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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