Inteligência Artificial Como Infraestrutura: O Novo Ciclo do Mercado Brasileiro de Software

Introdução

O mercado brasileiro de tecnologia da informação atravessou, nos últimos cinco anos, um período de aceleração sem precedentes impulsionado pela massificação da nuvem, pela digitalização forçada durante a pandemia e pelo hype da inteligência artificial generativa. Em 2025, o setor de TI no Brasil alcançou US$ 67,8 bilhões, um crescimento expressivo em relação aos US$ 58,6 bilhões de 2024, segundo dados da IDC analisados pela ABES (Associação Brasileira das Empresas de Software). Contudo, o cenário que se desenha para 2026 e os anos subsequentes revela uma inflexão significativa: o país ingressa em uma fase de maturação na qual o crescimento deixa de ser ditado pela adoção acelerada de novas tecnologias e passa a ser governado pela eficiência operacional, pela governança de dados e pela capacidade de extrair valor mensurável dos investimentos já realizados.

Essa transição representa um ponto de inflexão não apenas para o mercado de software, mas para toda a economia digital brasileira. A inteligência artificial, que em 2023 e 2024 figurava como tendência promissora nos relatórios de consultorias e nas estratégias corporativas, consolida-se em 2026 como infraestrutura — isto é, como componente estrutural das operações digitais, não mais como experimento ou projeto piloto. Essa mudança de status implica uma reavaliação profunda dos modelos de negócio, das competências demandedas e dos riscos associados à dependência de sistemas inteligentes para a tomada de decisão operacional.

O presente artigo examina essa transição a partir de múltiplos ângulos: o comportamento do mercado de software brasileiro, a evolução da demanda por soluções de IA, os desafios de cibersegurança em um ambiente de ameaças baseadas em inteligência artificial, e as implicações para empresas que buscam competitive vantagem em um cenário no qual a tecnologia deixa de ser diferenciador para se tornar pré-requisito. A análise incorpora tanto dados de pesquisas setoriais quanto perspectivas de analistas e representantes do setor, buscando oferecer uma leitura equilibrada de um fenômeno que não se resume a números de mercado, mas afeta diretamente a estrutura competitiva da economia brasileira.

A Nova Dinâmica do Crescimento: De Aceleração para Maturação

O mercado brasileiro de software atingiu um estágio de maturidade que exige uma leitura mais sofisticada do que simplesmente projetar taxas de crescimentolineares. Os dados do estudo "Mercado Brasileiro de Software: Panorama e Tendências 2026", parceria entre ABES e IDC, mostram que o crescimento de 18,5% registrado em 2025 foi excepcional e não deve se repetir no curto prazo. A projeção para 2026 situa-se em 5,3%, abaixo até mesmo da média mundial projetada de 9,7%. Essa moderação não deve ser interpretada como retraimento, mas como naturalização de um ciclo de expansão que obedece à lógica comum a mercados emergentes que passam por fases de catch-up tecnológico.

Jorge Sukarie Neto, conselheiro da ABES e responsável pela coordenação do estudo, sintetiza essa transição ao afirmar que "as empresas não estão mais investindo apenas em digitalização; estão começando a buscar retornos concretos, integração entre tecnologias e maior racionalização de custos". Essa mudança de foco — da adoção pela adoção para o investimento orientado a resultados — representa uma alteração paradigmática na forma como o setor de tecnologia se relaciona com seus clientes e com o mercado. Trata-se, em essência, de uma profissionalização da demanda por tecnologia, na qual compradores corporativos deixam de ser deslumbrados por promessas de inovação radical e passam a exigir demonstração de valor efetivo.

Essa dinâmica se manifesta com clareza no segmento de software como serviço (SaaS), que segundo projeções da Statista e dados compilados pelo IMARC Group deve alcançar US$ 25,5 bilhões até 2034, com taxa de crescimento anual composta de 13,87%. O SaaS lidera a expansão do mercado brasileiro de software exatamente porque oferece um modelo de consumo que alinha custo com utilização efetiva — empresas pagam pelo que usam, escalam conforme a necessidade e evitam investimentos pesados em infraestrutura própria. Esse modelo é particularmente atraente para PMEs brasileiras, que historicamente enfrentaram barreiras de acesso a tecnologias sofisticadas exatamente por causa do alto custo inicial de implementação.

