Diretor de Tecnologia afirma que a IA está a causar grandes problemas de estabilidade

David Ting é o CTO da Bespin Global e trabalha na integração de IA em fluxos de trabalho há mais de uma década. Mas, no último ano, diz que o cenário mudou.

Falámos com David para discutir os resultados que tem observado. Disse que nem tudo são ganhos — a estabilidade é um grande problema.

Estabelecer uma estratégia de transformação com IA

Reflexões de David

A inovação acelerou ainda mais no último ano.

Trabalho ativamente com IA há mais de uma década. É um ambiente acelerado, e a inovação tornou-se ainda mais rápida no último ano.

Atualmente, sou o CTO da Bespin Global, onde estou a estabelecer a estratégia de transformação com IA, desde a otimização das operações até à incubação de novos produtos e serviços. Focamo-nos na revenda de serviços na nuvem e na consultoria, e temos 1,000 funcionários em todo o mundo.

Também criei e incubei dois produtos internos de IA — uma ferramenta de IA para o setor industrial e uma ferramenta de IA para segurança.

Dedico diariamente pelo menos 50% do meu tempo a escrever código e a automatizar o meu trabalho e a minha vida. Isto ajuda-me a manter-me a par dos mais recentes avanços técnicos. Na verdade, escrevi mais de 200 mil linhas de código com a ajuda de IA no último mês.

Porque é que o Claude Code deveria ser obrigatório

Temos centenas de programadores e todos utilizam o Claude Code.

Monitorizámos proativamente a velocidade de desenvolvimento e descobrimos que a produtividade dos programadores pode aumentar mais de 10 vezes. Pessoalmente, descobri que 10 vezes não é o limite.

Continuamos a utilizar as equipas tradicionais de desenvolvimento e QA, com um fluxo de trabalho padrão orientado por especificações. A mudança está nas ferramentas.

Até a equipa de QA escreve mais testes com IA — sobretudo testes Playwright e testes unitários adicionais.

A equipa de desenvolvimento também utiliza outras ferramentas. Pessoalmente, uso ferramentas de código aberto para a maioria das tarefas. Também utilizo OpenAI, Codex, Anthropic API e Claude. Utilizo todas estas ferramentas em simultâneo através de várias janelas de terminal.

Como a IA impulsiona os fluxos de trabalho de engenharia de ponta a ponta

Escrevemos a especificação do produto com IA, fazemos revisões da arquitetura com IA e escrevemos código com IA.

Para fazer isto, começa-se com uma especificação de conceção muito detalhada. Os seus programadores de IA irão desenvolvê-la, preencher os detalhes e examinar minuciosamente a conceção, identificando problemas. Depois, um agente trabalha em cada item de ação e entrega-o.

Quando a implementação estiver concluída, é necessária validação humana para garantir que o software funciona conforme concebido. Ligue ferramentas de observabilidade à pilha de código para monitorizar registos e métricas de desempenho e experimente utilizar a IA para otimizar ou corrigir erros com um objetivo muito claro.

Ao fazer isto, descobrirá que um programador pode rapidamente produzir trabalho equivalente ao de 20 a 60 programadores. O aperfeiçoamento do produto requer orientação especializada, mas a IA trata da maior parte da programação.

Porque é que a IA transfere o foco da qualidade do código para a produção

Continuei a considerar a qualidade do código uma métrica que acompanho, mas a IA transferiu o meu foco para o número de casos de utilização implementados e de linhas de código.

A razão é simples: a IA aumenta a produção. Por isso, as iterações são extremamente rápidas.

Não faça refatoração. Deixe que os resultados determinem onde deve investir o seu tempo.

Porque é que os especialistas humanos continuam a ser necessários nos fluxos de trabalho de engenharia

Por isso, quase tudo o que fazemos é influenciado pela IA. Melhorou imenso só nos últimos seis meses, mas os especialistas humanos continuam a ser essenciais para orientar o desenvolvimento. Garantem que o código funciona corretamente e que o design da experiência do utilizador é consistente.

A IA alucina bastante. Isto cria erros profundamente enraizados. É necessário alguém que conheça intimamente as boas práticas de arquitetura para os detetar.

É por isso que estamos a avançar para equipas mais pequenas, compostas por especialistas de classe mundial. A força da equipa já não é determinada pelo seu tamanho.

Porque é que a IA cria mais trabalho para as equipas de prevenção

A integração da IA conduziu obviamente a uma redução de custos. A nossa linha de montagem digital, baseada em IA agêntica, reduziu em 75% as necessidades de pessoal, ao mesmo tempo que aumentou a velocidade de entrega.

Este ano, estou também a experimentar automatizar funções dentro da empresa através de uma equipa de agentes e estou a obter alguns resultados encorajadores.

Mas estes ganhos não contam toda a história.

A qualidade varia bastante porque a programação é agora não determinística. O mesmo pedido produz resultados diferentes, o que pode ser frustrante.

Evitar que um erro passe para produção exige cuidados significativos — os pedidos têm de ser cuidadosamente construídos e o código tem de ser testado com rigor.

Por esse motivo, as pessoas estão também a trabalhar mais do que nunca — sobretudo as equipas de prevenção.

Como é que a IA afeta a disponibilidade em produção

Adicionámos monitorização abrangente e mecanismos de proteção. A API da Claude é instável em produção, pelo que a complementámos com modelos de código aberto, como o Qwen.

A disponibilidade em produção é outro problema. A nossa aplicação sofreu uma degradação grave da qualidade durante as horas de maior utilização.

Planeamos executar estas aplicações em LLM alojados por nós próprios como mecanismo de segurança.

Pensamentos de David

A disponibilidade em produção é outro problema. A nossa aplicação sofreu uma degradação grave da qualidade durante as horas de maior utilização.

Porque é que a programação prática supera a formação na implementação da IA

Quando implementei estas alterações, as pessoas pediram formação antes de utilizarem as ferramentas.

Devia ter exigido que as pessoas utilizassem IA no seu código desde o início. Em vez disso, fizeram imensa formação e frequentaram vários cursos.

A IA está a mudar tão rapidamente que o material fica desatualizado todas as semanas. A única forma de aprender é fazer.

Porque é que adicionar programadores acrescenta um custo ao projeto

Os CTO devem redesenhar as suas organizações. Porque, agora, as equipas de uma só pessoa têm a velocidade máxima.

A produtividade depende de duas coisas:

1. Quão bem define as tarefas para a IA
2. Quão bem valida e corrige o trabalho produzido pela IA

Mantenha as pessoas excelentes que trabalham bem com a IA. Adicionar pessoas a um projeto acrescenta um custo.

Porque devem os CTOs partir do princípio de que a IA irá falhar

Eis o meu conselho: sejam tão agressivos quanto possível na adoção, mas validem exaustivamente.

Encontrarão sucesso em todo o lado, mas irão deparar-se com falhas se não dispuserem de estruturas adequadas de validação e governação.

Os CTOs devem dedicar bastante tempo à implementação destas estruturas — e à incorporação de numerosos mecanismos de segurança.

Partam do princípio de que a IA irá falhar.

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