João Miguel Mesquita
No recente LlamaCon AI, evento da Meta dedicado à inteligência artificial, ficou claro que a revolução no desenvolvimento de software não está no horizonte – já está em curso. Satya Nadella, CEO da Microsoft, revelou que até 30% do código da empresa já é escrito por IA. Mark Zuckerberg foi ainda mais longe, prevendo que, dentro de um ano, metade de todo o desenvolvimento de software será conduzido por sistemas de IA. Para os gestores de empresas, esta não é apenas uma mudança tecnológica: é uma profunda disrupção nos modelos de produtividade, organização de equipas e competências exigidas ao talento técnico.
A nova era do “vibe coding”
A expressão “vibe coding”, hoje um termo em voga na comunidade técnica, refere-se ao uso de linguagem natural – conversacional – para gerar código através de ferramentas de IA generativa (genAI). Esta abordagem torna possível transformar ideias e objetivos empresariais diretamente em funcionalidades, sem a tradicional intermediação detalhada de programadores humanos.
Ferramentas como GitHub Copilot, ChatGPT (GPT-4 Turbo), Cursor ou Amazon Q Developer já permitem que qualquer programador, mesmo sem ser especialista, produza código, realize testes, identifique bugs ou implemente atualizações de forma muito mais rápida. Em alguns casos, como na AWS, a poupança já é quantificável: a migração de 30 mil aplicações Java para uma versão mais recente foi automatizada com IA, poupando o equivalente a 4.500 anos de trabalho humano e mais de 260 milhões de dólares.
Um impacto sistémico no ciclo de vida do software
A previsão da Gartner é clara: até 2028, 75% dos programadores profissionais estarão a utilizar ferramentas genAI, contra menos de 10% em 2023. E 80% das empresas terão integrado ferramentas de testes com IA nos seus ciclos de desenvolvimento. Esta adoção massiva reflete não só ganhos de produtividade (estimados em 30%), mas também uma reconfiguração estrutural da engenharia de software.
Não se trata apenas de escrever código. A IA já está a ser usada para gerar testes, criar documentação, sugerir melhorias, refatorar sistemas legados e até manter a coerência de políticas de segurança. Estima-se que até 70% do stack de aplicações – dependendo da camada – possa ser automatizado por IA, sobretudo em código repetitivo ou padronizado (como infraestrutura como código, APIs ou camadas de dados).
Um novo perfil de programador (e de equipas)
Com a IA a assumir uma parte substancial do desenvolvimento, o papel dos programadores transforma-se. Mais do que codificadores, serão arquitetos de sistemas complexos, condutores de agentes de IA e especialistas em prompt engineering – a arte de saber conversar com as máquinas.
Este novo paradigma exige equipas mais pequenas, mais ágeis e compostas por profissionais capazes de aliar conhecimento técnico à visão estratégica do negócio. Para os gestores, isso significa repensar a composição das equipas de TI, redefinir processos de recrutamento e investir em formação contínua focada na colaboração homem-máquina.
Oportunidade estratégica (e riscos reais)
A adoção de ferramentas genAI representa uma oportunidade estratégica clara: redução de custos, aceleração do time-to-market e aumento da capacidade de inovação. Segundo a MIT Technology Review, 94% dos líderes empresariais já utilizam IA generativa no desenvolvimento de software, sendo que 26% a aplicam em quatro ou mais fases do processo.
Mas há riscos. A qualidade do código, a integridade intelectual, os enviesamentos dos modelos e a necessidade de validação contínua obrigam a manter “o humano no circuito”. Como salienta a AWS, compreender o que o código faz, como o faz e os impactos que pode ter continua a ser responsabilidade das equipas humanas.
A transformação em curso é inevitável – e já está em marcha. Empresas que liderarem na adoção de IA no desenvolvimento de software terão uma vantagem competitiva clara. Mas essa vantagem dependerá menos da tecnologia em si e mais da capacidade de reorganizar processos, talentos e estratégias.
A recomendação aos gestores é inequívoca: iniciem hoje a integração das ferramentas genAI nos vossos ciclos de desenvolvimento, identifiquem casos de uso com ROI claro, redefinam competências-chave e preparem as vossas equipas para um mundo onde prompting será tão importante como programar.
Com informação Computerworld
