TL;DR: Um estudo recente mostrou que desenvolvedores experientes usando IA foram 19% mais lentos em projetos reais, apesar de acreditarem estar mais rápidos. A IA não substitui desenvolvedores, mas transforma seu papel de “coders” para “arquitetos”, exigindo foco em julgamento, estratégia e qualidade em vez de velocidade de codificação. Líderes de engenharia devem investir em desenvolvedores que usam IA como ferramenta enquanto mantêm pensamento crítico e visão estratégica.

Takeaways:

• Desenvolvedores com IA são mais lentos na prática devido ao tempo gasto em prompts, espera por respostas e revisão minuciosa do código gerado
• O papel do desenvolvedor evolui de executor para arquiteto, focando no “o quê” e “porquê” enquanto a IA cuida do “como”
• Código gerado por IA requer auditoria rigorosa de segurança, pois pode conter vulnerabilidades “congeladas no tempo” do período de treinamento
• Habilidades humanas como julgamento, pensamento estratégico e capacidade de conectar problemas técnicos a objetivos de negócios tornam-se mais valiosas
• Líderes devem buscar desenvolvedores que vejam a IA como amplificadora, não substituta, mantendo pensamento crítico e tomada de decisão final

Liderança em Engenharia na Era da IA: Por Que Desenvolvedores Não Serão Substituídos, Mas Transformados

A pergunta que todo líder de engenharia está ouvindo ultimamente é simples: “Vamos contratar menos desenvolvedores agora que temos IA?”

Mas essa não é a questão certa. A verdadeira pergunta é: quais desenvolvedores se tornarão indispensáveis na era da inteligência artificial?

Se você acredita que a IA vai simplesmente acelerar a codificação e tornar os programadores obsoletos, precisa conhecer os dados que vou compartilhar. Um estudo recente revelou algo surpreendente sobre desenvolvedores usando assistentes de IA – e os resultados vão contra tudo que você imagina sobre produtividade e velocidade.

A Falsa Promessa da Velocidade: Quando a IA Torna Desenvolvedores Mais Lentos

Aqui está um fato que vai chocar você: desenvolvedores experientes usando IA foram 19% mais lentos em projetos reais.

O estudo do METR (Model Evaluation and Testing for Research) acompanhou desenvolvedores experientes contribuindo para projetos open-source. Metade usou assistentes de IA, metade trabalhou sem eles. O resultado?

“Desenvolvedores usando IA passaram mais tempo fazendo prompts, esperando respostas e revisando código – e menos tempo realmente codificando.”

Mas aqui está o ponto mais interessante: esses mesmos desenvolvedores acreditavam estar 20% mais rápidos. Existe uma desconexão clara entre percepção e realidade quando se trata de produtividade com IA.

Por que isso acontece?

• O tempo gasto criando prompts eficazes
• A espera pelas respostas da IA
• A revisão minuciosa do código gerado
• A correção de erros e inadequações

Isso não significa que a IA é inútil. Significa que estamos pensando sobre ela da forma errada.

De “Coder” para “Arquiteto”: A Verdadeira Evolução do Desenvolvedor

Srinivas Narayanan, VP da OpenAI, capturou perfeitamente essa transformação:

“O papel do engenheiro de software começará a se parecer menos com um construtor e mais com um CEO ou arquiteto. A IA cuida do ‘como’, então você pode focar no ‘o quê’ e no ‘porquê’.”

Deixe-me ilustrar isso com um exemplo real que aconteceu em uma das equipes que acompanho:

Durante a reformulação de um fluxo de checkout, um desenvolvedor pediu para um assistente de IA prototipar o novo módulo. Em uma hora, centenas de linhas de código foram geradas e, aparentemente, funcionavam.

Então Anna, uma desenvolvedora sênior, assumiu o projeto.

Ela passou os próximos dois dias principalmente deletando código e fazendo debug. O código da IA era tecnicamente funcional, mas descuidado. Não considerava três casos específicos para clientes europeus, introduzia problemas de acessibilidade para leitores de tela e ignorava padrões internos de log de dados.

