A IA generativa (GenAI) e a sua rápida adoção reformularam fundamentalmente as indústrias, e o desenvolvimento de software está na vanguarda desta transformação. Atualmente, a IA gera mais de um quarto do novo código da Google!
Esta rápida adoção da IA oferece lições valiosas para outras indústrias que enfrentam dificuldades relacionadas com a adoção. Um inquérito recente concluiu que 81% dos engenheiros de software estão a utilizar a GenAI para automatizar tarefas que anteriormente eram realizadas manualmente — uma mudança dramática em relação a apenas dois anos atrás.
Para explorar melhor estas conclusões, falámos com Robert Whiteley, CEO da Coder, que partilhou a sua perspetiva sobre o impacto da IA no desenvolvimento de software e as suas potenciais implicações noutros setores. Nesta sessão de perguntas e respostas, Rob analisa as oportunidades, os riscos e a dinâmica em evolução da adoção da IA, fornecendo orientações às organizações sobre como integrar com sucesso a IA nos seus fluxos de trabalho, evitando simultaneamente armadilhas comuns.
- A adoção da IA capacitou verdadeiramente os programadores ou está a introduzir novas complexidades e pressões que não estavam tão presentes anteriormente? Existem aspetos da experiência dos programadores que possam ter piorado devido à IA?
"Quando implementada corretamente, a IA pode transformar radicalmente a produtividade dos programadores e a experiência geral dos programadores. Ao simplificar tarefas de programação entediantes, reduzir erros e melhorar a qualidade do código, a IA permite que os programadores se concentrem em trabalho de maior valor. Trata-se de amplificar o seu impacto, não de substituir a sua criatividade. Mas, embora os benefícios sejam inegáveis, a integração da IA no desenvolvimento de software traz consigo o seu próprio conjunto de desafios.
A adoção da IA no desenvolvimento tem sido rápida. Há apenas dois anos, a maioria dos programadores não utilizava ferramentas de IA; agora, 81% dos engenheiros de software estão a utilizar a GenAI para automatizar tarefas que anteriormente realizavam manualmente. Este aumento acelerou a produtividade, mas também criou a necessidade de encontrar um equilíbrio. Os programadores têm de aprender a incorporar a IA para complementar as suas competências, mantendo simultaneamente a supervisão humana necessária para obter resultados de elevada qualidade.
Um dos maiores riscos é a dependência excessiva da IA. A conveniência de delegar tarefas à IA pode, por vezes, reduzir o escrutínio dos seus resultados, anulando os ganhos de eficiência que promete. Ao mesmo tempo, os programadores enfrentam uma pressão crescente para dominar novos conjuntos de competências, de modo a trabalharem eficazmente com ferramentas de IA. Gerir a IA nos fluxos de trabalho é cada vez mais semelhante a gerir uma equipa — exige uma combinação de competências técnicas e de liderança que muitos programadores ainda estão a aprender a dominar. Pense na GenAI como um estagiário entusiasta que procura agradar ao programador. Obter bons resultados do seu companheiro GenAI requer instruções específicas, reforço positivo e orientação iterativa.
As organizações também enfrentam dificuldades de normalização quando implementam a IA. Muitas vezes, dependem de ferramentas de parceiros existentes ou adotam soluções fragmentadas com base em preferências individuais ou aquisições. Isto cria um conjunto heterogéneo de ferramentas que complica os fluxos de trabalho e a governação, especialmente em organizações maiores, onde a utilização de IA não autorizada pode rapidamente ficar fora de controlo.
Para capacitar verdadeiramente os programadores, as empresas precisam de políticas e orientações claras desde o início. Os programadores devem sentir-se confiantes ao utilizar a IA, mantendo-se críticos em relação aos seus resultados. E, talvez mais importante, a adoção deve ocorrer a um ritmo que apoie a aprendizagem e o crescimento. A IA é uma ferramenta poderosa, mas funciona melhor quando reforça — e não substitui — a experiência humana."
- Considera que as empresas sobrestimam o impacto da IA a curto prazo, mas subestimam os seus riscos a longo prazo, como potenciais enviesamentos ou a dependência excessiva da automatização? Existem riscos que não estão a ser suficientemente abordados?