A Concentração Setorial e o Peso do Hardware

Um dado estrutural que merece atenção cuidadosa é a composição do mercado brasileiro de TI: hardware ainda representa 47,9% dos investimentos, seguido por software com 32,1% e serviços com 20%. Essa distribuição contrasta com mercados maduros, nos quais software e serviços tipicamente superam hardware em participação. A prevalência do hardware no Brasil reflete uma fase de desenvolvimento na qual a expansão de infraestrutura física — servidores, dispositivos, redes — ainda é prioridade para muitas organizações. Contudo, essa mesma estrutura indica uma oportunidade de evolução: à medida que a digitalização avança, a tendência é que software e serviços ganhem participação relativa, impulsionados por modelos de nuvem, inteligência artificial e serviços gerenciados.

Essa oportunidade, contudo, não se materializa automaticamente. Ela exige que o mercado brasileiro supere desafios estruturais que vão além da disponibilidade tecnológica, incluindo a formação de mão de obra qualificada, a maturidade dos processos de governança de dados e a capacidade de integração entre sistemas legados e plataformas modernas. O risco é que uma parcela significativa das empresas brasileiras permaneça presa em um modelo de dependência de hardware importedo, sem conseguir capturar o valor que a transição para modelos baseados em software e serviços poderia gerar.

Críticos dessa leitura apontam que a ênfase na maturação do mercado pode obscurecer os significativos ganhos de produtividade que a digitalização ainda pode proporcionar a empresas brasileiras que se encontram em estágios menos avançados de adoção tecnológica. A própria ABES reconhece que a comparação com mercados maduros pode ser enganosa precisely porque o ponto de partida é diferente. Não se trata, portanto, de uma discussão sobre "se" o Brasil deve evoluir para um perfil mais orientado a software, mas de "como" essa evolução pode ocorrer de forma que maximize o aproveitamento das oportunidades e minimize os riscos de uma transição desestruturada.

IA Como Infraestrutura: O Que Muda Quando IA Deixa de Ser Tendência

A transição da inteligência artificial do estatus de tendência para o de infraestrutura tem implicações profundas que vão muito além da nomenclatura. Quando uma tecnologia é classificada como tendência, ela é tipicamente tratada como projeto opcional, algo que organizações podem experimentar sem comprometer suas operações centrais. Quando se torna infraestrutura, ela passa a fazer parte do núcleo operacional da organização, e sua falha ou indisponibilidade pode paralisar processos críticos de negócio.

Essa mudança de estatus implica uma revisão completa dos frameworks de gestão de risco, de governança de TI e de continuidade de negócios nas organizações brasileiras. Dados do estudo Logicalis IT Trends Snapshot 2025, pesquisa que ouviu 129 executivos de tecnologia de empresas brasileiras, revelam que 87% dos CIOs reconhecem que o impacto da inteligência artificial depende mais da cultura interna do que da própria ferramenta. Essa constatação, aparentemente simples, carrega implicações profundas: organizações que não conseguirem criar uma cultura de uso responsável e eficiente de IA provavelmente verão seus investimentos em tecnologia de inteligência artificial se traduzirem em resultados frustrantes, independentemente da qualidade das ferramentas contratadas.

A pesquisa também revela que 70% das empresas brasileiras investem em IA mais por pressão competitiva do que por estratégia clara. Essa realidade expõe uma fragilidade estrutural: organizações que implementam IA como resposta a ameaças externas, sem um plano estratégico bem definido, tendem a criar ecossistemas fragmentados, nos quais soluções pontuais proliferam sem integração adequada e geram custos de manutenção que podem superar os benefícios prometidos. A consequência prática é que, paradoxalmente, empresas que investiram pesado em IA sem a devida preparação estratégica podem acabar com custos operacionais mais elevados e menor flexibilidade do que aquelas que adotaram uma postura mais conservadoramente estratégica.