Anna não apenas corrigiu o código. Ela aplicou sabedoria. Entendeu nossos usuários, princípios e objetivos de longo prazo.

A IA nos deu uma pilha de tijolos. Anna nos deu uma fundação.

Vibe Coding: A Nova Dinâmica Criativa (E Seus Riscos Ocultos)

Existe até um nome para esse novo fluxo de trabalho emergente: “vibe coding”.

Para muitos, parece menos com desenvolvimento tradicional e mais com uma sessão criativa de jam. Os desenvolvedores descrevem um recurso para a IA em termos simples, recebem um pedaço de código e começam o trabalho real – que é ir e voltar para conseguir código que a equipe possa realmente usar.

Mas aqui está onde meu trabalho como líder começa.

Uma demonstração legal é uma coisa, mas sou eu quem tem que responder por ela seis meses depois. E agora, com a IA permitindo que qualquer pessoa com uma boa ideia gere um aplicativo funcional, o risco de software descuidado e inseguro se espalhar é maior que nunca.

Minhas primeiras reflexões não são sobre o fator “uau”; são sobre os riscos ocultos:

• Esta fundação é sólida o suficiente para construir sobre ela?
• Vai escalar quando um milhão de usuários acessar?
• Estamos introduzindo alguma biblioteca antiga e sem patches que se tornará nosso próximo grande problema?

Como a Forbes adverte, isso pode desencadear um “tsunami de riscos de segurança”, porque o conhecimento da IA está “congelado no momento em que o treinamento ocorreu”, tornando provável a geração de código com vulnerabilidades descobertas posteriormente.

A regra de ouro: Vibe coding é ótimo para iteração rápida. Mas ainda preciso de um profissional para intervir e dizer: “Bom começo, mas não vamos lançar isso até corrigirmos esses cinco buracos de segurança.”

O Que Uma Máquina Nunca Conseguirá Fazer

Bill Gates resumiu perfeitamente:

“Escrever código não é apenas digitar – é pensar profundamente.”

A IA é um mecanismo de reconhecimento de padrões. Pode processar bilhões de exemplos e fazer palpites educados. Mas não consegue ter aquele lampejo de insight que conecta duas ideias não relacionadas.

A IA não consegue:

• Entender verdadeiramente por que um usuário está frustrado com uma interface
• Ver os riscos éticos de um novo recurso
• Saber como uma decisão de produto pode impactar um modelo de negócios específico
• Aplicar julgamento contextual baseado em experiência humana

Seu valor não está na velocidade com que você gera sintaxe. Está no seu julgamento, seu gosto, sua capacidade de transformar problemas humanos confusos em sistemas simples e elegantes.

Considerações Críticas de Segurança na Era da IA

A utilização de código gerado por IA eleva drasticamente a necessidade de verificação e auditoria. Aqui estão os pontos críticos que todo líder deve considerar:

Vulnerabilidades “Congeladas no Tempo”

• O conhecimento da IA para no momento do treinamento
• Pode gerar código com vulnerabilidades já identificadas e corrigidas
• Requer auditoria constante contra bases de dados de segurança atualizadas

Processos de Verificação Essenciais

• Implementar scans de segurança automatizados em todo código gerado por IA
• Manter bibliotecas de vulnerabilidades conhecidas sempre atualizadas
• Estabelecer protocolos de revisão humana obrigatória

Treinamento da Equipe

• Educar desenvolvedores sobre limitações da IA em segurança
• Criar checklists específicos para código gerado por IA
• Desenvolver expertise interna em auditoria de código assistido por IA

Qualidades Essenciais para Desenvolvedores na Era da IA

Para prosperar neste novo cenário, desenvolvedores precisam cultivar habilidades que vão além da simples produção de código:

Pensamento Estratégico

• Capacidade de conectar decisões técnicas a objetivos de negócios
• Visão de longo prazo sobre arquitetura e escalabilidade
• Compreensão profunda das necessidades do usuário final

Julgamento e Gosto

• Discernimento sobre quando usar ou não usar IA
• Senso estético para interfaces e experiência do usuário
• Capacidade de avaliar trade-offs complexos

Adaptabilidade Contínua

• Disposição para aprender novas ferramentas e metodologias
• Flexibilidade para trabalhar em parceria com IA
• Mentalidade de crescimento diante de mudanças rápidas

Comunicação e Liderança

• Habilidade para traduzir conceitos técnicos para stakeholders
• Capacidade de mentorear outros desenvolvedores
• Liderança em decisões arquiteturais críticas

O Futuro do Trabalho: IA Como Ferramenta, Humanos no Comando

A IA não vai substituir desenvolvedores. Vai mudar como eles trabalham.

