Imagine uma empresa que precisa desenvolver uma nova funcionalidade para seu sistema ERP. Antes, essa atividade poderia levar dias entre análise, programação, testes e ajustes.
Hoje, com a ajuda da Inteligência Artificial, parte desse trabalho pode ser realizada em poucas horas ou até minutos. A IA sugere soluções, escreve códigos, cria testes e ajuda a corrigir erros.
É uma evolução extraordinária. Mas existe uma pergunta importante: quem vai cuidar desse código daqui a seis meses, um ano ou cinco anos?
Desenvolver um software não significa apenas fazê-lo funcionar hoje. É preciso garantir que continue funcionando amanhã.
O desafio não termina quando o código fica pronto
Sistemas precisam de manutenção constante. Regras de negócio mudam, integrações são atualizadas, vulnerabilidades precisam ser corrigidas e novas funcionalidades são solicitadas.
Imagine um sistema desenvolvido com ajuda da IA. Meses depois, outro profissional precisa fazer uma alteração, mas encontra códigos difíceis de compreender, regras não documentadas e decisões técnicas que ninguém sabe explicar.
A IA conseguiu produzir o código, mas as pessoas conseguem entender como ele funciona e dar continuidade ao trabalho?
O problema não é a IA escrever código. É produzir software sem pensar em quem precisará cuidar dele depois.
Estamos produzindo código mais rápido do que conseguimos revisar?
Uma pesquisa da GitLab, publicada em junho de 2026, ouviu 1.528 profissionais de tecnologia. Segundo o levantamento, 78% afirmaram que a IA aumentou a velocidade de produção de código.
Por outro lado, 85% disseram que o principal gargalo passou a ser a revisão e validação do que é produzido. Além disso, 73% demonstraram preocupação com a manutenção desse código.
Os números mostram que produzir mais rapidamente não significa, necessariamente, conseguir revisar, compreender e manter tudo o que foi criado.
A velocidade precisa vir acompanhada de controle e qualidade.
Código que funciona não significa software de qualidade
Um código pode funcionar e ainda apresentar problemas de segurança, dependências inadequadas ou estruturas difíceis de manter.
Isso também acontece com desenvolvedores humanos. A diferença é que, com a IA, conseguimos gerar muito mais código em menos tempo. Por isso, a revisão se torna ainda mais importante.
É necessário verificar se a solução atende às regras do negócio, segue os padrões da equipe, possui testes adequados e não introduz riscos ao sistema.
Uma sugestão da IA não deve ser tratada como uma decisão técnica definitiva.
O papel do desenvolvedor está mudando
Com a IA, o desenvolvedor pode dedicar menos tempo à escrita manual de código e mais atenção à arquitetura, à análise das soluções, à segurança e à evolução dos sistemas.Mas alguém ainda precisa compreender o negócio, avaliar as sugestões e decidir se aquela solução realmente faz sentido.
A IA pode sugerir uma implementação tecnicamente adequada, mas não conhece automaticamente todas as particularidades da empresa e as consequências de cada mudança.
O conhecimento e a responsabilidade do profissional continuam fundamentais.
A empresa também precisa acompanhar essa mudança
Não basta disponibilizar ferramentas de IA e esperar que a produtividade aumente de forma sustentável.
É necessário manter boas práticas de desenvolvimento, como revisão de código, testes automatizados, documentação, controle de versão e análise de segurança.
O relatório DORA 2025, do Google Cloud, baseado em respostas de quase 5 mil profissionais, aponta que a IA amplifica as capacidades e também as fragilidades das organizações, ou seja, ela pode ajudar equipes que possuem bons processos, mas também evidenciar problemas de organização, documentação e qualidade.
Construir melhor, não apenas mais rápido
A Inteligência Artificial está mudando a maneira como desenvolvemos sistemas. Podemos criar protótipos, automatizar testes, encontrar erros e acelerar tarefas que antes consumiam muito tempo.
Mas um software não termina quando a última linha de código é escrita. Ele continua evoluindo enquanto é utilizado, integrado a outros sistemas e incorporado à rotina das pessoas.
Por isso, além de perguntar quanto tempo a IA levou para desenvolver uma aplicação, precisamos pensar em quanto custará mantê-la, quem será responsável por sua evolução e se teremos condições de compreender o que foi produzido.
A Inteligência Artificial pode acelerar a criação de software. Mas garantir que ele continue funcionando, seguro e sustentável exige engenharia, conhecimento e responsabilidade.
Porque o código pode ser escrito em minutos. Mas o compromisso com o software continua por muitos anos.
(*) EDUARDO DREYER é graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, pós-graduado em Engenharia de Software e MBA em Inteligência Artificial e Automação de Negócios. Atua com tecnologia e transformação digital.
Os artigos assinados são de responsabilidade dos autores e não refletem necessariamente a opinião do site de notícias www.hnt.com.br
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