O que mudou no desenvolvimento de software depois da IA?

A inteligência artificial não trouxe apenas uma nova ferramenta para desenvolvedores.

Ela mudou a forma como software é pensado, escrito, revisado, testado e evoluído.

Mas a pergunta correta não é:

“A IA vai substituir programadores?”

A pergunta correta é:

“O que realmente mudou na engenharia de software — e como agir diante disso?”

1. Antes da IA: Código como esforço manual

Durante décadas, o desenvolvimento de software era majoritariamente:

• Pesquisa manual constante

• Escrita de boilerplate repetitivo

• Debug lento

• Documentação escrita do zero

• Refatoração custosa

O conhecimento estava fragmentado:

• StackOverflow

• Documentações

• Blogs

• Repositórios

O desenvolvedor era o executor direto de cada linha.

Exemplo prático

Criar um CRUD completo exigia:

• Estrutura de pastas

• Controller

• Service

• Validações

• Testes

• Documentação

Tempo médio: 1–2 horas.

2. Depois da IA: Código como colaboração humano-máquina

Com ferramentas como:

• Cursor

• GitHub Copilot

• ChatGPT

• Assistentes LLM integrados

O fluxo mudou radicalmente.

Agora é possível:

• Gerar estruturas completas em segundos

• Refatorar arquivos inteiros com contexto

• Criar testes automaticamente

• Explicar código legado

• Produzir documentação instantânea

O mesmo CRUD hoje

• Geração base: 30 segundos

• Ajuste estrutural: 10–15 minutos

• Revisão técnica: 10–20 minutos

O tempo caiu.

Mas o foco mudou.

O desenvolvedor deixa de ser executor e passa a ser:

Arquitetador + Validador + Estrategista

3. O que realmente mudou (na prática)

🧠 1. A velocidade aumentou drasticamente

Boilerplate praticamente deixou de existir como custo relevante.

Mas atenção:

Quanto menor o custo de criar algo, maior o risco de criar errado rapidamente.

Velocidade ampliou impacto — tanto positivo quanto negativo.

🏗 2. Arquitetura se tornou mais importante que nunca

A IA pode gerar código funcional.

Ela não entende:

• Estratégia de negócio

• Escalabilidade futura

• Trade-offs financeiros

• Regulamentação

• Contexto organizacional

Antes vs Depois

Hoje, decidir mal custa mais caro do que escrever mal.

🔍 3. Revisão se tornou obrigatória

Antes revisávamos código humano.

Agora revisamos código humano + máquina.

O risco não é código quebrado.

É código que funciona, mas:

• Viola regra de negócio

• Introduz vulnerabilidade

• Cria inconsistência estrutural

Regra prática:

Nunca aceite código gerado sem entender cada parte.

🧪 4. Testes ganharam papel estratégico

IA gera testes.
Mas tende a gerar testes felizes (“happy path”).

Ela raramente:

• Testa bordas reais

• Simula falhas externas

• Questiona regras críticas

Aplicação prática

Use IA para:

• Gerar estrutura inicial de testes

Mas valide manualmente:

• Casos extremos

• Cenários financeiros

• Falhas de autenticação

Testes deixaram de ser só validação técnica.

Viraram instrumento de governança.

🧩 5. O perfil do desenvolvedor mudou

O mercado valoriza menos:

• Quem apenas escreve código

• Quem replica soluções

• Quem executa tarefas repetitivas

E valoriza mais:

• Pensamento sistêmico

• Arquitetura

• Segurança

• Modelagem de dados

• Tomada de decisão

A IA não substitui quem pensa.

Ela substitui quem repete.

4. Como usar IA com maturidade (Framework Prático)

Modelo 4R para Engenharia com IA

1️⃣ Regras

Defina padrões antes de gerar código.
Exemplo: arquitetura em camadas, validação obrigatória.

2️⃣ Requisição

Dê contexto claro ao gerar código.
Evite prompts genéricos.

3️⃣ Revisão

Revise como se fosse código de um terceiro.

4️⃣ Refinamento

Ajuste, simplifique, padronize.

IA sem método vira caos.

IA com processo vira vantagem competitiva.

5. Checklist: Sua empresa está pronta para desenvolver com IA?

• ⬜ Temos padrão arquitetural definido

• ⬜ Temos guideline para uso de IA

• ⬜ Todo código gerado passa por revisão

• ⬜ Temos cobertura de testes em regras críticas

• ⬜ Desenvolvedores entendem o que aceitam

Se mais de dois itens estiverem negativos, o risco é real.

6. Os riscos invisíveis da nova era

⚠ Dependência excessiva
⚠ Superficialidade técnica
⚠ Falsa sensação de produtividade
⚠ Aumento de dívida técnica

Velocidade sem governança é multiplicadora de erro.

7. O que não mudou

Continuam fundamentais:

• Modelagem de domínio

• Arquitetura limpa

• Segurança

• Escalabilidade

• Entendimento de negócio

• Comunicação

IA não elimina fundamentos.

Ela exige fundamentos mais fortes.

8. Como desenvolvedores devem agir agora

✓ Estude arquitetura
✓ Domine modelagem
✓ Aprenda segurança
✓ Aprenda a estruturar prompts
✓ Use IA para acelerar, não substituir

A nova habilidade não é “saber programar”.

É saber orquestrar sistemas com inteligência.

9. Como empresas devem agir agora

Empresas maduras:

• Definem padrões internos

• Criam arquivos de regras (.mdc)

• Estabelecem revisão obrigatória

• Limitam IA em áreas críticas

• Monitoram impacto técnico

IA sem processo é risco.

IA com engenharia é diferencial estratégico.

10. O futuro do desenvolvimento

IA será padrão em todas as IDEs.

O código será parcialmente gerado.

Arquitetura será ainda mais estratégica.

Engenheiros serão arquitetos de sistemas, não digitadores.

Conclusão

A IA não eliminou o desenvolvimento de software.

Ela eliminou a parte repetitiva dele.

O que resta — arquitetura, estratégia, segurança e visão sistêmica — é o que diferencia engenheiros de alto nível.

Velocidade sem engenharia não é inovação.

É dívida futura.

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A inteligência artificial acelerou o desenvolvimento — mas também aumentou a responsabilidade técnica.

Velocidade sem arquitetura gera dívida.
IA sem governança gera risco.

Na IBTI, combinamos:

• Arquitetura sólida

• Boas práticas de engenharia

• Segurança e escalabilidade

• Uso estratégico de IA

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