32% cancelaram uma compra de software para o construir com agentes. 6% veem retorno a sério
By Surya Pratap
1 de setembro de 2026
11 min de leitura
IA e tecnologia
1 de setembro de 2026
11 min de leitura
A decisão e o retornoHover to exploreSe vende software, o número mais importante publicado esta semana é 32%.
É a percentagem de organizações no State of AI 2026 da McKinsey — um inquérito a 1719 profissionais e dirigentes de todo o mundo — que relatam ter decidido não comprar um ou mais produtos ou funcionalidades de software, porque conseguiam construí-lo internamente com ferramentas de programação agênticas.
Não «ponderaram construir». Decidiram não comprar.
O número de manchete esconde uma dispersão que importa mais do que a média, porque lhe diz se isto é problema seu ou de outra pessoa.
Percentagem que saltou uma compra para construir com agentes de programação, por setor
McKinsey, State of AI 2026
Repare no chão. O setor mais baixo dessa lista está nos 33%. Não há nenhum segmento onde isto não esteja a acontecer, o que significa que «os nossos compradores são demasiado regulados para construírem sozinhos» já não é uma posição que possa sustentar sem provas.
Eis a parte que merece ser lida duas vezes, e vem do mesmo relatório, dos mesmos inquiridos, do mesmo trabalho de campo.
37% atribuem pelo menos algum impacto no EBIT à IA. Esse número está estagnado face a 2025.
6% qualificam-se como de elevado desempenho — atribuem pelo menos 5% do EBIT da organização à IA com impacto significativo. Isso está igualmente inalterado face ao ano anterior.
A decisão de compra mexeu-se de forma acentuada. O retorno organizacional medido não se mexeu nada.
Ou seja, um terço das organizações está a cancelar compras apoiado numa capacidade que, pela sua própria contabilidade, ainda não alterou os seus resultados. A confiança vai bastante à frente do resultado demonstrado.
Porque isto não é simplesmente «estão enganados»
Os retornos vêm atrás das decisões, e assim deve ser. Ninguém espera que uma construção iniciada este trimestre apareça no EBIT deste trimestre, e um agregado estagnado pode esconder uma distribuição a subir. Mas dois anos de estagnação não são um desfasamento, são um padrão — e a descrição honesta é que a decisão de construir está a ser tomada por convicção sobre para onde a capacidade vai, e não sobre onde ela chegou de forma demonstrável.
O mecanismo está em mais dois números do mesmo relatório.
80% dos inquiridos que usam IA dizem que ela melhorou a sua produtividade individual. E, no entanto, o impacto no EBIT organizacional está estagnado.
É a forma clássica de um paradoxo da produtividade: ganhos reais ao nível da pessoa, que não se agregam ao nível da empresa. O tempo individual poupado é absorvido — em mais reuniões, mais revisão, mais retrabalho, mais coordenação — em vez de aparecer como produção ou margem.
Também explica como as duas metades deste relatório podem ser verdadeiras ao mesmo tempo. O engenheiro que usou um agente para prototipar a substituição de uma ferramenta de 40 000 dólares por ano fê-lo de facto mais depressa do que conseguiria no ano passado. Se a empresa acaba mais barata, depois de contar a manutenção, a piquete e dezoito meses de casos limite, é outra pergunta que o período do inquérito ainda não respondeu.
Na semana passada escrevi sobre o benchmark Thinkingbox da Microsoft, que corre 507 fluxos de negócio com estado vinte vezes cada e avalia o que mudou de facto na base de dados. O melhor modelo testado conseguiu 65,36% de pass@1 e 25,25% de pass^20 — certo à primeira em duas de cada três tarefas, certo sempre numa em cada quatro.
Ponha isso ao lado dos 32%.
Os fluxos que estas equipas estão a substituir — tratamento de sinistros, regras de faturação, aprovações de compras, aprovisionamento de contas — são precisamente as tarefas de vários passos, condicionadas por política e carregadas de estado que o benchmark mediu. E é aí que a fiabilidade medida dos agentes é mais fraca.
É o mesmo desvio de calibração com que continuo a esbarrar, agora do lado da compra. No inquérito da Temporal, 85,5% dos engenheiros confiavam no que o agente produz enquanto metade esbarrava em problemas todos os dias. Aqui, um terço das organizações está a cancelar compras sobre essa mesma confiança. O desvio deixou de ser uma curiosidade de engenharia e começou a aparecer nas receitas de alguém.
Nada disto significa que esses 32% estejam a cometer um erro. Para uma ferramenta interna genuinamente simples e bem delimitada, construí-la com agentes é hoje muitas vezes a decisão certa — e a resposta honesta a isso é deixar de vender esses produtos, não discutir com o comprador.
O que sobrevive é aquilo que uma reconstrução interna não consegue reproduzir barato.
O cartão do meio é o mais barato e ninguém o faz. «Ponderaram construir isto internamente, e até onde chegaram?» transforma uma objeção que se trata no fim de um ciclo em informação que se tem no início.
Três cautelas, porque isto é um inquérito e os inquéritos convidam a ler demais.
É intenção autodeclarada sobre decisões passadas, não dados auditados de compras. «Decidimos não comprar» abrange desde uma renovação cancelada até uma funcionalidade que nunca chegou a uma lista curta — e a segunda custa-lhe muito menos do que a primeira.
Um EBIT estagnado não prova que as construções falhem. Prova que ainda não apareceram. O número interessante será o relatório de 2027: se os 32% voltarem a subir enquanto os 6% ficarem parados, isso é um padrão que merece nome. Um ano não é.
A McKinsey vende consultoria de transformação com IA. Aplica-se aqui o mesmo desconto que apliquei ao inquérito da Temporal — as percentagens em bruto são muito mais fiáveis do que qualquer enquadramento colocado por cima, e «a caminho do retorno» é uma conclusão com um interesse comercial agarrado.
Quase um terço das organizações já decidiu não comprar software porque as ferramentas de programação agênticas tornaram a construção plausível. Na tecnologia são 41%, e o setor mais baixo da lista está nos 33%. É uma alteração do lado da procura, está a acontecer agora e é mensurável no funil de alguém neste trimestre.
O mesmo inquérito concluiu que a percentagem de organizações com algum impacto no EBIT vindo da IA não se mexeu o ano inteiro, e que a que vê impacto sério ficou nos 6%. Entretanto, a melhor fiabilidade medida de um agente exatamente nesses fluxos com estado é de 25% em execuções repetidas.
Os compradores não são irracionais. Estão adiantados e apostam numa trajetória em vez de num resultado. O seu trabalho não é dizer-lhes que a trajetória está errada. É ser honesto sobre o que uma reconstrução lhes custa mesmo, e vender algo que um fim de semana de produção de um agente não consegue aproximar.
Se não consegue nomear o que é isso, os 32% não são a ameaça. São o diagnóstico.
Fontes: McKinsey, «The State of AI in 2026» · The Register, «McKinsey says enterprise AI is finally on the road to ROI» · Repartição setorial conforme relatado pelo India Gazette · arXiv 2608.19741, Thinkingbox · A dimensão da amostra de 1719, as percentagens setoriais e os valores de EBIT são os publicados pela McKinsey e pela cobertura acima; o argumento e as cautelas da secção 7 são meus.
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