O código deixou de ser o centro
Durante décadas, a engenharia de software girou em torno de um
elemento central: o código. Escrever, revisar e manter linhas de programação
era o núcleo da atividade, e o principal gargalo de produtividade. Entretanto,
esse paradigma começa a mudar de forma estrutural com o avanço da Inteligência
Artificial (IA) Generativa. Hoje, o código já não é mais o ponto mais difícil –
nem o mais valioso – do processo.
Ferramentas baseadas em modelos de linguagem são capazes de gerar
código com velocidade e qualidade crescentes. Segundo uma pesquisa, cerca de 78% das empresas já utilizam IA em pelo menos uma
função, e a adoção de ferramentas voltadas ao desenvolvimento de software
avança rapidamente. O problema é que essa evolução não foi acompanhada por
mudanças equivalentes na forma como o software é concebido. Em outras palavras:
ficou mais fácil escrever código, mas não necessariamente escrever o código
certo.
Esse descompasso revela uma mudança mais profunda. Se antes o
desafio era transformar requisitos em código, agora o maior risco está em
transformar requisitos mal definidos em código perfeitamente executado. A IA
acelera a entrega, porém também amplifica erros de concepção. Nesse novo
cenário, o centro da engenharia de software deixa de ser a codificação e passa
a ser a especificação. Ou seja, a definição clara, estruturada e validada do
que precisa ser construído.
Essa transição exige uma mudança de mentalidade. Especificar bem
significa traduzir regras de negócio, restrições técnicas e requisitos
regulatórios em um formato que possa ser interpretado por máquinas e humanos.
Em setores como o financeiro, isso ganha ainda mais relevância: cada
funcionalidade precisa ser rastreável, auditável e alinhada a normas como DORA,
GDPR e Basel III. A simples justificativa de que “foi a IA que gerou o código”
não é aceitável para um auditor.
Ao mesmo tempo, essa mudança reposiciona um dos maiores desafios
históricos das grandes organizações: os sistemas legados. Estimativas de
mercado indicam que grande parte da lógica de negócio ainda está concentrada em
plataformas antigas, muitas vezes sem documentação adequada. Nesse contexto, a
dificuldade não está em reescrever o código, mas em entender o que ele faz. Sem
uma camada de especificação confiável, qualquer tentativa de modernização corre
o risco de perder conhecimento crítico acumulado ao longo de décadas.
É aqui que a discussão sobre governança ganha protagonismo. A
rápida disseminação de ferramentas de IA criou um cenário em que
desenvolvedores utilizam múltiplos assistentes, modelos e ambientes sem uma
estrutura central de controle. O resultado é fragmentação, aumento de custos e
riscos de segurança. Especialistas indicam que, embora a adoção de IA seja
ampla, apenas uma parcela das empresas redesenhou seus processos para governar
esse uso de forma consistente. A consequência é uma nova forma de dívida
tecnológica: invisível, mas crescente.
Outro vetor dessa transformação é a ascensão dos agentes de IA.
Diferentemente dos assistentes tradicionais, esses sistemas são capazes de
executar tarefas completas de forma autônoma, como criar funcionalidades, testar
aplicações e interagir com pipelines de desenvolvimento. Isso amplia ainda mais
a necessidade de especificações bem definidas. Se antes o desenvolvedor
interpretava o requisito, agora essa interpretação pode ser feita por múltiplos
agentes, e qualquer ambiguidade se multiplica em escala.
Nesse novo modelo, o papel dos profissionais de tecnologia também
evolui. Para além do escrever código, passa a ser essencial estruturar
problemas, definir regras e garantir coerência entre intenção e execução. A vantagem
competitiva deixa de estar na velocidade de codificação e passa a residir na
capacidade de transformar complexidade em especificações claras, reutilizáveis
e governáveis.
A engenharia de software não está deixando de ser técnica, porém
está se tornando mais estratégica. Em um mundo onde a IA escreve código com
eficiência crescente, o verdadeiro diferencial está em definir, com precisão, o
que deve ser construído. No fim das contas, a pergunta mais importante já não é
“como programar”, mas “o que, exatamente, estamos pedindo para a máquina
fazer”.
Leonardo
Sepulcri - Head de Inovação e Tecnologia no Brasil da GFT Technologies
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