Os Números da Frustração: Por Que a Maioria dos Projetos Não Entrega

Dados do estudo Logicalis revelam um gap significativo entre promessa e realidade: apenas 29% das empresas brasileiras conseguiram medir ganhos concretos de produtividade decorrentes de inteligência artificial. Esse número, por si só, deveria chamar atenção de executivos e conselhos de administração para a necessidade de revisar radicalmente a forma como projetos de IA são aprovados, implementados e avaliados nas organizações.

A concentração atual das iniciativas de IA em usos individuais e pouco estruturados — copilotos, chatbots, automação limitada de processos — reflete um estágio incipiente de adoção que pode ser tanto uma vantagem quanto uma limitação. A vantagem é que essas implementações de baixo risco permitem às organizações desenvolver competências internas gradualmente, sem comprometer operações críticas. A limitação é que iniciativas pontuais, por melhor que funcionem isoladamente, não capturam o valor transformador que a IA pode proporcionar quando integrada a processos centrais de negócio.

Um dado particularmente preocupante é que 74% das empresas brasileiras não possuem governança de IA. Essa ausência não é apenas uma falha operacional; é um risco estratégico e regulatório. Com a aprovação de marcos regulatórios como o PL 2338/2023 (Marco Legal da Inteligência Artificial) e a crescente pressão de reguladores setoriais — o CNJ com sua resolução sobre IA noJudiciário, a ANPD com orientações sobre uso de dados pessoais em sistemas automatizados —, a falta de governança de IA pode expor organizações a sanções, questionamentos jurídicos e danos reputacionais. O desafio, portanto, não é apenas técnico, mas também jurídico e institucional.

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Cibersegurança: O Pilar que Não Pode Ser Negligenciado

A crescente dependência de sistemas baseados em inteligência artificial para operações críticas amplia exponencialmente a superfície de ataque disponível para cibercriminosos e estados-nação hostis. O estudo ABES/IDC identifica que a cibersegurança consolida-se como um dos principais pilares estratégicos para 2026, com 36% das empresas brasileiras já priorizando a área em seus orçamentos — e esse número tende a crescer conforme as ameaças se sofisticam.

A emergência de ameaças baseadas em IA — deepfakes hyperrealistas, phishing personalizado em escala, agentes maliciosos autônomos — transformou fundamentalmente o cenário de riscos que organizações brasileiras enfrentam. Tradicionalmente, defesas de segurança seguiam um modelo reativo: identificava-se a ameaça, desenvolvia-se a solução, implementava-se a defesa. Com ameaças geradas por modelos de IA capazes de adaptar-se e evoluir em tempo real, essa abordagem torna-se insuficiente. A resposta precisa ser uma arquitetura de segurança proativa e contínua, baseada em princípios de Zero Trust e em monitoramento permanente.

Dados do estudo Logicalis mostram que 80% das empresas brasileiras colocam segurança no topo das prioridades tecnológicas — o maior índice desde o início da série histórica. Contudo, a estrutura interna ainda é insuficiente: apenas 29% possuem um CISO dedicado e apenas metade conta com um SOC (Security Operations Center) para monitoramento contínuo. Esse hiato entre priorização declarada e capacidade real de resposta expõe uma fragilidade estrutural que cibercriminosos certamente explorarão. O resultado é um modelo de proteção fragmentado, no qual empresas investem em múltiplas soluções de nicho sem conseguir integrá-las em uma arquitetura coesa, acabando por pagar mais caro e operar com menor eficácia.

Arquitetura Zero Trust e a Nova Lógica da Proteção

A adoção de arquiteturas Zero Trust representa uma mudança conceitual profunda: em vez de proteger o perímetro da rede e assume que usuários dentro dele são confiáveis, Zero Trust parte do princípio inverso,Treating every access request as potentially hostile requires continuous verification and constant monitoring. Essa abordagem é particularmente relevante em um contexto no qual workforce remoto, nuvem híbrida e integração com parceiros externos expandem continuamente o conceito de "perímetro" organizacional.

