A criação de soluções em inteligência artificial demanda, historicamente, desenvolvedores de softwares. Mas, e quando a própria IA passa a escrever códigos e criar sistemas sozinha?
Uma pesquisa da Universidade Cornell, em Nova York, revelou que a IA não apenas cria código, mas também o aprimora de forma ativa. O estudo mostrou que a refatoração – isto é, a melhoria estrutural – ocorre de maneira intencional, com os agentes alterando, de forma autônoma, 1 a cada 4 códigos (26,1% dos commits), principalmente para aumentar a manutenibilidade (52,5%) e a legibilidade (28,1%) dos sistemas.
Esse conceito é intitulado de agentic engineering, metodologia de trabalho em que a inteligência artificial deixa de apenas responder comandos e passa a atuar como um agente ativo, capaz de planejar tarefas, tomar decisões e executar ações sem a intervenção humana.
Um estudo da multinacional Jellyfish mostrou que, no início de 2025, 51% das empresas já utilizavam IA com agentes; poucos meses depois, esse número saltou para 82%. No mesmo período, houve redução no tempo de revisão de código (1,16 vezes) e um aumento significativo no uso de fluxos em que a própria IA cria, confirma ou abre revisões de código.
Um relatório da Codeminer42, boutique brasileira de desenvolvimento de softwares, indicou ganho de produtividade de três a quatro vezes. O estudo de caso, realizado entre fevereiro e março deste ano, baseou-se nas atividades de um desenvolvedor sênior, que produziu e entregou seis produtos de software em nível de produção.
Em um deles, foi desenvolvida uma solução com inteligência artificial pela Codeminer42 para um cliente externo – um agente de IA para veterinários. Com a adoção do agentic engineering, a produtividade chegou a ser até três vezes maior, conforme apurado no relatório final de produção.
Além da quantidade, há ganho de qualidade. Em outro caso estudado para o mesmo relatório, em menos tempo (20,5 horas, contra até 41 horas que seriam demandadas para o projeto em questão) foi possível fazer mais: nove funcionalidades concluídas e implantadas, seis melhorias adicionais não solicitadas pelo cliente, 134 verificações automatizadas de qualidade e nenhum defeito constatado após implantação.
Mas, e como ficam os profissionais responsáveis pela engenharia e construção dessas tecnologias, se a IA já possui tais capacidades?
Para o developer relations da Codeminer42, Edy Silva, esse contexto de ganhos não elimina o desenvolvedor – ao contrário, redefine seu papel. “Em vez de executar tarefas operacionais, ele passa a atuar de forma mais estratégica, coordenando e supervisionando diferentes agentes de IA ao longo do processo”.
Ele explica que essa nova dinâmica exige um domínio técnico ainda mais sólido, já que a qualidade dos resultados depende da capacidade de orientar a IA com precisão. Na prática, saber estruturar bons comandos se torna essencial para extrair o máximo de desempenho, agilidade e assertividade dessas tecnologias.
“Se for um profissional competente, experiente, o uso da IA pode duplicar ou até triplicar sua produtividade. Então, não estamos falando de substituir o humano pela tecnologia. Trata-se de o humano saber como aproveitar os recursos de IA para entregar um trabalho de melhor qualidade, com mais agilidade e menos sujeito a erros – até porque a inteligência artificial não é infalível. Ela erra”, afirma Silva.
Por isso, avalia o especialista, a engenharia orientada a agentes autônomos (agentic engineering) representa a ressignificação do papel e do valor profissional de engenheiros e desenvolvedores de softwares. “O profissional deixa de ser um mero ‘escritor de códigos’ para se tornar um orquestrador, um maestro de agentes de IA aplicáveis ao desenvolvimento de soluções tecnológicas”, frisa.
A lógica da atribuição do desenvolvedor deixa de estar centrada em “programar cada passo” e migra para o papel de “ensinar o sistema a decidir”, nas palavras de Edy Silva. “Nosso trabalho não é digitar código. É pensar em problemas, tomar decisões, projetar soluções. A inteligência artificial libera o profissional do operacional para atuar no estratégico”.
Edy Silva, developer relations da Codeminer42
O profissional da Codeminer42 ilustra esse avanço com um exemplo prático: “Já desenvolvi projetos inteiros com apoio de IA. Em um deles, foram 12 mil linhas de código, tudo implantado em produção em cinco dias, algo que antes levaria pelo menos um mês. Não escrevi uma única linha manualmente, mas fui responsável por todas as decisões ao longo do processo.”
Silva complementa que, à medida que sistemas baseados em IA ganham autonomia, cresce também a necessidade de estabelecer regras claras, critérios de validação e mecanismos de controle sobre as decisões automatizadas. Nesse cenário, o profissional assume um papel central na definição de diretrizes, na garantia de conformidade e na supervisão das operações, assegurando que os resultados estejam alinhados aos objetivos do negócio e a padrões éticos.
“É importante sempre enfatizar: as boas práticas (agile, eXtreme programming) são ainda mais valiosas com IA. Existe um jeito errado e um jeito certo de fazer. Fazer ativamente e com boas práticas é o jeito certo”, afirma o especialista, que conclui: “o desenvolvedor atua como um verdadeiro arquiteto desse processo, estruturando regras de governança, definindo limites e garantindo que as decisões executadas pelos agentes de IA sigam critérios confiáveis e auditáveis”.
Imagem: divulgação.