Clonagem de software — será mesmo o fim dos softwares pagos?

Manchetes recentes sobre desenvolvedores que usam ferramentas de IA para clonar softwares pagos populares — sobretudo os da Adobe — provocaram reações diversas, desde acusações de roubo até o entusiasmo com ferramentas gratuitas e de código aberto.

Mas o que isso significa para as empresas de tecnologia que são donas dos softwares originais — ou para quem paga assinaturas caras para usá-los?

Matt Wood, diretor sênior de arquitetura de cibersegurança, operações e segurança de IA na ABBYY, investigou essa preocupação crescente e compartilha sua perspectiva sobre os riscos e as oportunidades do desenvolvimento de software impulsionado por IA.

Em 1996, Fatboy Slim criou “Rockafeller Skank” a partir de um riff de guitarra extraído de um disco dos anos 1960 que poucas pessoas ouviam havia décadas. The Chemical Brothers transformaram batidas de breakbeat de discos funk esquecidos em hinos capazes de lotar estádios. The Prodigy incorporou sirenes, diálogos de filmes e discos obscuros a algo que não se parecia com nada que tivesse sido ouvido antes. A técnica de sampling não apenas reduziu o custo de produzir música. Ela mudou quem podia produzi-la e obrigou todo o setor a fazer uma pergunta mais difícil: o que realmente pode ser considerado original?

Hoje, a IA está levando as empresas a fazer a mesma pergunta, mas o que está em jogo não são posições nas paradas de sucesso. São resultados operacionais, exposição a riscos de conformidade e a confiança que os clientes depositam em cada decisão tomada por uma empresa.

Replicar é barato. Ter discernimento, não.

Os grandes modelos de linguagem tornaram extraordinariamente fácil recombinar conhecimentos existentes: redigir uma cláusula contratual, resumir um relatório ou gerar uma resposta convincente com base em qualquer texto a que tenham acesso. Essa capacidade tem valor real. Mas replicar não é o mesmo que descobrir, e confundir as duas coisas é o que faz muitas iniciativas empresariais de IA estagnarem sem alarde.

Essa distinção é importante porque os sistemas generativos são muito bons em produzir algo que parece acabado. Eles imitam tom, estrutura e segurança com fluência extraordinária. O que não conseguem fazer por conta própria é garantir que o conteúdo gerado esteja fundamentado nas evidências certas, integrado ao processo adequado ou orientado pelo discernimento necessário.

Essa tensão não é exclusiva do mundo dos negócios. Também está presente no trabalho criativo. Um estudo de 2024 da Science Advances concluiu que a assistência da IA melhorou a qualidade e a criatividade percebidas de histórias individuais, sobretudo as escritas por autores menos criativos, mas também tornou o conjunto das histórias mais parecido entre si. Em outras palavras, o resultado melhorou no nível individual, mas convergiu no coletivo. Produzir mais não significou necessariamente ser mais original. Muitas vezes, significou apresentar mais ideias iguais, expressas com maior fluidez.

Esse é, em poucas palavras, o risco para as empresas. Quando todos têm acesso às mesmas ferramentas de uso geral, a vantagem competitiva não vem de gerar mais textos, mais resumos ou mais recomendações. Ela vem de saber o que importa, em que confiar e o que merece ser colocado em prática.

O problema das empresas não é gerar conteúdo. É ter acesso à realidade.

A maioria das empresas não sofre com a falta de conteúdo escrito. Sofre com a falta de contexto acessível e confiável.

O que uma empresa realmente sabe costuma estar disperso entre contratos, faturas, formulários de integração, solicitações de indenização, e-mails, relatórios, PDFs digitalizados e fluxos de trabalho que encaminham esses documentos de uma equipe para outra. Uma exceção de pagamento na área financeira, um problema de conformidade durante a integração de clientes ou um atraso no atendimento costuma surgir como informação parcialmente estruturada, com formatação inconsistente e desconectada dos sistemas em que os líderes se apoiam para tomar decisões.

