A IA já cria códigos, programa, revisa e decide: sobra o que para os desenvolvedores?
O avanço dos agentes autônomos desafia a lógica tradicional da produção de tecnologia e coloca os profissionais em funções mais estratégicas e de governança.
Por Izabel Duva Rapoport 24 abr 2026, 16h12 | Atualizado em 30 abr 2026, 14h30
A criação de soluções em inteligência artificial demanda, historicamente, desenvolvedores de softwares. Mas, e quando a própria tecnologia passa a criar sistemas sozinha?
Uma pesquisa da Universidade Cornell, em Nova York, revela que a IA não apenas escreve código, mas também o aprimora ativamente. E mostra também que a refatoração (nome dado à melhoria estrutural) ocorre de maneira intencional, ou seja: com os agentes alterando de forma autônoma de 1 a cada 4 códigos (26,1% dos commits), principalmente para aumentar a manutenibilidade (52,5%) e a legibilidade (28,1%) dos sistemas.
Esse conceito é intitulado de agentic engineering (agentes autônomos), metodologia de trabalho em que a IA deixa de apenas responder comandos e passa a atuar como um agente ativo, capaz de planejar tarefas, tomar decisões e executar ações sem a intervenção humana.
Do suporte à autonomia
Já no início de 2025, 51% das empresas utilizavam IA com agentes, segundo um estudo da multinacional Jellyfish. Poucos meses depois, esse número saltou para 82%. No mesmo período, houve redução no tempo de revisão de código (1,16 vezes) e um aumento significativo no uso de fluxos em que a própria IA cria, confirma e analisa.
Na Codeminer42, especializada em desenvolvimento de softwares, um relatório indica ganho de produtividade de três a quatro vezes. Baseado nas atividades de um desenvolvedor sênior da empresa brasileira, o estudo destaca a produção de um agente de IA para veterinários, concluída em dois meses. “Com a adoção do agentic engineering, a produtividade chegou a ser três vezes maior”, conta Edy Silva, developer relations da companhia.
O executivo também cita o ganho de qualidade, além da quantidade. Um outro caso, que usaria 41 horas de produção sem o agente, levou pouco mais de 20 horas com o uso da tecnologia. “Em menos tempo, foi possível fazer mais: nove funcionalidades concluídas e implantadas, seis melhorias adicionais não solicitadas pelo cliente, 134 verificações automatizadas de qualidade e nenhum defeito constatado após implantação”, descreve.
E como ficam os desenvolvedores?
Para Edy, o contexto não elimina o profissional responsável pela engenharia e construção dessas tecnologias – ao contrário: redefine seu papel. “Em vez de executar tarefas operacionais, o desenvolvedor passa a atuar de forma mais estratégica, coordenando e supervisionando diferentes agentes de IA ao longo do processo”.
Essa nova dinâmica, de acordo com ele, exige um domínio técnico ainda mais sólido, já que a qualidade dos resultados depende da capacidade de orientar a IA com precisão. Ou seja, na prática, saber estruturar bons comandos se torna essencial para extrair o máximo de desempenho, agilidade e assertividade das tecnologias.
“O uso da IA pode duplicar ou até triplicar a produtividade de um profissional competente; então, não estamos falando de substituir o humano pela tecnologia”, afirma. “Trata-se dele saber como aproveitar os recursos de IA para entregar um trabalho de qualidade, com mais agilidade e menos sujeito a erros – até porque a IA não é infalível. Ela erra”, pondera o developer relations.
As 5 competências dos líderes mais disputados
O trabalho do desenvolvedor, portanto, muda. E não só isso. Para Edy, a engenharia orientada a agentes autônomos representa a ressignificação do papel, mas também do valor do profissional. “Ele deixa de ser um mero ‘escritor de códigos’ para se tornar um orquestrador, um maestro de agentes de IA aplicáveis ao desenvolvimento de soluções tecnológicas”.
Em outras palavras, usadas também pelo executivo da Codeminer42, a lógica da atribuição ao humano deixa de estar centrada em “programar cada passo” e migra para “ensinar o sistema a decidir”. “Nosso trabalho não é digitar código: é pensar em problemas, tomar decisões, projetar soluções. A IA libera o profissional do operacional para atuar no estratégico”.
Um novo lugar na cadeia de valor
Para exemplificar, o especialista revela que já desenvolveu projetos inteiros com apoio de IA. “Em um deles, foram 12 mil linhas de código em cinco dias, algo que antes levaria pelo menos um mês. Não escrevi uma única manualmente, mas fui responsável por todas as decisões ao longo do processo”.
Um outro ponto chama a atenção: à medida que sistemas baseados em IA ganham autonomia, cresce também a necessidade de estabelecer regras claras, critérios de validação e mecanismos de controle sobre as decisões automatizadas. Nesse cenário, Edy explica que o profissional assume o papel central na definição de diretrizes, na garantia de conformidade e na supervisão das operações, assegurando que os resultados estejam alinhados aos objetivos do negócio e a padrões éticos.
“É importante enfatizar: as boas práticas (agile, eXtreme programming) são ainda mais valiosas com IA, tendo o desenvolvedor à frente da governança e dos limites, garantindo que as decisões executadas pelos agentes sigam critérios confiáveis e auditáveis”.
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