Empresas aceleram o uso de IA generativa no desenvolvimento de software e reforçam a necessidade de governança técnica
Estudos recentes da McKinsey indicam que o uso de ferramentas de IA generativa pode elevar a produtividade de equipes de engenharia de software em até 30% em tarefas como escrita de código repetitivo, testes automatizados e documentação. Ao mesmo tempo, levantamentos divulgados pelo GitHub mostram que desenvolvedores que utilizam assistentes de código tendem a produzir mais rapidamente, mas reduzem o tempo dedicado à revisão do que é gerado.
Esse contraste colocou a engenharia de software no centro de uma discussão estratégica: ganhos reais de eficiência ou aceleração silenciosa da dívida técnica.
Leandro dos Reis Romanelli, engenheiro de software com mais de quinze anos de atuação em arquitetura de sistemas e liderança técnica em projetos de alta escala, avalia que a IA generativa alterou o ritmo das equipes, mas não substituiu os fundamentos da engenharia nem a necessidade da participação humana nas etapas do desenvolvimento. “As ferramentas aceleram a escrita de código, mas não são capazes de atuar nas tomadas de decisão de conceitos arquiteturais. Quando a empresa confunde produtividade com volume de entrega, o impacto aparece meses depois, na manutenção e na escalabilidade do sistema”, afirma.
Na prática, o uso da IA tem mostrado bons resultados quando aplicado a atividades bem definidas, como apoio à refatoração, geração de testes unitários e leitura de bases legadas. O problema surge quando a tecnologia é adotada sem critérios claros de qualidade. “Quanto menor o domínio do time sobre arquitetura e padrões de projeto, maior a chance de aceitar soluções que funcionam no curto prazo, mas criam acoplamentos difíceis de sustentar”. aponta.
Esse comportamento afeta diretamente o custo de longo prazo dos projetos. Relatórios do Standish Group indicam que falhas de arquitetura, retrabalho e dificuldades de manutenção continuam entre as principais causas de estouros de orçamento em iniciativas de software.
Na avaliação do engenheiro, a IA não cria esse problema, mas pode amplificá-lo. “A dívida técnica sempre existiu. A diferença é que agora ela pode crescer em velocidade muito maior se não houver revisão humana qualificada”, diz.
Para as empresas, o desafio deixa de ser apenas tecnológico e passa a ser organizacional. Definir onde a IA entra no fluxo de desenvolvimento, quem valida o código gerado e como medir qualidade se torna parte da governança de TI. Segundo o especialista, companhias mais maduras já tratam a IA como ferramenta de apoio, e não como substituta do processo. “Os times que extraem mais valor são aqueles que mantêm padrões de código, testes automatizados e revisão por pares, usando a IA como acelerador, não como piloto automático”, afirma.
Antes de ampliar o uso dessas soluções, especialistas recomendam uma avaliação interna do nível de maturidade técnica das equipes. A partir desse diagnóstico, a empresa consegue decidir se deve contratar ferramentas prontas de mercado, integrar modelos às esteiras de CI/CD ou buscar parceiros especializados em arquitetura e modernização de sistemas. “Não é uma decisão isolada da área de TI. Envolve liderança, orçamento e visão de longo prazo”, observa.
Diante desse cenário, alguns cuidados ajudam a reduzir riscos e capturar ganhos reais. Antes de apresentá-los, é importante destacar que a adoção da IA generativa precisa estar conectada à estratégia de negócio e à sustentabilidade do software ao longo do tempo.
Cinco cuidados para usar IA generativa sem comprometer o software
1 – Avaliar a maturidade técnica do time antes de liberar o uso amplo das ferramentas, garantindo que fundamentos de arquitetura estejam consolidados.
2 – Estabelecer padrões claros de revisão de código, deixando explícito que toda geração automatizada exige validação humana.
3 – Priorizar o uso da IA em tarefas repetitivas ou de apoio, evitando decisões arquiteturais baseadas apenas em sugestões automáticas.
4 – Integrar métricas de qualidade, como cobertura de testes e complexidade do código, para acompanhar os efeitos da adoção ao longo do tempo.
5 – Buscar fornecedores ou consultorias que dominem engenharia de software e arquitetura, e não apenas a tecnologia de IA.
Na avaliação do especialista, o debate não deve ser tratado como resistência à inovação, mas como sinal de amadurecimento do setor. “A IA generativa é uma ferramenta poderosa e veio para ficar. A diferença entre produtividade sustentável e dívida técnica acelerada está na forma como as empresas estruturam o uso”, conclui.
Sobre Leandro dos Reis Romanelli
Leandro dos Reis Romanelli é engenheiro de software com mais de quinze anos de experiência em engenharia e arquitetura de sistemas. Foi aluno da Universidade Federal do ABC (UFABC) e é Técnico em Informática pela Escola Senai Suíço-Brasileira.
Ao longo da carreira, liderou equipes e projetos nacionais e internacionais, sendo responsável pelo desenho de arquiteturas, modernização de sistemas legados e implementação de pipelines de entrega contínua. Atua principalmente na construção de soluções escaláveis, integração entre sistemas e governança técnica, com foco em eficiência operacional e manutenção de longo prazo.
Para mais informações, acesse o linkedin
Fontes de pesquisa
McKinsey & Company
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
GitHub
https://github.blog/2023-03-22-github-copilot-x-the-ai-powered-developer-experience/
Standish Group
https://www.standishgroup.com/sample_research_files/CHAOSReport2020.pdf
