Ainda não faz muito tempo que a conversa sobre inteligência artificial na programação girava principalmente em torno de uma pergunta: a IA vai roubar o trabalho dos programadores? Em 2026 essa pergunta começa a ficar simplesmente desatualizada. A IA já escreve código, cria testes, analisa repositórios, propõe correções, prepara pull requests, e agentes cada vez mais avançados conseguem executar sequências inteiras de tarefas sem guiar manualmente o desenvolvedor passo a passo.
Portanto, o problema mudou.
Não perguntamos mais apenas se a IA sabe programar.
Perguntamos quem responde pelo software que a IA programou.
E essa é uma pergunta muito mais importante.
Codificar ficou mais rápido. Construir um bom software nem tanto
Vale começar por uma coisa: não adianta fingir que a IA na programação é uma moda passageira. Não é.
As ferramentas de IA estão cada vez mais integradas ao processo diário de desenvolvimento. Saímos de sugestões simples para trechos únicos de código e chegamos a agentes que entendem um contexto maior do projeto, modificam múltiplos arquivos, executam testes, reagem a falhas e preparam mudanças para revisão humana. O mercado de ferramentas está se movendo justamente para a direção do desenvolvimento agentivo de software, não apenas do autocomplete clássico.
É uma enorme mudança de produtividade.
O desenvolvedor não precisa mais escrever cada trecho de código do zero. Pode delegar uma tarefa à IA, receber a primeira implementação, testá-la, corrigir e seguir para o próximo problema.
E é aí que surge um paradoxo.
Quanto mais fácil é escrever código, menos valor tem o próprio ato de escrever código.
Em contrapartida, ganha cada vez mais valor responder à pergunta: o que realmente deve ser escrito, como deve funcionar e como verificar se foi feito corretamente?
Essa é a diferença entre gerar código e engenharia de software.
"Funciona" é apenas o começo
Todo desenvolvedor conhece a situação em que algo funciona. Endpoint retorna resposta. Formulário é enviado. Registro é gravado no banco. Botão executa a ação. Teste passa. Então podemos dizer: pronto.
Só que a boa engenharia de software começa exatamente nesse momento.
Porque depois surgem perguntas:
- A solução é segura?
- Funciona sob alta carga?
- O que acontece se o usuário fornecer dados inesperados?
- Trata erros adequadamente?
- É fácil de estender?
- Outro desenvolvedor vai entender esse código daqui a um ano?
- A solução está alinhada com a arquitetura do sistema?
- Não duplica lógica que já existe em outro lugar?
- Não cria dívida técnica?
- O teste realmente verifica o comportamento correto ou apenas confirma que o código faz exatamente o que o autor pressupôs?
A IA pode ajudar a responder parte dessas perguntas. Também pode ajudar a criar testes, encontrar problemas potenciais ou propor refatorações. Mas não exime a organização da responsabilidade pela resposta.
O código mais perigoso não é o que não funciona
Código que imediatamente quebra é relativamente fácil de encontrar.
Muito mais perigoso é o código que funciona bem o suficiente para ir à produção, mas tem problemas que não são visíveis à primeira vista.
Pode ser desnecessariamente complexo. Pode duplicar partes de uma solução existente. Pode conter erros no tratamento de casos excepcionais. Pode ter problemas de desempenho. Pode usar bibliotecas ou padrões que a equipe não quer adotar no projeto.
E pode parecer muito profissional.
Essa é justamente uma das armadilhas da IA generativa; o código pode ser convincente antes de ser bom.
O estudo da Sonar publicado em 2026 indica que 53% dos desenvolvedores pesquisados atribuíram à IA um impacto negativo na dívida técnica ao gerar código que parecia correto, mas se mostrou falho.
Isso não quer dizer que a IA gere apenas código ruim. Significa algo mais prático: mais código gerado não é automaticamente mais valor.
A IA também pode acelerar a produção de dívida técnica
Imagine um projeto clássico.
Antes da IA o desenvolvedor precisava de dois dias para criar uma função. Após a adoção de ferramentas de IA, faz em meio dia. Ótimo.
Mas e se simultaneamente o número de mudanças no projeto aumentar várias vezes?
E se, em vez de uma implementação bem pensada, surgirem cinco similares?
E se novas funcionalidades forem adicionadas mais rápido do que o time consegue refatorar?
E se o código for gerado por diferentes modelos, com diferentes pressupostos de arquitetura?
Aí a IA não só aumenta produtividade. Pode também aumentar o ritmo de acúmulo da dívida técnica.