Quando contrato, não estou apenas olhando para produção bruta. Estou procurando desenvolvedores que entendem que a IA é uma ferramenta poderosa, mas ainda precisa de um humano para direcioná-la.

O que busco em novos talentos:

• Desenvolvedores que veem a IA como amplificadora, não substituta
• Profissionais que mantêm pensamento crítico mesmo com assistência automatizada
• Pessoas que entendem que velocidade sem qualidade é contraproducente
• Líderes que podem tomar decisões finais informadas

Seu trabalho se torna menos sobre o trabalho braçal de produzir código e mais sobre usar sabedoria e gosto para decidir o que deve ser construído e por quê.

Você tem a palavra final. E isso é algo que uma máquina nunca poderá fazer.

Preparando Sua Equipe para o Futuro

Como líder de engenharia, sua responsabilidade é preparar sua equipe para essa transição:

Investimento em Treinamento

• Workshops sobre uso eficaz de ferramentas de IA
• Treinamento em arquitetura e design de sistemas
• Desenvolvimento de habilidades de pensamento crítico

Redefinição de Processos

• Implementar revisões de código mais rigorosas para código gerado por IA
• Criar métricas que valorizem qualidade sobre velocidade
• Estabelecer protocolos de segurança específicos

Cultura de Aprendizado

• Encorajar experimentação responsável com IA
• Promover discussões sobre ética e responsabilidade
• Valorizar insights humanos e intuição

Conclusão: Abraçando a Transformação

A inteligência artificial está redefinindo o desenvolvimento de software, mas não da forma que muitos imaginam. Em vez de substituir desenvolvedores, está elevando suas funções para níveis mais estratégicos e criativos.

Os dados são claros: a IA sozinha não torna desenvolvedores mais rápidos. Mas quando usada com sabedoria, sob direção humana qualificada, pode liberar desenvolvedores para focarem no que realmente importa – resolver problemas complexos, criar experiências excepcionais e construir sistemas que fazem diferença.

A pergunta não é se a IA vai roubar seu emprego. É se você está desenvolvendo as habilidades certas para liderar na era da IA.

Habilidades como julgamento, gosto, visão estratégica e pensamento crítico não apenas permanecerão relevantes – elas se tornarão ainda mais valiosas. A capacidade de transformar problemas humanos complexos em sistemas elegantes continuará sendo exclusivamente nossa.

Sua próxima ação: Avalie sua equipe hoje. Quem já está pensando como arquiteto? Quem ainda está preso no modo “coder”? Invista naqueles que entendem que a IA é uma ferramenta poderosa que precisa de direção humana sábia.

O futuro pertence aos desenvolvedores que abraçam a IA como parceira, não como ameaça. E aos líderes que sabem como orientar essa parceria para criar valor real.

Fonte: METR (Model Evaluation and Testing for Research). “Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity”. Disponível em: https://metr.org/Early_2025_AI_Experienced_OS_Devs_Study.pdf

Fonte: The Economic Times. “AI can handle the how: OpenAI VP tells engineers to focus on what, why”. Disponível em: https://economictimes.indiatimes.com/news/new-updates/ai-can-handle-the-how-openai-vp-tells-engineers-to-focus-on-what-why-heres-what-every-developer-should-know/articleshow/122302800.cms

Fonte: Forbes. “How AI-Generated Code Is Unleashing a Tsunami of Security Risks”. Disponível em: https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/04/18/how-ai-generated-code-is-unleashing-a-tsunami-of-security-risks/