Imagine que, a partir de amanhã, uma equipe de engenharia consiga produzir dez vezes mais código. Isso significaria dez vezes mais produtividade ou apenas dez vezes mais código para revisar, testar, proteger, integrar e operar?
A inteligência artificial está ampliando rapidamente a capacidade de desenvolvimento de software. Mas essa evolução também desloca o desafio das equipes de tecnologia. Se produzir código ficou mais rápido, garantir sua qualidade, segurança e aderência ao negócio se torna ainda mais relevante.
Na prática, desenvolver código já não é mais gargalo. O desafio passa a ser construir software confiável, capaz de gerar valor para o negócio e evoluir de forma sustentável.
IA já faz parte do desenvolvimento de software
Essa transformação já aparece nos dados. De acordo com o Stack Overflow Developer Survey 2025, 84% dos desenvolvedores usam ou planejam usar ferramentas de inteligência artificial no processo de desenvolvimento. Entre os profissionais, 51% já utilizam IA diariamente.
Ao mesmo tempo, a confiança ainda é um desafio. A mesma pesquisa mostra que 46% dos desenvolvedores desconfiam da precisão das ferramentas de IA, contra 33% que confiam. Apenas 3% afirmam confiar muito nos resultados gerados.
Além disso, 66% apontam como uma das principais frustrações as soluções de IA que ficam "quase certas", enquanto 45% dizem que depurar código gerado por IA pode consumir mais tempo do que o esperado.
Os números mostram uma mudança importante para a engenharia de software. A capacidade de produzir código cresce rapidamente, mas validação, contexto de negócio, qualidade e governança precisam acompanhar esse avanço.
IA amplifica a maturidade das equipes de tecnologia
O relatório DORA State of AI-assisted Software Development 2025 reforça essa visão ao apontar que a inteligência artificial funciona como um amplificador das capacidades já existentes nas organizações.
Equipes que contam com processos estruturados, testes automatizados, arquitetura adequada e bons fluxos de entrega podem ampliar sua produtividade com IA. Já ambientes com processos manuais, alto acoplamento entre sistemas e gargalos de aprovação podem ampliar também o retrabalho e a complexidade.
Isso significa que incorporar IA ao desenvolvimento de software não depende apenas de disponibilizar novas ferramentas para os profissionais. É preciso preparar todo o ambiente tecnológico para que o aumento da velocidade se transforme efetivamente em valor.
Automação de testes, observabilidade, segurança, arquitetura e governança passam a ter ainda mais importância nesse cenário.
Onde está o novo gargalo da engenharia de software?
Durante muito tempo, grande parte do esforço das equipes esteve concentrada na produção de código. Com a IA generativa acelerando essa etapa, outras atividades do ciclo de desenvolvimento passam a exigir maior atenção. Entre elas estão:
- Validação: garantir que a solução realmente atende ao problema e às regras do negócio.
- Contexto: compreender processos, particularidades e decisões que muitas vezes não estão formalmente documentados.
- Integração: assegurar que sistemas, aplicações e dados funcionem de maneira conectada.
- Segurança: ampliar controles à medida que cresce o volume de código, componentes e dependências.
- Operação: garantir observabilidade, estabilidade e capacidade de resposta diante de falhas ou incidentes.
Em outras palavras, produzir código ficou mais rápido. O julgamento sobre o que deve ser construído, como deve funcionar e se o resultado é confiável continua exigindo conhecimento técnico e contexto de negócio.
Segurança e governança ganham espaço no desenvolvimento de software
O aumento da velocidade também amplia a necessidade de atenção à segurança. Na atualização de 2025 do OWASP Top 10, as falhas na cadeia de suprimentos de software passaram a ocupar a categoria A03 entre os principais riscos de segurança para aplicações.
O conceito envolve vulnerabilidades que podem surgir ao longo dos processos de construção, distribuição e atualização de software, incluindo dependências, ferramentas e componentes de terceiros.
Quanto maior o volume de código, integrações e dependências, maior a necessidade de garantir rastreabilidade e segurança ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento.
Por isso, práticas como inventário de componentes, políticas automatizadas de segurança, controle das dependências e rastreabilidade dos artefatos ganham relevância. A confiança não depende apenas da revisão final, mas da construção ao longo de todo o processo.
Como a IA muda o papel do engenheiro de software?
Se a inteligência artificial assume uma parcela maior da produção de código, o trabalho dos profissionais também evolui. A programação continua sendo uma competência fundamental. Sem conhecimento técnico, é difícil avaliar a qualidade, a segurança e as limitações de uma solução criada com apoio de IA.
O que muda é que saber programar, por si só, já não é suficiente. O engenheiro de software passa a ter um papel cada vez mais ligado à definição dos problemas, arquitetura das soluções, integração de sistemas, validação dos resultados e tomada de decisão.
A pergunta central deste profissional não pode mais ser "consigo escrever este código?", mas sim "esta é a solução correta para este problema?".
Essa diferença exige domínio técnico, mas também conhecimento do negócio e capacidade de avaliar consequências e trade-offs.
Quais competências ganham importância com a IA?
Essa mudança também aparece no mercado de trabalho. Segundo o Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, 39% das habilidades fundamentais dos trabalhadores devem mudar até 2030.
Entre as competências com crescimento mais acelerado estão inteligência artificial e big data, redes e cibersegurança e alfabetização tecnológica. Pensamento criativo, resiliência, flexibilidade, agilidade e aprendizado contínuo também aparecem em destaque.
O relatório mostra ainda que 63% dos empregadores consideram a lacuna de competências uma das principais barreiras à transformação dos negócios. Diante da evolução da IA, 77% pretendem investir em capacitação e requalificação de profissionais.
Para as equipes de tecnologia, quatro dimensões ganham importância:
- Fundamentos técnicos: programação, bancos de dados, redes, segurança, sistemas distribuídos e arquitetura continuam sendo a base para avaliar soluções.
- Conhecimento em IA: entender como modelos e agentes funcionam, suas limitações e como podem ser incorporados com segurança aos processos.
- Pensamento sistêmico: compreender integrações, dependências, impactos e consequências das decisões tecnológicas.
- Competências humanas: pensamento analítico, criatividade, flexibilidade e capacidade de aprendizado contínuo ajudam a lidar com ambientes cada vez mais complexos.
A nova engenharia de software exige mais do que velocidade
A inteligência artificial está aumentando a capacidade de desenvolvimento, mas produtividade em tecnologia não pode ser medida apenas pela quantidade de código produzido.
Se uma organização conseguir gerar dez vezes mais código, o resultado para o negócio dependerá da capacidade de validar, integrar, proteger e operar esse software com confiança.
Por isso, a nova engenharia de software combina IA, conhecimento técnico, arquitetura, segurança, governança e entendimento do negócio. Mais do que produzir software rapidamente, o desafio das empresas será desenvolver soluções que resolvam os problemas certos e consigam evoluir com qualidade e segurança.
Na AMcom, tecnologia é construída a partir do entendimento do contexto e dos desafios de cada negócio. Essa combinação entre conhecimento técnico, visão estratégica e novas tecnologias permite desenvolver e evoluir soluções de forma alinhada aos objetivos de cada organização.
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