A análise da GitClear cobrindo 211 milhões de linhas de código aponta aumento na duplicação de código no período analisado, e os autores vinculam essa tendência, entre outras causas, à popularização do coding assistido por IA. Isso não prova que cada linha gerada por IA é pior, mas é um indicador forte de que maior velocidade exige controle de qualidade igualmente forte.
E aqui chegamos a uma regra importante: Se a IA aumenta a velocidade de escrita do código, o processo de verificação também precisa evoluir.
Não se pode simplesmente dobrar a produção de código e deixar o restante do processo inalterado.
"A IA vai checar seu próprio código"
Soa atraente. A IA escreveu a função. Outra IA a revisa. Outra prepara testes.
Problema resolvido? — Nem sempre.
Em 2026 vemos com mais frequência situações em que um agente cria código e outro faz seu review. Surge, então, um loop fechado IA-para-IA: um agente faz a mudança, outro a analisa, e a organização pode aprovar o resultado sem participação humana suficiente. Estudos mostram que o code review feito por IA-para-IA cresce, embora ainda seja uma minoria das atividades dos agentes.
Isso pode ser bastante útil. Mas tem uma limitação fundamental — duas IAs podem cometer o mesmo tipo de erro.
Se o agente que escreveu o código assumiu um pressuposto de negócio errado, o agente que revisa pode não notar. Se ambos os sistemas se baseiam em padrões semelhantes, podem deixar passar o mesmo problema.
Por isso o humano precisa continuar fazendo parte do processo. Não como alguém que transcreve o código manualmente. Mas como alguém que entende o sistema, o contexto de negócio, os riscos e as consequências das decisões técnicas.
O desenvolvedor do futuro não será menos responsável. Será responsável por mais
Essa é uma mudança muito importante.
É possível imaginar um desenvolvedor que antes gastava 70% do tempo implementando, e que hoje, graças à IA, pode dedicar muito mais tempo à análise, arquitetura, testes, revisão e resolução de problemas.
Esse é o cenário positivo.
O desenvolvedor não precisa ser uma máquina de escrever código. Pode se tornar ainda mais engenheiro. O problema aparece quando a organização interpreta o ganho de produtividade apenas como redução do número de horas necessárias.
Aí é fácil chegar a um modelo absurdo: "Se a IA fez isso em uma hora, por que antes precisávamos de três dias?"
Só que esses três dias podiam incluir análise, arquitetura, testes, review, correções, integração, documentação e deploy.
O código era apenas um dos elementos do trabalho.
E a segurança?
Aqui o assunto fica ainda mais sério.
Código gerado pode conter vulnerabilidades, pressupostos errados sobre autorização, validação inadequada de dados ou uso perigoso de bibliotecas.
Portanto, não basta dizer: "A IA checou o código".
Pesquisas sobre code review impulsionado por IA mostram que essas ferramentas não devem ser tratadas como substituto de mecanismos dedicados de segurança e auditoria manual. Em um estudo sobre o GitHub Copilot Code Review, os autores apontaram dificuldades em detectar parte das vulnerabilidades relevantes, incluindo SQL injection, XSS e desserialização insegura.
Isso leva a uma regra sensata: A IA pode fazer parte do processo de segurança. Não deve ser a única defesa. Especialmente em aplicações que processam dados de clientes, pagamentos, documentos, dados de funcionários ou informações de negócio.
O maior problema começa quando não se sabe quem tomou a decisão
No processo tradicional é possível rastrear a mudança.
O desenvolvedor escreveu o código.
O pull request foi criado.
Alguém fez o review.
Os testes foram executados.
A mudança foi para produção.
No mundo da programação agentiva esse processo fica mais complexo. Um agente pode executar dezenas de operações. Pode alterar muitos arquivos. Pode gerar testes. Pode corrigir bugs sozinho. Pode preparar o pull request.
Por isso ficam cada vez mais importantes as regras de governança para IA no processo de desenvolvimento de software.
Quem pode executar um agente?
A que repositório ele tem acesso?
Pode modificar código de produção?
Pode rodar migrações de banco?
Pode instalar dependências?
Pode usar dados de produção?
Quem aprova suas mudanças?
Cada mudança tem trilha de auditoria?
É possível reproduzir por que determinada decisão foi tomada?
Essas não são perguntas do tipo "a IA terá importância algum dia". São questões sobre o processo de criação de software agora mesmo.
Não por acaso, ferramentas para times de desenvolvimento começam a adicionar recursos relacionados ao controle de contexto, padrões de código, review de agentes e monitoramento do uso de agentes. O fato de tais mecanismos se tornarem parte das ferramentas de desenvolvimento mostra a direção do mercado: o agente não pode ser apenas "um programador adicional", tem de ser parte de um processo de engenharia controlado.
