A inteligência artificial começou a ocupar um espaço que, até pouco tempo atrás, era considerado exclusivamente humano: o desenvolvimento de softwares. Ferramentas capazes de criar, revisar e corrigir códigos sem intervenção direta de programadores já fazem parte da rotina de empresas de tecnologia e vêm alterando a dinâmica do setor.

O movimento ganhou força com a adoção do chamado agentic engineering, modelo em que a IA deixa de apenas responder comandos para atuar de forma autônoma, tomando decisões e executando tarefas ao longo do processo de desenvolvimento.

Uma pesquisa da Universidade Cornell, nos Estados Unidos, mostrou que sistemas de IA já conseguem não apenas gerar códigos, mas também aprimorá-los por iniciativa própria. Segundo o estudo, mais de um quarto das alterações feitas pelos agentes ocorreu para melhorar a estrutura e a legibilidade dos softwares.

A adoção dessas ferramentas avançou rapidamente nos últimos meses. Dados da multinacional Jellyfish indicam que o uso de agentes de IA em empresas saltou de 51% para 82% no início deste ano. O levantamento também aponta redução no tempo gasto com revisão de códigos e aumento de processos automatizados em que a própria inteligência artificial cria e valida alterações.

No Brasil, empresas do setor já relatam ganhos expressivos de produtividade. Um relatório da desenvolvedora Codeminer42 apontou aumento de até quatro vezes na velocidade de entrega de projetos realizados com apoio de IA.

Em um dos casos analisados, um sistema voltado para atendimento veterinário foi desenvolvido em prazo até três vezes menor do que o habitual. Em outro projeto, um desenvolvedor concluiu 12 mil linhas de código em apenas cinco dias — trabalho que, segundo a empresa, antes levaria pelo menos um mês.

Apesar do avanço da automação, especialistas afirmam que o cenário não aponta para o desaparecimento dos desenvolvedores, mas para uma mudança no perfil da profissão.

“O profissional deixa de ser alguém focado apenas em escrever código e passa a atuar mais como supervisor e estrategista”, afirma Edy Silva, developer relations da Codeminer42.

Segundo ele, a qualidade dos resultados depende cada vez mais da capacidade humana de orientar os sistemas de IA, definir parâmetros e validar decisões tomadas pelas ferramentas.

“Não estamos falando de substituir pessoas. A IA acelera o trabalho, mas continua exigindo supervisão, senso crítico e experiência técnica”, diz.

O avanço dos agentes autônomos também ampliou discussões sobre segurança da informação e governança tecnológica. À medida que sistemas ganham autonomia para alterar códigos e executar processos, cresce a preocupação com falhas, vieses e decisões automatizadas sem controle adequado.

Nesse cenário, empresas passaram a reforçar mecanismos de auditoria, rastreabilidade e validação de sistemas baseados em IA. Para especialistas, a supervisão humana continuará sendo um dos principais elementos de segurança no desenvolvimento de softwares, mesmo em ambientes cada vez mais automatizados.