Dentro do Relatório Aplicado de IA da Georgian: Vibe Coding Ganha Destaque à Medida que Lacunas de Talento Atrasam o Progresso da IA

Georgian Partners, em colaboração com NewtonX e um consórcio global de 11 parceiros, lançou seu Relatório de Benchmark de IA Aplicada, oferecendo uma visão abrangente de como a IA está transformando o software B2B e as empresas de todo o mundo. Esta segunda onda expandida se baseia em uma pesquisa cega com 612 executivos — divididos igualmente entre líderes de P&D e de marketing — em 10 países e 15 indústrias, representando empresas com receitas anuais que variam de $5 milhões a mais de $200 milhões.

O que distingue este relatório é seu escopo global e apoio estratégico. Os parceiros do consórcio incluem o Alberta Machine Intelligence Institute, AI Marketers Guild, FirstMark, GTM Partners, Untapped Ventures, o Vector Institute e Startup Nation Central e Grove Ventures, com sede em Tel Aviv, entre outros. A participação deles ajudou a ampliar a participação e garantir benchmarks internacionais diversificados por setor.

Mais do que apenas uma medida de adoção, o relatório captura as barreiras estruturais, os casos de uso de IA emergentes, como o Vibe Coding, e a curva de maturidade evolutiva da integração de IA. Com descobertas fundamentadas em entradas de executivos validadas, o relatório oferece às empresas um quadro prático para avaliar onde elas estão — e o que as está segurando.

A IA se Torna umaetiva Estratégica

A inteligência artificial não é mais considerada opcional. O relatório descobre que 83% das empresas B2B e de empresas agora classificam a IA entre suas cinco principais prioridades estratégicas. Na verdade, três das cinco principais prioridades de negócios mais selecionadas estão relacionadas à IA, mostrando como ela se tornou fundamental em toda a agenda corporativa.

As principais motivações para a adoção de IA continuam a ser:

• Melhorar a produtividade interna
• Criar uma vantagem competitiva
• Aumentar a eficiência de custos e o crescimento de receita

No entanto, o que mudou é que a diferenciação competitiva agora superou a economia de custos e a receita como a segunda motivadora mais importante. Isso marca uma mudança de mentalidade: a IA não é mais apenas uma ferramenta para automação — é uma arma para liderança de mercado.

Vibe Coding Entra no Mainstream

Uma visão em destaque do relatório é o rápido crescimento do Vibe Coding — um termo que se refere à geração e depuração de código automatizadas usando modelos de IA. O Vibe Coding se tornou o #3 caso de uso de P&D relatado em produção, utilizado por 37% das empresas, enquanto outras 40% estão ativamente pilotando.

Essa tendência não é simplesmente sobre melhorar a produtividade do desenvolvedor. É também uma respostaeta a um desafio da indústria: a escassez de talentos técnicos de IA, que agora se tornou a #1 barreira para dimensionar a IA. Quarenta e cinco por cento dos líderes de P&D citaram essa lacuna de talentos como sua principal preocupação — superando até o alto custo do desenvolvimento de modelos.

O Vibe Coding está ajudando a preencher essa lacuna, permitindo que equipes de engenharia mais leves acelerem os prazos de entrega, depurem mais rápido e produzam código limpo e documentado com menos sobrecarga. Os respondentes notaram reduções mensuráveis no esforço manual em fluxos de trabalho de QA, infraestrutura e implantação.

Ganho de Produtividade da IA — e Seus Limites

O uso de IA em pipelines de desenvolvimento está mostrando benefícios claros. De acordo com o relatório, 70% dos respondentes de P&D relatam uma velocidade de desenvolvimento mais rápida, 63% veem uma melhoria na qualidade e documentação do código e mais da metade aumentou a frequência de implantação.

No entanto, nem todos os métricos melhoraram. Áreas como tempo médio de restauração, tempo de ciclo e taxa de falha de alteração permanecem como pontos fracos. Isso sugere que, embora a IA esteja acelerando o início do desenvolvimento, a estabilidade e a resiliência ainda dependem dos humanos por enquanto.

Melhorias de Infraestrutura Impulsionam a Pilha de IA

Apoiar esses ganhos é uma mudança dramática nos investimentos em infraestrutura. Equipes impulsionadas por IA estão adotando novas ferramentas para mudar da experimentação para a produção:

• Plataformas de observabilidade de LLM foram integradas por 53% das empresas
• Ferramentas de orquestração de dados como Dagster e Airflow agora são usadas por 51%
• Bancos de dados de vetores, trabalhos cron e motores de fluxo de trabalho duráveis estão sendo implantados para suportar escala e confiabilidade

Enquanto isso, as empresas estão obtendo mais dados do que nunca para alimentar seus modelos. O uso de dados próprios aumentou 12 pontos percentuais para 94%, enquanto o uso de dados públicos subiu para 80%. Dados sintéticos e dados escuros — anteriormente fontes marginais — agora estão sendo usados por mais da metade e um quarto das empresas, respectivamente.

