O desenvolvimento de sistemas ERP sempre esteve diretamente ligado às tecnologias dominantes de cada época. Durante muitos anos, ferramentas como Delphi foram protagonistas na construção de aplicações robustas, especialmente no ambiente desktop, oferecendo alta produtividade e forte integração com regras de negócio complexas.
Ver resumo completo
O desenvolvimento de sistemas ERP sempre esteve diretamente ligado às tecnologias dominantes de cada época. Durante muitos anos, ferramentas como Delphi foram protagonistas na construção de aplicações robustas, especialmente no ambiente desktop, oferecendo alta produtividade e forte integração com regras de negócio complexas. Ainda hoje, inúmeros sistemas críticos em operação utilizam Delphi como base, o que torna sua relevância inquestionável no cenário corporativo.
Com a evolução tecnológica, surgiram novas demandas como escalabilidade, acesso via navegador e integração entre múltiplas plataformas. Nesse contexto, arquiteturas modernas baseadas em React no frontend e frameworks como NestJS e Next.js no backend passaram a dominar o desenvolvimento de ERPs web, trazendo maior flexibilidade e alcance.
Paralelamente a essa transformação, a inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio e passou a atuar como parte ativa no processo de desenvolvimento. Modelos como Codex, Antigravity e Claude são capazes de projetar, implementar e otimizar sistemas completos, atuando desde a definição arquitetural até a geração de código em larga escala.
Diante desse cenário híbrido — onde sistemas legados em Delphi convivem com aplicações web modernas — torna-se essencial compreender como utilizar a IA de forma estratégica. Este artigo apresenta um comparativo prático entre os principais modelos de IA para codificação, analisando custo, benefício e assertividade, além de propor uma abordagem eficiente para seu uso no desenvolvimento de ERPs modernos e na evolução de sistemas existentes.