"A rápida adoção de ferramentas de IA ultrapassou a preparação de muitas empresas para lidar com os riscos. Embora o otimismo inicial em torno dos benefícios da IA seja bem fundamentado, demasiadas empresas estão a avançar sem a infraestrutura necessária para mitigar ameaças críticas, como a exfiltração de dados, o roubo de propriedade intelectual, a injeção de instruções e o envenenamento de dados. Com 2025 a afirmar-se como o ano das violações de dados relacionadas com a IA generativa, investir em mecanismos de proteção adequados não é opcional — é essencial para implementar a IA com sucesso no panorama de cibersegurança cada vez mais complexo dos dias de hoje.
Existe também a questão de quem é proprietário dos resultados. A maioria das ferramentas de assistência à programação com GenAI — especialmente as versões pagas e não destinadas ao consumidor — atribui os direitos de propriedade intelectual ao programador. Também oferecem indemnização contra riscos associados aos LLM subjacentes. No entanto, isto não é universal. As empresas têm de compreender cuidadosamente os termos e condições das ferramentas que permitem — e bloqueiam. Caso contrário, as organizações podem acabar por ser coproprietárias da propriedade intelectual.
Os riscos da IA são reais. As empresas têm de equilibrar a utilização das capacidades da IA com a manutenção da supervisão humana, para garantir a qualidade, a precisão e a segurança. O sucesso futuro começa hoje com um planeamento ponderado e uma execução disciplinada. As empresas não podem dar-se ao luxo de perseguir casos de utilização chamativos da IA ou ganhos rápidos sem alinhar estas iniciativas com as necessidades reais das suas equipas de desenvolvimento. A abordagem correta combina políticas de governação claras, formação dos utilizadores e um enfoque na resolução de problemas significativos. É assim que todo o potencial da IA pode ser concretizado de forma segura e eficaz. Para as organizações que procuram implementar corretamente estas soluções, trabalhar com parceiros experientes de desenvolvimento de software personalizado pode ajudar a enfrentar estes desafios."
- Que setores poderão assumir erradamente que a IA não é tão relevante para a sua área, mas que mais beneficiariam da sua integração? Existem casos de sucesso surpreendentes em que os conhecimentos sobre IA dos programadores estão a revolucionar setores improváveis?
"A IA está a transformar todos os setores, desde os cuidados de saúde à indústria transformadora e até ao entretenimento. Apesar das suas diferenças, muitos destes setores partilham significativamente os mesmos problemas. Quer se trate de adequar a capacidade de camas à procura flutuante de doentes num serviço de urgência, quer de otimizar uma cadeia de abastecimento de produtos, a raiz desses desafios reside frequentemente numa gestão ineficiente dos dados. As ferramentas de IA podem dar uma grande ajuda na simplificação destes processos através da automatização, tal como fazem pelos programadores quando se trata de escrever código.
No caso da Coder, o setor automóvel foi o que mais me surpreendeu. Os fabricantes de automóveis empregam grandes equipas de programadores para criar e manter automóveis cada vez mais inteligentes e autónomos. Não é invulgar que um grande fabricante tenha 10 000 ou mais programadores. As maiores implementações da Coder são realizadas por fabricantes de automóveis; todos utilizam mais do que uma solução GenAI."
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- Como aborda os líderes que receiam que a adoção da IA possa conduzir à perda de empregos ou à perda da intuição humana? Poderá o primeiro passo na adoção da IA estar mais relacionado com a mentalidade do que com a tecnologia?
"A mentalidade e a comunicação certas são essenciais para iniciar uma iniciativa de IA. A resistência à mudança é normal, especialmente quando essa mudança vem acompanhada de tantos rumores e potenciais riscos como a IA. Os responsáveis pela tomada de decisões têm de demonstrar o valor real da IA e o seu impacto no dia a dia dos programadores.
Os programadores serão sempre solucionadores de problemas, e isso não mudará com a implementação da IA. O que mudará é a forma como resolvem os problemas. À medida que a IA for introduzida, cada programador tornar-se-á essencialmente o gestor da sua própria equipa de robôs, pedindo-lhes que pensem de forma diferente sobre como decompor um problema e transmitir a tarefa subsequente a um agente de IA. Isto exige uma mudança de um conjunto de competências puramente técnicas para competências interpessoais – em vez de valorizarem conhecimentos profundos num determinado conjunto de linguagens de programação, os programadores precisam de perguntar: “Consigo comunicar eficazmente?”
