Gasto com IA deve crescer 36,2% em 2027, afirma Gartner
O orçamento de IA de 2027 pode ser aprovado numa reunião. A parte difícil começa depois, quando alguém pergunta de qual sistema a aplicação vai ler o dado e o que quebra quando ela escrever de volta. A Gartner prevê que o gasto mundial com IA cresça 36,2% em 2027, e um dos sinais dessa previsão é o avanço das aplicações de IA customizadas. Quem cuida dos sistemas por baixo sente isso primeiro.
Quanto será o gasto mundial com IA em 2026 e 2027?
Segundo a atualização trimestral da previsão de gastos com TI da Gartner, noticiada pelo CIO em 23 de setembro de 2026, o gasto mundial com IA sobe 49,5% em 2026, chegando a US$ 2,7 trilhões, e avança mais 36,2% em 2027.
A alta não se distribui por igual. Para 2026, a Gartner projeta crescimento de 51,2% em infraestrutura de IA e de 60,2% em software de IA. Agentes e assistentes, que a Gartner contabiliza à parte do restante do software, devem crescer 77,3% este ano. O gasto com segurança de IA deve quase dobrar.
Outro número interessa a quem pensa em construir. A previsão de crescimento de 2026 para plataformas de desenvolvimento de IA subiu de 28% para 39% em relação ao relatório de maio, e a Gartner atribui a revisão ao desenvolvimento de aplicações de IA customizadas por empresas, fornecedores de software e prestadores de serviço. As empresas estão escrevendo as próprias aplicações, e isso leva a conversa do orçamento para a arquitetura.
Parte do orçamento de IA é dinheiro antigo com outro rótulo
John-David Lovelock, analista da Gartner, disse ao CIO que os líderes de TI receberam algum dinheiro novo para IA em 2024 e um pouco em 2025, sem desviar verba de outras áreas. Hoje, segundo ele, boa parte do que aparece como gasto com IA é orçamento existente reclassificado. O notebook agora vem com chip de IA e o software corporativo já traz IA embutida. A projeção dele é que, até 2030, praticamente todo dólar de tecnologia terá algum componente de IA.
Isso muda a pergunta do CIO. Uma parte do gasto entra pelo caminho mais curto: o fornecedor atual lança um recurso e a licença sobe na renovação do contrato. Não exige projeto. A outra parte exige, e é nela que mora a decisão de arquitetura, porque são aplicações construídas para um processo específico da empresa e ligadas a sistemas que a própria empresa mantém.
É nessa segunda parte que o orçamento encontra os sistemas reais.
O que muda quando a empresa decide construir aplicações de IA customizadas
A IA embutida em um software de prateleira chega com as integrações que o fornecedor já resolveu. Uma aplicação de IA customizada herda o problema inteiro. Ela precisa ler dados do ERP, do CRM, de planilhas que ainda circulam por e-mail e de um sistema legado cuja regra de negócio só existe no código. Quando passa a escrever de volta, aprovando um pedido ou atualizando um cadastro, o erro de base deixa de ser um número errado no relatório e vira uma ação errada no processo.
O crescimento de 77,3% previsto para agentes e assistentes dá a medida do que está chegando. Um agente que registra e aprova trabalha em cima dos sistemas de registro da empresa. Se o cadastro de clientes tem duas versões, ele escolhe uma. Se a integração com o faturamento cai de madrugada, o time só percebe quando o processo já parou, e agora existe um agente esperando uma resposta que não vem.
Quatro pontos do core que a aplicação de IA vai testar
Dado com mais de uma versão
Se dois dashboards mostram números diferentes para o mesmo indicador, a aplicação vai responder com um deles e ninguém saberá qual. Antes de conectar qualquer coisa, alguém precisa decidir qual fonte vale para aquele processo e registrar a decisão.
