Do Time & Material ao foco em resultados: a nova fronteira dos modelos de entrega em tecnologia

A lógica de Time & Material (T&M) cumpriu um papel relevante ao longo de décadas, especialmente em ambientes complexos e regulados como o de seguros. No entanto, em um contexto no qual a Inteligência Artificial (IA) passa a operar como infraestrutura produtiva e não mais como ferramenta acessória, esse modelo torna-se estruturalmente incompatível com a busca por eficiência, escala e previsibilidade. Ele passa a mostrar limites evidentes diante da pressão por custos, da maturidade digital crescente e da incorporação definitiva da IA como base operacional. O debate deixa de ser “quanto tempo e quantas pessoas” e passa a ser, de forma inequívoca, “quanto valor, quanta eficiência e qual impacto mensurável no negócio”.

Essa inflexão se conecta a um dado revelador: embora cerca de 75% das empresas coloquem a IA entre suas três principais prioridades estratégicas, apenas 25% conseguem gerar valor econômico real com a tecnologia, segundo levantamentos recentes de mercado. O gargalo não está na adoção de ferramentas, mas na capacidade de converter ganhos de produtividade em resultados financeiros sustentáveis, o que exige novos modelos operacionais, métricas mais sofisticadas de ROI e parceiros dispostos a assumir compromisso com entrega e impacto e não apenas com esforço alocado.

É nesse contexto que ganham força modelos de entrega e precificação baseados em produtividade, eficiência e resultado. A lógica se ancora na combinação entre profissionais experientes, agentes inteligentes e um arcabouço robusto de ferramentas próprias e das Big Techs, viabilizando a precificação por entrega e não por esforço. Com isso, o cliente ganha previsibilidade, e o fornecedor protege margem, enquanto o diferencial competitivo deixa de ser a menor taxa-hora e passa a ser a capacidade de acelerar jornadas de modernização com risco controlado e governança clara.

Os benefícios para o cliente são diretos e quantificáveis. Não se trata de uma substituição linear de pessoas, mas de uma reorganização profunda da capacidade produtiva. Um único profissional, adequadamente potencializado por agentes de IA, pode executar o trabalho que antes exigia três ou quatro especialistas. Essa mudança reduz custos operacionais, aumenta velocidade e melhora a qualidade das entregas. Estudos indicam que ferramentas de IA podem reduzir em até 80% o tempo de execução de determinadas tarefas, deslocando o foco da produtividade individual para a produtividade coletiva, a próxima fronteira de ganho organizacional em ambientes intensivos em conhecimento.

Essa transformação exige também uma mudança no papel das organizações de tecnologia. Mais do que executoras, elas passam a atuar como parceiras estratégicas, sentando-se à mesa para discutir caminhos de negócio, desenho de plataformas e prioridades de investimento. Em setores como seguros e serviços financeiros, que concentram grande parte das aplicações intensivas em dados, esse posicionamento é decisivo para viabilizar programas de modernização em larga escala, iniciativas de Bank-as-a-Service (BaaS), aceleração cloud e adoção estruturada de agentes inteligentes. Sem essa mudança de relação, a tecnologia tende a gerar eficiência local, mas não vantagem competitiva sustentável.

Os dados reforçam o tamanho da oportunidade e do desafio. Segundo um relatório do Fórum Econômico Mundial, apenas 23% das organizações na América Latina geram algum valor econômico com IA, e somente 6% relatam impacto significativo nos resultados. Ao mesmo tempo, a adoção consistente da tecnologia poderia elevar a produtividade regional em até 2,3% ao ano e gerar entre US$ 1,1 trilhão e US$ 1,7 trilhão em valor econômico adicional por ano. A lacuna entre potencial e realização está diretamente ligada à execução e aos modelos de entrega escolhidos.

Há ainda um componente humano central nessa equação. A redistribuição de valor do trabalho mostra que a IA reduz a relevância de atividades facilmente escaláveis por máquinas e amplia o peso de competências ligadas a contexto, decisão e responsabilidade. Modelos baseados em resultado dependem desse equilíbrio: tecnologia que escala, pessoas que orquestram e governança que assegura qualidade, confiança e continuidade do desempenho.

O movimento é claro: o mercado migra do T&M para relações mais maduras, em que eficiência, inovação e resultado são contratados, medidos e cobrados. Para executivos de tecnologia em seguros e nos setores do mercado financeiro, a questão já não é se essa transição vai acontecer, mas quão rápido será possível redesenhar parcerias. No fim, o diferencial competitivo não estará em quem aloca mais pessoas, mas em quem consegue transformar produtividade em margem, IA em valor econômico real e modernização em vantagem sustentável.

*Rubens Macedo é Business Vice President da GFT Technologies no Brasil