É por isso que tantos projetos de IA empresarial impressionam nas demonstrações, mas podem fracassar na produção. O modelo pode ser capaz, mas o contexto é parcial. Ele só consegue raciocinar com base no que consegue acessar e, em muitas organizações, isso representa apenas uma pequena parte do quadro real.

Essa não é apenas uma fragilidade teórica. Ela afeta a qualidade das decisões. Se um modelo resumir um contrato sem ter acesso às alterações relevantes, o resumo pode parecer claro, mas estará incompleto. Se analisar problemas de contas a pagar sem ter visibilidade das exceções em faturas de diferentes formatos e fornecedores, poderá gerar recomendações organizadas, mas inúteis. Se ajudar na integração de clientes enquanto informações importantes continuarem presas em formulários digitalizados ou fluxos de trabalho fragmentados, poderá acelerar a conclusão errada.

O resultado não é discernimento. É especulação com tom de confiança.

Por que a imitação se dissemina mais rápido do que a compreensão

É nesse ponto que a analogia com o sampling musical deixa de ser apenas uma metáfora.

O sampling tornou a produção musical mais rápida, barata e acessível. Mas os produtores que perduraram não foram os que simplesmente copiaram fragmentos. Foram os que tiveram sensibilidade e disciplina para transformá-los. Qualquer um podia aproveitar uma batida; nem todos conseguiam criar um novo som a partir dela.

A IA está criando uma divisão semelhante no desenvolvimento de software e no trabalho intelectual. A barreira à imitação caiu drasticamente. Nunca foi tão fácil clonar interfaces, reproduzir resultados, imitar fluxos de trabalho e simular conhecimentos especializados. Categorias inteiras de software correm cada vez mais o risco de se tornarem reproduzíveis apenas na superfície.

Isso não significa que os softwares pagos estejam com os dias contados, como afirmou o desenvolvedor Brandon Thomas, que criou alternativas gratuitas para a Adobe. Significa que o valor dos softwares está mudando.

Quando a imitação fica barata, o valor se desloca para outros aspectos: a confiança, a integração, o discernimento e a capacidade de gerar resultados que se sustentem em condições reais. A questão já não é se um sistema de IA consegue produzir uma resposta que se pareça com o trabalho de um especialista. A questão é se ele consegue fazer isso de forma confiável, no contexto adequado e com transparência suficiente para que as pessoas confiem nele quando os riscos são altos.

É fácil produzir uma cópia de um resultado. O mesmo não se pode dizer de um resultado confiável.

O valor oculto está no conhecimento especializado

É por isso que, na era da clonagem por IA, o conhecimento especializado se torna mais importante, não menos.

Durante anos, muitas ferramentas digitais extraíram valor da escassez de recursos especializados. Se um software pudesse codificar um processo, padronizar uma tarefa ou simplificar um fluxo de trabalho antes difícil, os clientes pagariam pelo acesso a esse conhecimento especializado, já estruturado. A IA generativa abala esse modelo porque agora consegue imitar, a baixo custo, muitos aspectos visíveis do conhecimento especializado.

Mas a imitação só alcança a camada externa.

O verdadeiro conhecimento especializado consiste em saber qual exceção é relevante, qual ambiguidade não pode ser ignorada, qual fonte é confiável e quando a resposta de um sistema deve ser questionada, em vez de aceita. É isso que distingue extrair o texto de um documento de compreender se esse texto é suficiente para embasar uma decisão empresarial. Também é o que distingue resumir uma política de reconhecer as consequências operacionais de resumir essa política de forma equivocada.

É também aqui que muitas discussões sobre IA e originalidade se desviam. No mundo dos negócios, a originalidade raramente consiste em buscar a novidade por si só. Trata-se de perceber o que os outros não veem: um risco oculto no ruído dos processos, um padrão enterrado em informações fragmentadas, uma oportunidade obscurecida por sistemas desconectados. Esse tipo de originalidade depende menos de uma geração eloquente de conteúdo do que de uma interpretação precisa.

