Em Quebec, uma startup fundada em 2021 tenta responder a uma pergunta que atormenta líderes de tecnologia em qualquer país: as equipes de desenvolvimento estão realmente mais produtivas com IA, ou só estão gastando mais em licenças?
Durante décadas, escrever software significou digitar, linha por linha, cada instrução de um programa. Essa era está ficando para trás. Ferramentas como o Codex, da OpenAI, e o Copilot, da Microsoft, já geram parte relevante do código em equipes de desenvolvimento ao redor do mundo, prometendo acelerar prazos e reduzir custos1. O problema é que a maioria das empresas ainda não sabe medir se esse ganho é real.
É esse o incômodo que move Jonathan Lessard, presidente e cofundador da Axify, empresa de Quebec que desenvolve ferramentas para acompanhar a adoção de IA por equipes de software. Em entrevista ao jornal La Presse, Lessard resumiu o dilema que encontra em clientes: as empresas pagam licenças de IA e liberam o uso livre entre os desenvolvedores, mas raramente sabem apontar onde esse investimento efetivamente aparece nos resultados1.
Uma régua para medir o "superpoder"
Fundada em 2021 e ligada à consultoria de software Nexapp, a Axify oferece uma plataforma que dá aos gestores uma visão geral de como cada membro da equipe usa ferramentas de IA e onde estão os gargalos que atrasam a entrega de um projeto. A versão com foco em IA está em testes desde abril de 2026 e teve lançamento oficial no início de setembro, o que já colocou a startup entre as cem primeiras do ranking ALL IN de startups canadenses de inteligência artificial1.
Os resultados relatados por clientes chamam atenção. A Business Development Bank of Canada (BDC), banco de fomento federal e cliente da Axify desde a fase de protótipo, teria reduzido pela metade o tempo de entrega de projetos com o uso de IA. Outros clientes relatam ganhos de receita na casa dos milhões de dólares atribuídos diretamente ao aumento de produtividade1. Esse tipo de história corre pelo setor e alimenta o que Lessard chama de FOMO, o medo de ficar para trás, entre executivos que ainda não sabem como estruturar a adoção da tecnologia em suas próprias equipes.
"Há um FOMO no mercado." Jonathan Lessard, presidente e cofundador da Axify, em entrevista ao La Presse
O outro lado do superpoder
A reportagem original destaca um ponto que costuma ficar de fora do entusiasmo com IA generativa: não existe, até agora, um caminho de formação estruturado para adotar essas ferramentas no desenvolvimento de software. Os profissionais aprendem sozinhos, em fóruns, por tentativa e erro. O risco mais evidente é o desperdício de trabalho, projetos que nunca saem do papel ou que acabam levando anos a mais do que o planejado1. Em casos mais graves, atrasos de prazo, estouro de orçamento e até falhas de segurança em produtos entregues sem controle adequado sobre o que a IA gerou.
A própria Nexapp, empresa mãe da Axify, levou cerca de um ano para que suas equipes internas passassem a usar IA de forma consistente, período em que a produtividade caiu antes de voltar a subir. Esse padrão tem nome na literatura de gestão de engenharia de software: curva em J. Um relatório da equipe DORA, do Google Cloud, divulgado em 2026, descreve exatamente essa fase de queda temporária de produtividade como parte esperada de qualquer adoção séria de IA em times de desenvolvimento, e não como sinal de fracasso2.
Segundo o relato da própria Nexapp, o erro mais comum é justamente a leitura equivocada dessa curva: lideranças que interpretam o vale de produtividade como falha do projeto e cortam o investimento exatamente no momento em que ele começaria a dar retorno1. É um padrão que outros levantamentos de 2026 sobre engenharia de software assistida por IA também documentam, mostrando ganhos de produtividade concentrados em tarefas simples e retornos bem mais modestos em código legado complexo2.
Uma citação, dois autores
Vale um parêntese sobre a frase que abre esta reportagem. A ideia de que "grande poder implica grande responsabilidade" costuma ser atribuída ao tio de Peter Parker nos quadrinhos do Homem-Aranha. Mas a formulação é anterior: o próprio Winston Churchill já dizia, em 1909, que "onde se encontra um grande poder, encontra-se uma grande responsabilidade". O ex-primeiro-ministro britânico também deixou outro aviso que cabe bem ao momento atual da IA no desenvolvimento de software: "é melhor tomar a mudança pela mão antes que ela nos tome pela garganta"1.
Contraponto: e o Brasil, onde está nessa curva?
Enquanto startups como a Axify tentam colocar régua sobre a adoção de IA em equipes de desenvolvimento no Canadá, o cenário brasileiro ainda é de primeiros passos. Segundo a pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br/NIC.br, a proporção de empresas brasileiras que declaram usar inteligência artificial passou de 13% em 2024 para 17% em 2025. Entre as grandes empresas, o salto foi de 38% para 50% no mesmo período, mas entre as pequenas, que somam 87% do universo pesquisado, a adoção ainda é de apenas 15%.
Levantamentos anteriores do próprio Cetic.br também apontam que as empresas brasileiras seguem preferindo soluções prontas de mercado a desenvolvimento interno, e que a interação entre empresas, universidades e centros de pesquisa em IA ainda é limitada. Ou seja: o desafio relatado por Lessard, o de medir e estruturar a adoção de IA em vez de apenas liberar o uso, é uma etapa que a maior parte das empresas brasileiras ainda nem chegou a enfrentar.
Por que isso interessa ao leitor brasileiro
Esta reportagem inaugura uma série do caderno Tecnologia sobre como o Canadá está lidando com a integração da inteligência artificial ao trabalho de desenvolvimento de software, um tema que tende a chegar ao Brasil em ritmo acelerado nos próximos anos. Acompanhar o que já deu certo, e o que já deu errado, em mercados que saíram na frente é uma forma de evitar repetir os mesmos tropeços por aqui.
Perguntas frequentes
O que é a Axify e o que ela faz?
A Axify é uma startup de Quebec, fundada em 2021 e ligada à consultoria Nexapp, que desenvolve uma plataforma para medir como equipes de desenvolvimento de software usam ferramentas de IA e identificar gargalos na entrega de projetos.
O que é a curva em J na adoção de IA?
É o padrão descrito por relatórios como o da equipe DORA, do Google Cloud, em que a produtividade de uma equipe cai temporariamente no início da adoção de IA, por causa do tempo de aprendizado, antes de voltar a subir e superar o patamar anterior.
O Brasil está atrasado em relação ao Canadá na adoção de IA por empresas?
Os dados disponíveis sugerem uma diferença de estágio. Enquanto startups canadenses já desenvolvem ferramentas específicas para medir e otimizar o uso de IA em times de desenvolvimento, a pesquisa TIC Empresas 2025 do Cetic.br mostra que a adoção de IA entre empresas brasileiras, embora em crescimento, ainda está em 17% no total e concentrada nas grandes companhias.
Quais os principais riscos de adotar IA no desenvolvimento de software sem controle?
Segundo a reportagem original, os riscos incluem projetos que nunca são concluídos, atrasos de prazo, estouro de orçamento e, em casos mais graves, softwares que se tornam inseguros por falta de supervisão adequada sobre o código gerado por IA.