João Miguel Mesquita
A indústria tecnológica vive de inovação, mas também de narrativas. Muitas das grandes tendências de software dos últimos anos não falharam por falta de sofisticação técnica, mas por terem sido adotadas antes de existir um alinhamento claro entre promessa, maturidade e valor para o negócio. A análise destes ciclos permite compreender não apenas o que correu mal, mas sobretudo porquê.
Dados recentes ajudam a enquadrar este fenómeno. Um estudo de 2025 concluiu que a maioria das migrações de linguagens de programação foi motivada por expectativas inflacionadas e não por ganhos comprovados. De forma semelhante, uma investigação do MIT mostrou que, embora 80% das empresas tenham testado projetos de IA generativa, apenas 5% conseguiram levá-los com sucesso à produção. Há um padrão visível que assenta na máxima: experimentar é fácil, escalar com impacto é raro.
Esta dinâmica encaixa na chamada Lei de Amara, frequentemente citada no setor, segundo a qual tendemos a sobrestimar o impacto das tecnologias no curto prazo e a subestimá-lo no longo prazo. Em ambientes dominados por capital de risco abundante, medo de ficar de fora e pressão mediática, o julgamento racional cede muitas vezes ao impulso.
Blockchain
O percurso da blockchain é ilustrativo. Apresentada como a fundação da Web 3.0 e de novos modelos de confiança digital, a sua adoção empresarial ficou muito aquém da ambição inicial. Fora dos ecossistemas das criptomoedas e das finanças descentralizadas, os casos de uso corporativos revelaram-se limitados.
Em setores intensivos em processos, como os seguros ou a logística, muitos projetos acabaram abandonados após investimentos significativos. O custo, a complexidade operacional e o desempenho inferior tornaram difícil justificar o retorno sobre o investimento. Em vários cenários, tecnologias convencionais, menos mediáticas mas mais robustas, acabaram por cumprir melhor os requisitos funcionais.
A fragilidade do ecossistema agravou-se com a associação crescente a fraudes e esquemas especulativos. Em 2024, o FBI reportou perdas de 9,3 mil milhões de dólares relacionadas com burlas em criptomoedas. A promessa de “blockchain para tudo” revelou-se uma solução à procura de problemas reais.
Metaverso
O metaverso seguiu um ciclo semelhante, amplificado pelo contexto da pandemia. Grandes empresas tecnológicas e consultoras promoveram-no como a próxima plataforma universal de colaboração e trabalho digital. A realidade, porém, ficou muito distante dessa visão.
Apesar do progresso em nichos como jogos, formação especializada e simulação, a adoção no contexto empresarial foi residual. A ausência de aplicações verdadeiramente indispensáveis, o desconforto da experiência e o custo elevado dos dispositivos limitaram desde cedo a sua viabilidade. A mudança de paradigma anunciada nunca encontrou tração junto dos utilizadores finais.
Big data
O big data dominou o discurso tecnológico da década passada. A ideia de que acumular grandes volumes de dados permitiria decisões mais inteligentes parecia intuitiva e sedutora. Em 2011, a McKinsey classificava-a como a próxima fronteira da inovação.
Na prática, muitas organizações criaram infraestruturas complexas e dispendiosas sem uma estratégia clara de valorização dos dados. Os chamados data lakes tornaram-se frequentemente repositórios pouco governados, difíceis de explorar e com impacto limitado no negócio. Ainda assim, esta vaga teve um efeito estrutural: forçou as empresas a levarem a gestão de dados mais a sério, abrindo caminho a abordagens mais maduras.
SOA
A arquitetura orientada a serviços (SOA) prometia resolver os limites dos sistemas monolíticos, aumentando a agilidade e a reutilização. O excesso de complexidade técnica e organizacional impediu que essa promessa se concretizasse plenamente.
Problemas de orquestração, desempenho, governação e alinhamento interno acabaram por minar muitos projetos. No entanto, o legado da SOA é visível. A transição para microsserviços e arquiteturas API-first beneficiou diretamente das lições aprendidas, tornando-se hoje uma base comum nos ambientes cloud.
NFTs
Os tokens não fungíveis representaram um dos exemplos mais extremos de dependência da perceção pública. Promovidos como o futuro da propriedade digital, perderam a maior parte do seu valor em poucos anos, como noticiado pelo The Guardian.
Apesar de algumas experiências pontuais fora do setor artístico, os NFTs não conseguiram demonstrar relevância sustentada para a área de TI empresarial. Quando o entusiasmo mediático desapareceu, a fragilidade do modelo tornou-se evidente.
IA generativa
A IA generativa ocupa hoje o centro do debate tecnológico. Estudos das mais variadas consultoras indicam que a maioria das empresas ainda não registou impacto financeiro significativo, mantendo muitos projetos em fase experimental.
Contudo, este ciclo distingue-se dos anteriores por já apresentar resultados concretos em domínios específicos, como o desenvolvimento de software e a automação de tarefas cognitivas. O principal desafio não é tecnológico, mas estratégico: a definição de casos de uso claros, mensuráveis e alinhados com objetivos de negócio.
Uma leitura transversal
A análise destes ciclos revela padrões consistentes. Tecnologias adotadas pela sua novidade, e não pela sua utilidade comprovada, tendem a gerar mais frustração do que valor. A complexidade excessiva, a ausência de métricas claras e a pressão para acompanhar tendências criam um terreno fértil para decisões pouco sustentadas.
Isso não invalida o papel do entusiasmo na inovação. Sem ele, muitas tecnologias nunca teriam recebido o investimento inicial necessário. A diferença está na capacidade de distinguir entre visão estratégica e ilusão coletiva. Para os decisores tecnológicos, a principal lição permanece atual: inovação relevante exige pragmatismo, contexto e, acima de tudo, sentido crítico.