Legado sem interface limpa
Sistemas que sustentam a operação há anos costumam ter sido escritos antes de a integração por API virar rotina. A regra de preço e a exceção fiscal moram dentro do código, às vezes só na cabeça de quem o mantém. A aplicação de IA depende dessas regras, e extraí-las sem derrubar o sistema exige engenharia.
Permissão e rastreabilidade
Uma aplicação que age em nome de alguém precisa de limite claro: o que pode ler, o que pode alterar, quem aprova e onde fica o registro. Esses controles existem para pessoas. Raramente foram desenhados para um agente que executa ações em volume.
Quem sustenta depois do lançamento
Lovelock avisou os CIOs de que os próximos dois ou três anos trazem pelo menos três grandes transições e de que ninguém consegue prometer, com segurança, o que será possível fazer nem a que preço. O modelo e o preço mudam durante o projeto. Uma aplicação sem monitoramento e sem alguém que conheça o sistema por trás dela vira mais um item no backlog.
Quando construir, quando comprar e o que fazer primeiro
Para casos comuns, como resumir reuniões ou apoiar o desenvolvedor no editor de código, a IA embutida no software que a empresa já usa resolve e dispensa arquitetura própria. Construir passa a valer quando o processo é específico do negócio ou quando a aplicação precisa escrever nos sistemas da empresa.
Nas operações com mais de um sistema de registro, o primeiro investimento deveria ir para a camada de integração e para a qualidade do dado do processo escolhido. A aplicação vem depois, sobre uma base que já responde de forma previsível.
O aviso de Lovelock sobre a velocidade da mudança leva a um segundo critério. Desenhe a aplicação para trocar de modelo sem ser reescrita. Preço e capacidade vão se mexer durante a vida do projeto, então a regra de negócio e a ligação com os sistemas precisam ficar fora do modelo, em camadas que sobrevivem à troca.
E escolha um processo com dono claro e indicador conhecido, como o tempo de ciclo ou o volume de exceções. Sem esse ponto de partida, ninguém consegue dizer depois se a aplicação funcionou.
Onde a CSP Tech entra nesse tipo de projeto
A CSP Tech atua justamente nesse tipo de ambiente, onde sistemas, integrações e operação precisam evoluir sem perder continuidade. No desenvolvimento de sistemas core, o trabalho começa pelo mapa de dependências: o que cada sistema lê, o que escreve e onde já falhou antes. Só então a aplicação de IA e a camada que a liga ao legado são desenhadas.
Na frente de dados e processos, a CSP Tech organiza e integra as fontes que a aplicação vai consumir. Quando a aplicação chega ao cliente final como parte de um produto digital, a mesma lógica vale, com a experiência de uso entrando na arquitetura desde o início.
Squads especializados ampliam a capacidade de execução sem tirar o time interno das prioridades que só ele conhece. E a sustentação mantém no ar os sistemas dos quais a nova aplicação passa a depender.
Para que você possa se aprofundar ainda mais, recomendamos também a leitura dos artigos abaixo:
IA nas decisões estratégicas: por que a tecnologia ainda não chegou ao P&L das empresas brasileiras
O que pedir ao time antes de aprovar a próxima verba de IA
Se a previsão da Gartner se confirmar, o gasto mundial com IA em 2027 será mais de um terço maior que o de 2026. Quem usar o aumento para construir aplicações próprias ganha uma vantagem difícil de copiar, porque ela fica dentro do processo e dos sistemas de cada empresa. Essa vantagem só se forma onde o core aguenta receber a aplicação.
Peça ao time uma lista curta: quais sistemas a primeira aplicação vai ler, quais vai escrever e quem conhece cada um deles de verdade. Se a lista tiver lacunas, o primeiro projeto de IA da empresa é preencher essas lacunas.
Se a sua empresa já tem aplicações de IA no orçamento e sistemas que não podem parar, a CSP Tech ajuda a avaliar o ponto de partida: as dependências, a qualidade do dado e as integrações que a primeira aplicação vai exigir.
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