Uma pesquisa recente da EY revelou que 87% dos líderes seniores de organizações que investem em inteligência artificial já implantaram ou estão pilotando programas para desenvolver software gerado por IA internamente, enquanto 82% esperam que o modelo tradicional de cobrança por assento do SaaS perca relevância em seus setores nos próximos cinco anos.
O diagnóstico de que nem todo segmento será afetado igual vem de Eyal Benishti, fundador e CEO da IRONSCALES, em artigo publicado no Forbes Technology Council: cibersegurança, argumenta ele, é a exceção estrutural a essa tendência.
O que aconteceu: a barreira entre construir e comprar está caindo
A decisão clássica de tecnologia corporativa era simples: por que construir software se existe serviço pronto para comprar? Segundo Eyal Benishti, fundador e CEO da IRONSCALES, a ascensão do desenvolvimento assistido por IA e do chamado vibe coding tornou muito mais fácil transformar ideias em software funcional, inclusive para pessoas sem formação técnica.
Os números da recente pesquisa da EY sustentam a percepção: 87% dos líderes sêniores ouvidos já adotaram ou pilotam desenvolvimento interno de software construído com IA, e 82% projetam que o pricing por assento do SaaS tradicional vai perder relevância até o fim da década.
Isso não significa o fim do SaaS. Significa que, quando uma organização consegue criar uma aplicação sob medida de forma rápida e barata, partes do mercado de assinaturas inevitavelmente enfrentam pressão. Mas por que a cibersegurança escaparia dessa lógica?
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Gerar software é uma coisa; gerar segurança é outra
A maioria do software existe para executar uma tarefa bem definida: gerenciar projeto, criar relatório de despesas, montar dashboard, agendar compromisso. Conhecido o resultado desejado, o desafio é de execução, e ferramentas de codificação por IA facilitam exatamente essa parte.
A cibersegurança opera de modo diferente. Benishti compara segurança a uma utilidade que roda continuamente pela organização: ninguém abre a plataforma de segurança de e-mail toda manhã pedindo proteção; os funcionários simplesmente esperam que a caixa de entrada funcione sem expor a empresa a phishing, malware e sequestro de contas.
Diferente de um workflow administrativo, um sistema de detecção de phishing nunca está 'resolvido': no momento em que detecta os ataques de hoje, os atacantes já desenvolvem os de amanhã.
O jogo de gato e rato que a IA só acelera
O e-mail segue sendo um dos campos de batalha mais persistentes. Quando as organizações melhoraram na identificação de links suspeitos, os atacantes migraram para serviços legítimos e QR codes. Quando funcionários aprenderam a reconhecer mensagens mal escritas, os criminosos passaram a usar IA generativa para produzir textos mais convincentes.
A IA agêntica ameaça acelerar ainda mais esse ciclo: os atacantes passam a pesquisar alvos, personalizar mensagens, modificar técnicas e operar de forma autônoma em escala, com muito mais velocidade. Quem está na defesa não constrói um produto acabado, participa de uma disputa contínua contra adversários inteligentes.
Atenção: sistemas de detecção aprendem padrões conhecidos; atacantes continuamente experimentam técnicas novas desenhadas justamente para escapar deles. É uma corrida sem linha de chegada.
O fosso defensivo da cibersegurança fica atrás do código
Benishti reconhece que fornecedores de segurança não ficarão imunes: interfaces, soluções pontuais básicas, relatórios e workflows tendem a ser commoditizados conforme o código fica mais fácil de produzir internamente.
O valor real, porém, nunca esteve só no código. Por trás de sistemas eficazes de segurança existem anos de dados de ameaças, telemetria e conhecimento sobre adversários, pesquisadores estudando técnicas emergentes e equipes de detecção aprendendo diariamente com ataques ocorridos em milhares de clientes e ambientes.
Cada novo ataque potencialmente torna o sistema mais inteligente. Essa inteligência acumulada, somada à capacidade de pensar adversarialmente, antecipar vetores de ataque e questionar premissas, é difícil de replicar pedindo a um modelo de IA que construa uma aplicação. A IA pode acelerar a acumulação de expertise; substituí-la é outra história. Quando breches internos viram código exposto, os riscos lembram o problema do data poisoning que ameaça modelos de IA em produção.
De vender software a entregar resultado
A leitura estratégica do CEO da IRONSCALES: se a IA torna software fácil de criar, os fornecedores de segurança precisarão explicitar pelo que o cliente está pagando. Oferecer outra interface, outro workflow ou mais uma coleção de features fica indefensável quando isso é barato de reproduzir.
| Critério | Software de produtividade | Software de cibersegurança |
|---|---|---|
| Natureza do problema | Tarefa definida e estável | Problema em mudança constante |
| Produto final | Solvedério com entrega concluída | Operação contínua, jogo de gato e rato |
| Julgamento de 'solved' | Workflow funciona, questão encerrada | A ataques atuais sucedem ataques novos |
| Fonte do valor | Execução e features | Dados de ameaças, telemetria e expertise acumulada |
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O valor duradouro migra para o trabalho contínuo que gera resultados: entender ameaças sem parar, adaptar defesas e absorver complexidade para que o cliente não precise fazer isso. Na avaliação do Mercado de TI, a tese dialoga diretamente com o fenômeno do vibe coding, em que executivos passaram a criar software sem escrever código, e reforça a importância da especificação como contrato quando se adota desenvolvimento guiado por spec com IA para manter governança.
Fonte: Forbes Technology Council