Adoção de LLM Diversificada

A OpenAI permanece como o principal provedor de modelos de linguagem grande, com 85% dos respondentes usando seus modelos em produção. No entanto, o cenário está evoluindo rapidamente:

• Google Gemini viu um aumento de 17 pontos, agora usado por 41%
• Anthropic Claude subiu para 31%
• A família de Llama 3 da Meta está ganhando tração com 28% de adoção
• Modelos de raciocínio específico como o o1-mini da OpenAI (35%) e o DeepSeek (18%) também estão entrando em produção

Essa mudança reflete uma movimentação emeção a pilhas de IA multi-modelo, onde as organizações combinam modelos com casos de uso em vez de confiar em um único ecossistema de fornecedor.

Ganhos de Maturidade da IA São Desequilibrados

A Georgian segmenta as empresas usando seu modelo de maturidade de IA Crawl, Walk, Run. Embora mais organizações estejam progredindo do nível iniciante para o intermediário, o nível superior de maturidade permanece inatingível:

• “Caminhantes” caíram para 40%, abaixo de 49%
• “Caminhantes rápidos” subiram para 31%, indicando um crescimento de impulso
• “Corredores” permanecem estáveis em 11%, sugerindo um teto na escalabilidade

As empresas que atingem o estágio “Corredor” tendem a ser aquelas que conectam projetos de IAetamente a resultados de receita ou custo — uma capacidade ainda subdesenvolvida em grande parte da indústria.

ROI Permanece Ilusório

Um dos desafios mais persistentes identificados no relatório é a falta de medição clara de ROI. Mais da metade das equipes de P&D admite que não está conectando projetos de IA a KPIs concretos. Apenas 25% ligametamente as iniciativas de IA a novas receitas, e apenas 24% relatam um impacto positivo nos custos de aquisição de clientes.

Ainda assim, o otimismo persiste. Mais de 50% dos respondentes dizem que a IA melhorou a satisfação do cliente e o valor de longo prazo. Mas a sensação geral é que a justificativa financeira da IA permanece vaga, particularmente no nível de maturidade intermediário.

Gerenciamento de Custo Está Melhorando

Embora o talento ainda seja o maior obstáculo, os custos estão lentamente se tornando mais gerenciáveis. O relatório mostra:

• Uma mudança de 9 pontos emeção a custos de armazenamento de dados estáveis ou reduzidos
• Custo decrescente em manutenção de software, mão de obra e operações
• Menos dependência de medidas de corte de custos, como restrições de projeto

Além disso, 68% das empresas agora dependem de soluções de IA de terceiros para gerenciar custo e complexidade, especialmente à medida que a IA se torna incorporada ao software de marketing e às plataformas internas.

Um Olhar para o Futuro

As implicações desses dados de benchmarking se estendem muito além de dashboards e salas de reunião. À medida que a IA se torna central para como o software é construído, implantado e mantido, a indústria está entrando em uma nova fase — uma em que a produtividade não é mais apenas sobre as pessoas, mas sobre como as equipes podem se augmentar inteligentemente com parceiros de máquina.

O Vibe Coding representa um ponto de inflexão. Não é apenas uma ferramenta de produtividade; está se tornando uma camada fundamental do desenvolvimento de software moderno. Para as empresas que enfrentam persistentes escassezes de talentos, oferece uma maneira de desbloquear o throughput, reduzir o tempo de mercado e melhorar a qualidade do código sem aumentar a contagem de funcionários na mesma taxa. E para aqueles que estão mais adiantados na curva de maturidade, cria a espinha dorsal para fluxos de trabalho de engenharia nativos de IA — aqueles que podem dimensionar com observabilidade, confiabilidade e impacto comercial mensurável.

A mensagem mais ampla é clara: as empresas que terão sucesso não apenas usarão a IA — elas a operacionalizarão, a incorporarão e evoluirão com ela. Nessa nova era, a automação não é sobre substituir desenvolvedores. É sobre amplificá-los.

Aqueles que tratam o Vibe Coding e sua infraestrutura de suporte como investimentos estratégicos — e não experimentos — definirão a próxima onda de inovação empresarial.