.br mostrou que o uso de IA nas empresas subiu de 13% em 2024 para 17% em 2025, com avanço mais forte nas grandes organizações. Já o Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, indica que quase 40% das habilidades atuais podem sofrer transformação até 2030 e que competências ligadas a IA, big data e letramento tecnológico seguem entre as que mais crescem. A mensagem é clara: a adoção avança, mas o diferencial competitivo está em combinar tecnologia com requalificação, governança e clareza operacional.
Para a Vibbra, isso se conecta diretamente ao conceito de squads cognitivos, já explorado em outros conteúdos do blog. Descrevemos esse modelo como a combinação entre experiência humana e inteligência artificial dentro do mesmo processo de software. Essa lógica reforça a tese central do episódio: o delivery de tecnologia com IA depende de uma mudança transversal, que envolve processo, papéis, automação e cultura.
O que líderes precisam revisar agora
Na parte final da conversa, Bruno resume bem o dilema atual: o modelo tradicional, baseado puramente em hora e alocação “sem agregado”, deixou de responder sozinho à demanda do mercado. O cliente continua contratando alocação e continua comprando projeto fechado, mas agora espera aceleração, prototipação mais rápida, custo mais competitivo e algum tipo de inteligência embarcada na entrega. Ou seja, o problema já não é escolher entre alocação ou projeto. O problema é desenhar uma proposta de valor coerente com o novo cenário.
O caso mencionado da SmartDoc ajuda a materializar isso. No episódio, Bruno relata que a Supero criou uma plataforma para cruzar reuniões e bases de conhecimento, automatizando backlog, refinamento, risco, cronograma e visão financeira, com melhora de 95% nessa etapa inicial segundo o relato dele. Do lado da Vibbra, Leandro traz que a empresa já conseguiu reduzir o ciclo de desenvolvimento em até 85% ao operar com IA como pilar do processo. Ou seja, o valor migra para quem encurta o tempo entre contexto e execução.
Para quem lidera tecnologia, a reflexão mais urgente talvez seja esta: o seu modelo atual continua sustentável nos próximos seis a doze meses? Se a resposta depende de “mais gente para fazer do mesmo jeito”, o risco é alto. A documentação, plataformas internas, foco no usuário e capacidades organizacionais continuam sendo fatores decisivos, e a IA acelera o que já existe sem substituir a arquitetura da operação. Por isso, o melhor próximo passo não é apenas contratar novas ferramentas, mas revisar o fluxo inteiro de delivery de tecnologia com IA.
Conclusão
O modelo tradicional de delivery não morreu, mas sozinho ele já não entrega o que o mercado pede. Na era da IA, competitividade não vem apenas de escrever software mais rápido. Vem de organizar melhor o contexto, repensar papéis, reduzir handoffs, fortalecer cultura, melhorar documentação e estruturar um fluxo em que humanos e agentes trabalhem de forma coordenada. O recado do episódio do Vibbracast é : quem tratar IA apenas como ferramenta terá ganhos pontuais; quem redesenhar o sistema de entrega terá vantagem real.
Confira o episódio completo:
Youtube – https://www.youtube.com/watch?v=YSytgkeJ_DQ
Spotify – https://open.spotify.com/episode/0BabULylm8v2bibOAukreY
