Ganhos em produtividade chegam a quase 700%, mas um terço do código gerado precisa de ajuste humano; desenvolvedores assumem papel de orientadores e validadores
Se a Inteligência Artificial já escreve o código, qual será o papel do desenvolvedor? A experiência nas empresas de tecnologia começa a apresentar algumas respostas. Na Zucchetti Latam, multinacional italiana especializada em sistemas de gestão para setores como varejo, indústria e recursos humanos, a implementação de uma metodologia de desenvolvimento assistido por IA permitiu acelerar em até 685% a velocidade de entrega de produtos do portfólio nos primeiros 30 dias de uso. Mas, além do ganho em agilidade, a prática também mostrou que 37% do código gerado pelos agentes de inteligência artificial precisou passar por correção ou ajuste humano antes da entrega final.
Para Bernardo Rachadel, responsável pela Diretoria de Inteligência Artificial da empresa, o dado aponta para uma mudança na rotina dos desenvolvedores, que passam a dividir menos tempo entre a produção e mais entre revisão, validação e tomada de decisão sobre o que a tecnologia produz. “O desenvolvedor deixa de ser apenas quem escreve o código e passa a ser quem orienta, valida e decide o que a IA produziu. E é justamente a qualidade dessa orientação — de como ele estrutura o problema e define os parâmetros — que determina a produtividade real do processo”, afirma Bernardo.
Ainda segundo a análise da Zucchetti, os times que alcançaram melhores resultados foram aqueles que conseguiram estruturar com mais precisão o contexto dos produtos e das demandas. Já as equipes ainda em fase de adaptação à metodologia registraram ganhos menores e, em alguns casos, precisaram dedicar mais tempo à revisão e correção das entregas. “Isso confirma que o uso da IA não elimina a necessidade de conhecimento técnico, mas aumenta a importância da capacidade humana de orientar e supervisionar a tecnologia”, reforça o diretor de IA da Zucchetti.
A experiência reflete uma transformação mais ampla na atividade de desenvolvimento. Walmoli Gerber, VP de Marketing e Líder de IA da Associação Catarinense de Tecnologia (ACATE), reforça que a adoção da tecnologia altera não apenas as tarefas executadas pelos profissionais, mas também a forma como o software é desenvolvido. “A adoção de IA criou uma dinâmica de interação acelerada, prototipagem rápida, e uma lógica de programação que é mais conversacional e exploratória, menos linear e mecanicista”, aponta.
“O desenvolvedor atual precisa ter noção de produto no mercado, além de uma visão holística de como os componentes se relacionam. Precisa ter capacidade de questionar, testar o que IA produz, identificar alucinações. É um profissional que dedica menos tempo a testes óbvios e mais tempo a resolver cenários complexos e tomar decisões estratégicas”, afirma Gerber. Segundo a ACATE, a projeção é de que até o fim de 2027 sejam abertas 4.633 vagas para desenvolvedores com foco em IA no estado.
Nova rotina facilita troca de conhecimento entre equipes
Na Dynamox, especializada em soluções para manutenção preditiva e gestão de performance industrial, a adoção de IA no desenvolvimento de software transformou a rotina da equipe técnica. Desenvolvedores que antes digitavam código manualmente agora geram soluções a partir de solicitações em linguagem natural, com atalhos que reutilizam habilidades de outros membros da equipe via agente de IA. Segundo Calil Amaral, gerente de desenvolvimento, a mudança liberou tempo para atividades estratégicas. “No nosso ciclo de vida de desenvolvimento de software seguro, a fase de codificação se tornou mais ágil e o tempo passou a ser melhor usado em fases iniciais do projeto”, afirma.
O impacto também aparece na reutilização de conhecimento entre equipes. O onboarding para contribuições assertivas caiu de meses para algumas horas e, em um caso recente, uma entrega que antes consumia 24h de implementação manual foi feita em minutos, de forma automatizada e com qualidade. “Desenvolvedores hoje conseguem alavancar seu impacto definindo habilidades que podem ser reutilizadas por outros desenvolvedores, assim como pessoas de outras áreas e especialidades”, explica Amaral.
Na Purple Metrics, empresa especializada em Marketing Mix Modeling (MMM), os desenvolvedores passaram a contar com um documento interno que orienta a IA sobre a arquitetura do produto e aplica a chamada “linguagem dos porquês”, com descrições que explicam não apenas o que precisa ser feito, mas por que aquilo importa para o negócio. Em vez de digitar linhas de código, os profissionais estruturam contexto, definem requisitos de negócio e revisam o código gerado.
“Ninguém mais ‘coda’ na mão e ninguém confia cegamente. A expertise dos desenvolvedores continua crucial, mas mudou de lugar: está na definição do problema, na arquitetura e na validação crítica do resultado”, afirma Eduardo Tolmasquim, CTO e cofundador da Purple.
‘Responsabilidade humana’ e nova pressão por segurança
Rodrigo Fayer, Gabriel Porreca e Leonel Bagolin são desenvolvedores de Software Sênior do Reportei, empresa de relatórios e dashboards de marketing e vendas. Eles reforçam a importância da responsabilidade humana sobre os resultados gerados com apoio da tecnologia. “Apesar de toda a produtividade, é imprescindível não delegar o processo de pensamento para a IA. O desenvolvedor deve ser o arquiteto, a IA auxilia na solução, mas não pensa pelo profissional”, resume Gabriel.
Para Leonel, pensamento crítico e capacidade de análise são imprescindíveis no momento atual da profissão, além de, entender de arquitetura e ter visão sistêmica, saber especificar e comunicar problemas. “O profissional precisa se manter atualizado e transitar entre diferentes áreas do negócio, além de um olhar crítico para validar e curar o que a IA entrega”, complementa Rodrigo.
A mudança no papel do desenvolvedor também impacta a segurança de software. Para Carlos Cabral, especialista em cibersegurança da Tempest Security Intelligence, o progresso na área, que costumava ser limitado pela velocidade da descoberta de vulnerabilidades por humanos, agora tem seu gargalo na capacidade de checagem e publicação de correções em vulnerabilidades encontradas por IA.
“O desenvolvedor de software continua sob pressão: antes pela necessidade de agilidade na entrega de novas funcionalidades e na correção de falhas e, daqui para frente, pelo desproporcional volume de relatórios de vulnerabilidades com origem em modelos de IA”, afirma Cabral.
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