“Build ou buy?” ficou infantil

Por The Shift

Durante décadas, a estratégia tecnológica corporativa orbitou um dilema relativamente simples: construir internamente ou adquirir no mercado. Hoje, essa pergunta já não cabe mais – ao menos não da forma como continua sendo feita em muitos comitês executivos. A era agêntica tornou decisões binárias obsoletas. Não porque o dilema construir ou comprar tenha deixado de existir, mas porque agentes de IA têm uma natureza mais diversa e estruturalmente mais complexa que a do software corporativo tradicional.

Na primeira onda da IA corporativa, a decisão girava em torno do modelo: desenvolver ou contratar um algoritmo para um problema delimitado como crédito, churn, previsão logística. O escopo era relativamente claro. O risco, contido. Na era agêntica, o modelo é apenas uma camada de uma pilha muito mais ampla. Agentes operam como sistemas compostos por modelos fundacionais, orquestração multiagente, integrações externas, engenharia de contexto, RAG sobre bases proprietárias, observabilidade em nível de ação, mecanismos de escalonamento humano e AgentOps.

Quando cada camada carrega riscos, custos e implicações regulatórias distintos, perguntar apenas “construir ou comprar?” deixa de ser suficiente. A decisão real passa a ser quais camadas a empresa precisa controlar para preservar soberania e vantagem competitiva e quais pode adquirir sem comprometer o futuro?

Não por acaso, uma matriz apresentada pela KPMG no recém-publicado relatório “Agentic AI untangled: Navigating the build, buy, or borrow decision” organiza a escolha como um espectro que envolve governança, controle de orquestração, auditabilidade e maturidade operacional – não como uma dicotomia simples.

Exemplos citados no relatório ajudam a entender por que essa distinção importa. Uma implementação multiagente sobre Oracle Cloud gerou 40% de redução em workflows manuais e 45% de melhoria no ciclo de procurement. Em um caso de varejo global, o uso de IA em previsão de demanda resultou em 15% de redução nos custos de inventário e 30% de aumento na acurácia de forecast. Esses ganhos não acontecem na periferia da organização. Eles afetam diretamente a eficiência operacional, o capital de giro e a margem.

Quando agentes passam a operar no núcleo do negócio, entram em jogo soberania de dados, compliance regulatório, continuidade operacional e dependência de fornecedores. O risco deixa de ser apenas técnico; torna-se financeiro e estratégico. 

Um artigo recente da CIO.com já descreve a decisão não como “build vs buy”, mas como “how to combine the two”, reconhecendo que agentes são compostos por múltiplas camadas que exigem combinação estratégica. 

Na visão de outras consultorias, as ênfases variam quanto a risco, governança, integração ou controle. 

O Gartner institucionalizou o termo “build, buy or blend”, sinalizando que extremos raramente maximizam valor em ambientes complexos e regulados.

A Forrester propôs o conceito de Agent Control Plane, uma camada central de orquestração e aplicação de políticas para múltiplos agentes – algo que pressupõe heterogeneidade tecnológica.

A McKinsey descreve a Agentic AI Mesh, reforçando que o valor emerge da malha integrada de agentes conectados a dados proprietários e processos redesenhados ponta a ponta.

O pano de fundo, no entanto, é o mesmo: a arquitetura tornou-se modular. E se a arquitetura é modular, a decisão também precisa ser.

Construir faz sentido onde reside a diferenciação competitiva. Dados proprietários, engenharia de contexto, regras específicas de decisão e políticas de governança tendem a exigir controle interno – não necessariamente porque tudo precise ser codificado do zero, mas porque a organização precisa dominar sua lógica e seus critérios. Orquestração estratégica e mecanismos de avaliação contínua dificilmente podem ser terceirizados integralmente sem perda de soberania.

Ao mesmo tempo, modelos fundacionais generalistas e infraestrutura caminham para a comoditização. Internalizá-los completamente pode ser economicamente ineficiente diante da velocidade de evolução do mercado. Comprar eficiência onde há padronização permite concentrar capital e talento nas camadas que realmente diferenciam.

Entre esses polos existe uma zona intermediária – agentes de domínio e integrações complexas – em que o codesenvolvimento pode acelerar a maturidade sem renunciar ao controle estratégico.

Essa distribuição não é ideológica; é econômica. Build puro implica Capex elevado e Opex estrutural permanente. Buy puro pode gerar dependência e limitar evolução estratégica. Em termos financeiros, trata-se de uma decisão clássica de alocação de capital: internalizar onde há geração sustentável de vantagem competitiva e externalizar onde o mercado oferece escala e eficiência superiores, preservando flexibilidade e reduzindo TCO no médio prazo. A arquitetura híbrida emerge como forma de equilibrar diferenciação, eficiência e governança – princípios alinhados à integração vertical seletiva e à gestão de dependência tecnológica.

Talvez o ponto mais relevante do relatório da KPMG não esteja na comparação entre modelos, mas na recomendação que antecede qualquer decisão: avaliar maturidade da força de trabalho, infraestrutura legada, segurança ponta a ponta,

compliance regulatório e capacidade de escala. Isso significa que a decisão sobre agentes é, na prática, uma decisão sobre modelo operacional e governança corporativa – com impacto direto em risco regulatório, resiliência operacional e retorno sobre investimento. E desloca a discussão. IA Agêntica deixa de ser projeto de inovação e passa a ser desenho institucional.No fim, a pergunta “o que construir, o que comprar?” só faz sentido se vier acompanhada de outras duas: qual arquitetura estamos desenhando e com que grau de soberania sobre ela. Porque agentes podem ser adquiridos. Arquitetura, não. E, na economia da IA, vantagem competitiva não virá do agente mais sofisticado, mas da coerência entre o que se constrói, o que se compra e o que se governa.

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