Os documentos não contam toda a história, mas muitas vezes é por eles que ela começa

Os documentos são importantes nesse contexto porque continuam sendo um dos lugares mais comuns onde a realidade das empresas fica registrada, mas não pode ser plenamente aproveitada.

Isso não faz da “IA para documentos” a protagonista da história. Apenas torna a compreensão de documentos uma parte da disciplina mais ampla de transformar informações operacionais em algo com que os sistemas de IA possam trabalhar de forma responsável. Se as organizações querem obter melhores resultados com modelos generativos, precisam ter melhor acesso às evidências em que esses modelos se baseiam. Em muitos casos, isso significa extrair, validar e estruturar informações que, de outra forma, permaneceriam presas em formulários, arquivos e transferências fragmentadas entre equipes.

Quando bem utilizada, essa capacidade não serve para promover uma categoria de produtos em detrimento de outra. Seu propósito é reduzir a distância entre o que a empresa sabe e o que seus sistemas de IA conseguem efetivamente enxergar.

Essa distinção é importante. As estratégias mais sólidas de IA empresarial não se baseiam apenas na geração de conteúdo. Elas combinam dados utilizáveis, compreensão dos processos e supervisão humana. Por exemplo, uma pesquisa recente sobre empresas do Projeto NANDA do MIT argumenta que os maiores obstáculos à adoção da IA muitas vezes não são a qualidade do modelo isoladamente, mas a má integração aos fluxos de trabalho e a falta de confiança na forma como as ferramentas se comportam no uso real.

Isso deve soar familiar. As empresas não vencem produzindo o maior volume de conteúdo sintético. Vencem tomando decisões melhores, com mais rapidez e consistência, com base em informações que possam defender.

O próximo diferencial está no discernimento

O uso de samples não desvalorizou a música. Mudou o significado de originalidade.

Quando as matérias-primas se tornaram mais fáceis de reutilizar, o diferencial passou a estar na seleção, na disposição e na intenção. O discernimento tornou-se mais valioso do que o acesso. O mesmo está acontecendo agora com a IA empresarial. À medida que a clonagem de software se torna mais fácil, a vantagem duradoura não virá de ter um modelo capaz de imitar um trabalho competente. Virá de saber como conectar a IA ao contexto adequado, impor limites apropriados e aplicá-la onde a criatividade humana e o discernimento especializado ainda são mais importantes.

É justamente isso que muitos argumentos de que “a IA substituirá o software” deixam passar. Se qualquer ferramenta pode ser copiada no nível da interface, então a verdadeira vantagem defensável não está na interface. Está na profundidade do conhecimento por trás dela: a lógica dos fluxos de trabalho, o tratamento de exceções, os dados confiáveis, o conhecimento institucional e a experiência humana necessários para transformar resultados em decisões.

Então, será que os softwares pagos estão mesmo com os dias contados? Só se acreditássemos que o valor do software sempre se limitou à camada visível.

No caso dos recursos de software que se tornaram commodities, a pressão vai se intensificar. Alguns produtos serão clonados. Algumas categorias vão se estreitar. Algumas funcionalidades que antes justificavam um preço premium se tornarão requisitos básicos. Mas as ferramentas e empresas que perdurarem serão aquelas que ajudam as organizações a passar da imitação à compreensão.

É por isso que o momento de sampling da IA é importante. Ele nos lembra que reduzir o custo da reprodução não elimina a necessidade de originalidade. Apenas muda onde ela reside.

Na música, ela deixou de estar na execução da matéria-prima e passou a residir na arte da transformação.

Na IA empresarial, ela está migrando da geração de resultados plausíveis para o uso disciplinado de informações confiáveis, julgamento especializado e resolução criativa de problemas.

A replicação é barata. O discernimento, não. E é por isso que a próxima fase da IA não pertencerá aos sistemas que apenas parecem inteligentes. Pertencerá às organizações que sabem tornar utilizável aquilo que já sabem, o suficiente para descobrir algo realmente novo.