Os programadores terão também um nível crescente de autonomia na resolução de problemas, uma vez que caberá a cada indivíduo decidir como estrutura a sua equipa de robôs de IA. Por exemplo, decidir se pretende atribuir robôs a diferentes fases do ciclo de vida do desenvolvimento de software, dividir o trabalho por linguagem de programação, entre outras opções. Disponibilizar formação ou oportunidades de desenvolvimento de competências para ajudar os programadores a desenvolver estes novos conjuntos de competências interpessoais é um passo essencial para o seu sucesso a longo prazo.
É também importante que os responsáveis pela tomada de decisões reconheçam que a IA ainda não está preparada para substituir completamente o contributo humano, desmistificando ideias erradas e posicionando corretamente as novas iniciativas como uma ferramenta útil, e não como um substituto. A IA deu passos impressionantes nos últimos anos, mas estas ferramentas só conseguem levar os programadores 80% do caminho. É necessário o toque humano para aperfeiçoar os 20% restantes e obter ganhos de tempo e de qualidade. Ao posicionarem a IA como um assistente para acelerar a transformação digital, os líderes podem preparar melhor as suas equipas não só para aceitarem relutantemente as ferramentas de IA, mas também para as adotarem e elevarem a sua experiência e os seus conjuntos de competências globais."
- O movimento de “antecipação” foi verdadeiramente acelerado pela IA ou está apenas a acompanhar a tendência mais ampla para o DevOps e a automatização? Existem áreas em que a antecipação teve efeitos contraproducentes ou criou novos estrangulamentos?
"A abordagem de ‘antecipação’ é utilizada há muito tempo para resolver problemas no desenvolvimento de software antes de estes surgirem. No entanto, nos últimos anos, foram antecipadas tantas tarefas que os programadores estão a dedicar cada vez menos tempo a projetos de programação propriamente ditos. Está na altura de os CIO e CTO repensarem as suas estratégias.
Embora o DevOps e o DevSecOps possam proporcionar uma automatização significativa e poupanças de tempo, muitas vezes isso acontece à custa do programador. Antecipar as operações no ciclo de vida do desenvolvimento de software conduz a um aumento da carga cognitiva e a uma diminuição da produtividade dos programadores. A GenAI surgiu, em parte, como resposta a este problema. É uma nova ferramenta no arsenal dos líderes para compensar os problemas de produtividade e de experiência dos programadores.
Os líderes de DevOps e de Engenharia de Plataformas podem recorrer a Ambientes de Desenvolvimento na Nuvem como forma de automatizar a GenAI à escala. Garantem que a GenAI está sempre ligada, corrigida e corretamente sujeita a controlo de versões, o que simplifica o acesso dos programadores contratados externos, permite que as equipas de ciência de dados tirem partido dos recursos de computação na nuvem e reduz o tempo de integração dos programadores em novos projetos. Vemos que as empresas mais bem-sucedidas utilizam CDE para “antecipar” ferramentas – especialmente a GenAI – para os programadores, sem acrescentar um custo de produtividade.
O que se segue?
O percurso da adoção da IA no desenvolvimento de software oferece um modelo poderoso para outras indústrias. Embora a IA generativa tenha desbloqueado novos níveis de produtividade, também destaca a importância da supervisão humana, de uma implementação ponderada e de uma mudança de mentalidade no sentido da colaboração com a IA enquanto parceira.
À medida que as empresas de outros setores ponderam integrar a IA, as perspetivas de Rob Whiteley sublinham uma conclusão fundamental: uma adoção bem-sucedida não consiste apenas em tirar partido de tecnologia de ponta, mas também em capacitar as pessoas para trabalharem de forma mais inteligente, e não mais arduamente.
Ao promover uma governação transparente, permitir a melhoria das competências e dar prioridade a uma integração fluida, as organizações podem enfrentar os desafios da adoção da IA e desbloquear o seu potencial transformador.
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