As gigantes da tecnologia como Amazon, Google, Microsoft e outras estão substituindo etapas tradicionais da programação por soluções automatizadas baseadas em IA generativa. E a gente sabe muito bem o nível de problema que isso vai nos gerar.
A inteligência artificial está promovendo mudanças profundas na forma como o software é desenvolvido em grandes corporações, e causando um impacto que vai além do ganho da produtividade. A forma em como os desenvolvedores estão trabalhando está mudando a partir de sua base estrutural.
Em vez de escrever código do zero, muitos profissionais agora interagem com ferramentas que sugerem, completam ou escrevem blocos inteiros de código automaticamente.
Nada contra o ganho de tempo e a redução dos erros humanos. Porém, o empobrecimento dos códigos será algo quase inevitável, uma vez que deixa de lado o trabalho realizado por engenheiros de software.
Pode não parecer, mas muitos códigos de programação ainda adotam soluções que são muito mais criativas do que operacionais. Até porque a inteligência artificial sabe ser pragmática, mas não inventiva.
De engenheiros a operadores de IA
Plataformas como GitHub Copilot, Replit Ghostwriter e Amazon CodeWhisperer estão no centro dessa transformação, que está transformando programadores em especialistas em prompts ou manipuladores de peças LEGO em uma tela de computador.
Um dos pontos centrais levantados por especialistas é a crescente “fabrilização” da programação. Profissionais antes responsáveis por tomar decisões arquitetônicas e resolver problemas complexos agora atuam como validadores de código gerado por inteligência artificial.
Na prática, o trabalho fica muito mais parecido com uma linha de montagem do que um processo intelectual contínuo, onde cada parte do código deveria ser pensada e elaborada como um elemento funcional que conduz a uma solução mais completa.
Segundo um estudo da Universidade de Cornell publicado em 2024, a dependência crescente da IA pode levar ao fenômeno conhecido como deskill — ou seja, a perda gradual de habilidades técnicas pela falta de prática e envolvimento em tarefas desafiadoras.
O mesmo efeito pode ser identificado em outras áreas da criação humana como, por exemplo, a escrita. Quem depende muito da inteligência artificial para produzir textos começa a perder gradativamente a capacidade criativa para a transmissão de pensamentos através da linguagem escrita.
Ou como gosto de dizer de forma mais coloquial: “a IA está deixando todo mundo mais burro”.
Todo o cenário levanta preocupações tanto para o desenvolvimento de talentos quanto para a resiliência das equipes técnicas em longo prazo.
Além disso, os próprios sistemas de IA podem introduzir problemas — como trechos de código com falhas, vieses herdados de dados de treinamento ou limitações criativas. Ainda assim, as empresas continuam priorizando a automação, motivadas pela redução de custos e pela pressão por velocidade na entrega de produtos digitais.
Ou seja, as gigantes tecnológicas não estão se importando – nem um pouco – se a inteligência artificial começar a alucinar na produção dos códigos de programação. Desde que o programa seja entregue no prazo estabelecido, está valendo.
E esse será um dos motivos pelos quais aquele programa para de funcionar de forma repentina, ou que apresenta bugs estranhos sem que você tenha feito algo de anormal na execução do software.
Agora… imagine esses efeitos colaterais aparecendo em sistemas mais sensíveis…
A lógica do “código industrial”
O processo de desenvolvimento de software dentro das big techs está cada vez mais fragmentado, pois as tarefas são divididas entre especialistas em áreas como backend, frontend, UX, segurança e, agora, “operadores de IA”.
Essa nova função exige menos domínio técnico e mais habilidade em interpretar e ajustar sugestões automatizadas. É uma lógica parecida com a das fábricas: cada pessoa é responsável por uma peça, mas poucos têm visão do todo.
Dividir as tarefas em uma programação de software não é o problema. Em alguns casos, é o que permite que códigos gigantes sejam desenvolvidos de forma minimamente sustentável.
Essa abordagem favorece a padronização, facilita a manutenção do código e permite escalar equipes com mais rapidez. No entanto, também contribui para o apagamento da autoria intelectual e reduz a autonomia dos desenvolvedores.
Um relatório recente da consultoria McKinsey aponta que 60% das empresas globais já estão incorporando IA generativa em seus processos internos de TI, o que acelera ainda mais essa tendência.
Sim… as empresas estão ganhando tempo na hora de entregar os programas, mas perdendo qualidade de refinamento de software, pois o trabalho humano para ajustar tudo de forma mais lógica e competente fica por conta de uma inteligência artificial, que não consegue acompanhar determinadas nuances típicas do olhar de alguém que usa a criatividade na hora de desenvolver a lógica de um software.
Profissão de programador em extinção?
A principal dúvida que paira sobre o setor é se os engenheiros de software vão continuar sendo protagonistas no processo de criação digital, ou se passarão a ser peças substituíveis em um sistema altamente automatizado.
Embora a automação eleve a produtividade em curto prazo, especialistas alertam que ela pode comprometer a inovação se não for acompanhada de investimento em capacitação e reestruturação dos modelos de trabalho.
Acredito sim que muitos programadores terão que aprender a desenvolver a habilidade de escrever prompts de boa qualidade para modificar os seus softwares, mas sou resistente a acreditar que será uma mudança permanente do fator humano para o chatbot.
A substituição de tarefas complexas por IA não precisa ser um caminho sem volta. Há espaço para modelos híbridos, nos quais a IA atua como assistente e o humano mantém o papel decisivo.
O desafio está em como as lideranças técnicas das empresas irão conduzir essa transição. Quem está tentando substituir os postos humanos por IAs está perdendo muito dinheiro nessa aposta, pois percebem que, para muitas tarefas, o chatbot ão é o suficiente.
Pesquisadores como Ethan Mollick, da Wharton School, sugerem que a IA deve ser usada para ampliar o poder criativo dos profissionais, e não para reduzi-los a funções repetitivas.
Se você tem uma inteligência artificial que pode te ajudar a escrever melhor, economizando tempo e poupando até mesmo a questão de saúde do profissional, tudo certo.
A substituição por completo por uma IA é o que está em questionamento, pelo menos por enquanto.
Via MIT Technology Review, McKinsey & Company, Cornell University