"Vibe coding" é ótimo. Até certo ponto
Não há nada de errado em experimentar.
Quer criar um protótipo? A IA é fantástica.
Precisa validar uma ideia rapidamente? Ótimo.
Fazer um proof of concept? Melhor ainda.
Um pequeno automatismo interno? Talvez a IA faça a maior parte do trabalho.
O problema surge quando o protótipo começa a ser tratado como produto.
De repente: "vamos fazer algo rápido" vira: "vamos conectar isso ao CRM".
Depois: "vamos adicionar pagamentos".
Em seguida: "vamos ter 500 usuários".
E um mês depois: "por que esse sistema é tão lento e por que ninguém além do autor sabe como mantê-lo?"
Um protótipo pode ser rápido. Um produto precisa ser projetado. Essa é uma diferença enorme.
A IA não retira a responsabilidade. A eleva
E esse talvez seja o principal insight de toda a discussão.
Se antes o programador respondia principalmente por escrever o código corretamente, hoje responde cada vez mais por um processo mais amplo: entender o problema, escolher a solução, controlar a qualidade do código gerado, a segurança, os testes, a arquitetura, a mantenibilidade e a conformidade com as necessidades do negócio.
A IA pode executar parte do trabalho. Mas não deve automaticamente assumir a responsabilidade.
Aliás, eventos recentes no mundo da IA mostram que o problema de controle já não é só teoria. Nos últimos dias surgiram relatos de incidentes envolvendo agentes de IA em ambientes de desenvolvimento, incluindo agentes da OpenAI que supostamente interagiram com o ecossistema RubyGems durante ações de teste. A OpenAI confirmou o envolvimento de seus agentes e conduziu investigações sobre o ocorrido.
É um bom exemplo do porquê, à medida que a autonomia da IA cresce, aumentam também a importância das restrições de acesso, sandboxes, monitoramento e controle humano.
A IA pode ter acesso ao código. Isso não significa que deva ter acesso a tudo.
O que um bom software house deve fazer?
Primeiro, não fingir que a IA não existe. Pelo contrário.
Vale utilizá-la onde ela realmente aumenta a produtividade da equipe: análise de código, prototipagem, documentação, testes, refatoração, geração de elementos repetitivos e investigação de problemas.
Mas ao mesmo tempo é preciso manter os princípios clássicos da engenharia de software.
Arquitetura continua importando.
Code review continua importando.
Testes continuam importando.
Segurança continua importando.
Documentação continua importando.
A experiência do desenvolvedor continua importando.
E, acima de tudo, continua importante a pessoa que pode dizer: "Sim, a IA gerou esse código. Mas antes de implantar, vamos verificar se deveríamos tê-lo escrito assim."
O mais caro pode não ser quanto você paga para escrever o código
Essa é uma perspectiva a mudar.
Se a IA permite criar uma função em uma fração do tempo anterior, ótimo. Mas o custo do software não termina no primeiro deploy.
O sistema será evoluído.
Será integrado com outros serviços.
Requisitos vão mudar.
Novos dispositivos, navegadores, sistemas de pagamento, regulações e necessidades de clientes vão surgir.
Alguém terá de voltar ao código daqui a um ano.
Alguém terá de encontrar um bug às 2:00 da manhã.
Alguém terá de realizar uma migração.
Alguém terá de proteger o sistema.
E então ficará claro se a empresa realmente economizou com a criação rápida do software ou apenas adiou custos para depois.
Por isso o verdadeiro valor não é que a IA escreva o máximo de código possível.
O valor é construir, com a ajuda da IA, um software melhor mais rápido, sem perder o controle sobre o que foi construído.
Na Web24 vemos a IA como ferramenta, não como substituta da engenharia
A IA pode ser um ótimo membro do time.
Pode acelerar o trabalho.
Pode assumir tarefas repetitivas.
Pode ajudar desenvolvedores a analisar grandes volumes de código.
Pode encurtar o caminho da ideia até o primeiro protótipo funcional.
Mas entre "funciona" e "está pronto para viver pelos próximos cinco anos" existe um enorme espaço.
É justamente aí que começa a verdadeira engenharia de software. Porque hoje é cada vez mais fácil gerar código. Mais difícil é construir um sistema pelo qual se possa assumir responsabilidade com tranquilidade. E talvez essa passe a ser uma das competências mais importantes dos software houses nos próximos anos.
Não apenas escrever código.
Nem apenas usar IA.
Mas a habilidade de combinar IA, experiência humana, arquitetura, segurança e responsabilidade pelo sistema como um todo.
