Relatório da Pesquisa Reveal: Principais Desafios de Desenvolvimento de Software para 2025

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Os resultados da Pesquisa Reveal de 2025 confirmam uma mudança clara: a IA não é mais o futuro, é o presente. A IA agora é uma necessidade operacional, mas a maioria das empresas está lutando para fazê-la funcionar. O maior risco que as empresas enfrentam hoje? Ficando atrás dos concorrentes que dominam a execução, a segurança e a estratégia da força de trabalho da IA. As organizações que não conseguem se adaptar não apenas terão dificuldades, mas correm o risco de obsolescência.

PARTE 1: Principais desafios de software em 2025

Este relatório apresenta os principais insights da nossa Pesquisa Reveal, destacando as mudanças críticas que os líderes empresariais devem entender à medida que a adoção da IA se expande em 2025. Para fornecer um contexto mais profundo, comparamos essas descobertas com nossos dados anteriores, examinando como as prioridades da IA evoluíram de 2024 a 2025.

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Principais desafios de software em comparação com 2024

Após os desafios tecnológicos do ano passado com integração de IA e recursos limitados, os líderes de tecnologia identificaram a confiança digital como um desafio crucial no desenvolvimento de software para 2025, de acordo com a sexta pesquisa anual Reveal 2025 Top Software Development Challenges da Infragistics.

Os entrevistados identificaram segurança (51%), confiabilidade do código de IA (45%) e privacidade de dados (41%) entre seus maiores desafios de desenvolvimento de software para 2025.

A principal prioridade para 2025 é expandir o uso da IA nas organizações

A principal prioridade em 2025 é a adoção de IA, com 73% dos líderes de tecnologia planejando expandir o uso de IA dentro das organizações no próximo ano. No entanto, 55% também acham que a implantação de IA será o maior desafio que enfrentarão.

Muitas empresas adotaram inicialmente a IA para automação e ganhos de eficiência. Agora, o foco muda para estabilizar fluxos de trabalho de IA, melhorar a confiabilidade e proteger aplicativos de IA. Aqueles que não conseguem refinar sua implementação correm o risco de ficar para trás dos concorrentes que priorizam a otimização.