Para empresas brasileiras, a adoção de Zero Trust não é trivial. Ela exige não apenas investimentos em tecnologia, mas também uma revisão profunda de processos, políticas e cultura organizacional. A implementação típica envolve múltiplas camadas de autenticação, microsegmentação de rede, criptografia abrangente e monitoramento comportamental. O custo de implementação pode ser significativo, e muitas empresas — especialmente PMEs — podem sentir-se tentadas a adiar investimentos que consideram "excessivos" até que uma incidente graveForce a reação. Esse padrão de comportamento, conhecido na literatura de gestão de riscos como "normalização da deviação", é particularmente perigoso no contexto de ameaças baseadas em IA, nas quais a velocidade de ataque pode superar a capacidade de resposta de organizações despreparadas.

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Contrapontos: Os Riscos da Leitura Otimista sobre o Mercado de Software Brasileiro

A narrativa predominante no setor de tecnologia brasileiro tende a enfatizar as oportunidades e minimizar os riscos estruturais que ainda permanecem. Essa inclinação otimista, embora compreensível do ponto de vista comercial, pode obscurecer realidades que executivos e investidores precisam considerar. Primeiramente, a projeção de crescimento moderado (5,3% para 2026) precisa ser contextualizada dentro de um ambiente macroeconômico instável, no qual taxas de juros elevadas, pressão inflacionária e incerteza fiscal podem frear investimentos em tecnologia independentemente da percepção de valor estratégico que a transformação digital representa.

Em segundo lugar, a dependência de tecnologia importada — seja em software, seja em infraestrutura de nuvem — expõe empresas brasileiras a riscos cambiais e a vulnerabilidades geopolíticas que não existem para concorrentes em mercados com ecossistemas tecnológicos mais autônomos. A concentração de mercado em poucos provedores globais de nuvem (AWS, Azure, Google Cloud) levanta questões sobre soberania de dados e sobre a capacidade do Brasil de manter operações tecnológicas críticas em cenários de tensão geopolítica entre grandes potências.

Finalmente, a pressão por resultados imediatos que caracteriza a fase de maturação pode induzir empresas a reduzir investimentos em pesquisa e desenvolvimento em favor de otimizações de curto prazo. Esse fenômeno, conhecido como "miopia inovadora", pode comprometer a capacidade competitiva do ecossistema brasileiro de software no médio e longo prazo, especialmente em áreas de alta complexidade como inteligência artificial, computação quântica e cibersegurança avançada.

Conclusão

O mercado brasileiro de software ingressa em 2026 em uma fase de maturação que exige das organizações uma revisão profunda de como avaliam, implementam e governam suas iniciativas de tecnologia. A inteligência artificial, de tendência a infraestrutura, não é mais opção mas necessidade — e sua operacionalização eficiente depende de fatores culturais, organizacionais e de governança que vão muito além da escolha de ferramentas. Para empresas brasileiras, o desafio não é apenas tecnológico, mas fundamentalmente estratégico: precisam desenvolver a capacidade de extrair valor mensurável de investimentos em IA, construir arquiteturas de segurança adequadas à nova realidade de ameaças inteligentes, e criar ambientes organizacionais nos quais tecnologia e estratégia de negócio caminhem integradas.

Perspectivas para os próximos anos indicam que o mercado continuará crescendo, mas de forma mais seletiva e orientada a resultados. Empresas que conseguirem construir competências internas de gestão de dados, governança de IA e integração de sistemas provavelmente se destacarão daquelas que apenas consomem tecnologia sem capacidade de absorvê-la estrategicamente. A liderança regional brasileira no contexto latino-americano permanece consolidada, com participação de 38,4% nos investimentos regionais de TI — mas manter essa posição exigirá investimentos contínuos em formação de mão de obra, infraestrutura e inovação, sem os quais o país pode ser alcançado por concorrentes como México e Colômbia, que têm intensificado seus programas de atração de investimento tecnológico.

Perguntas em aberto permanecem: como acelerar a formação de mão de obra qualificada para sustentar um mercado em expansão? Como garantir que PMEs, que representam a grande maioria do tecido empresarial brasileiro, tenham acesso a tecnologias de IA sem incorrer em riscos desproporcionais? Como conciliar a pressão por resultados de curto prazo com a necessidade de investimentos estruturais que garantem competitividade no médio prazo? Essas questões não têm respostas simples, mas sua consideração é fundamental para que o Brasil não apenas acompanhe a evolução global da tecnologia, mas participe ativamente dela como protagonista.