Nos últimos anos, a inteligência artificial generativa tem transformado o desenvolvimento de software. Ferramentas de código assistido por IA – de assistentes de chat a complementos no editor – estão se tornando onipresentes no fluxo de trabalho. Uma pesquisa global de 2023 com mais de 90 mil desenvolvedores revelou que 70% já utilizam ou planejam utilizar ferramentas de IA no processo de desenvolvimento​.

Com a IA, escrever código nunca foi tão fácil – basta descrever uma funcionalidade em linguagem natural ou apertar a tecla tab para receber blocos inteiros de implementação gerados automaticamente​.

Entretanto, essa velocidade e conveniência trazem um outro lado da moeda. Líderes veteranos na indústria já soam o alarme sobre o impacto na qualidade do código e na dívida técnica.

A dívida técnica refere-se ao custo futuro de manutenção e retrabalho resultante de decisões técnicas tomadas visando rapidez em vez de qualidade. Assim como contraímos dívidas financeiras que precisarão ser pagas com juros, um código apressado ou mal projetado acumula um “passivo” que cobra seu preço adiante – em forma de bugs, dificuldade de dar suporte ou necessidade de refatorações extensas.

Neste artigo, quero te dar uma visão clara sobre como o código gerado por IA pode estar influenciando na sua dívida técnica.

Como a IA está sendo usada para gerar código?

Para entender os efeitos na dívida técnica, é importante primeiro mapear como as equipes de engenharia estão usando IA para gerar código em seu dia a dia. Hoje, os desenvolvedores contam com uma variedade de assistentes de programação baseados em modelos de linguagem.

GitHub Copilot

Integrado diretamente nas IDEs, o Copilot sugere trechos de código em tempo real, completando funções e blocos inteiros com base no contexto do arquivo. Seu impacto já é massivo: 90% dos desenvolvedores afirmam ter commitado código gerado pela ferramenta e, em média, 30% das sugestões feitas pelo Copilot são aceitas. Essa facilidade transformou a maneira como os times desenvolvem software.

ChatGPT

Diferente do Copilot, o ChatGPT funciona como um consultor de código, permitindo que os devs descrevam um problema em linguagem natural e recebam soluções estruturadas. Seu uso vai além de gerar código – ele é empregado para explicar erros, sugerir refatorações e até revisar PRs. Hoje, é a ferramenta de IA mais utilizada por desenvolvedores, por sua versatilidade em resolver dúvidas rapidamente.

Tabnine

O Tabnine segue um modelo semelhante ao Copilot, fornecendo sugestões linha a linha, mas com suporte a múltiplas linguagens e modelos que podem rodar localmente. Isso o torna uma opção interessante para empresas que priorizam privacidade e controle sobre o código gerado por IA.

Outras ferramentas

O mercado de IA para código está se expandindo rapidamente. A Amazon lançou o CodeWhisperer, otimizado para AWS. O Replit integrou o Ghostwriter, e empresas como Google e Meta desenvolvem assistentes internos, como o AlphaCode. Esses sistemas ajudam na geração de boilerplate, testes unitários, traduções entre linguagens e otimização algorítmica.

Impacto da IA no workflow de desenvolvimento

O uso da IA mudou a forma como os desenvolvedores trabalham. Em vez de buscar respostas no Stack Overflow, muitos agora consultam diretamente seus assistentes de IA. Estudos indicam que programadores podem escrever código até 55% mais rápido com essas ferramentas, enquanto times reportam melhoria na colaboração e na qualidade da documentação.

O que antes era uma novidade agora se tornou parte essencial do toolkit de engenharia de software. No entanto, junto com a velocidade, vêm desafios relacionados à qualidade do código e ao impacto na dívida técnica, que precisam ser monitorados com atenção.

Os riscos ocultos do código gerado por IA na dívida técnica

A facilidade de gerar código em questão de segundos pode mascarar desafios invisíveis que aumentam a dívida técnica ao longo do tempo. Inicialmente, tudo parece ótimo: o recurso está implementado e funcionando, e o time ganhou velocidade. O perigo, contudo, está nas escolhas arquiteturais e de qualidade que a IA “toma” pelo desenvolvedor e que nem sempre são evidentes de imediato

Violação das boas práticas (Dry, design, arquitetura)

A IA não entende o sistema como um todo. Ela gera código com base em padrões estatísticos, sem considerar a arquitetura, as convenções internas ou as funcionalidades já existentes. Isso leva à duplicação desnecessária, com diferentes trechos resolvendo o mesmo problema. Um estudo da GitClear revelou um aumento de 8x na frequência de blocos de código duplicados com a adoção massiva de assistentes de código. Essa redundância passa despercebida nos code reviews e, quando mudanças são necessárias, múltiplas cópias precisam ser ajustadas manualmente, elevando o risco de bugs.

Crescimento desordenado e retrabalho constante

O churn de código – ou seja, código adicionado que logo depois precisa ser modificado ou removido – dobrou entre 2021 e 2024 com o uso de IA. Isso significa que muitas sugestões geradas são aceitas rapidamente, mas depois precisam ser corrigidas ou reescritas. Esse retrabalho constante consome tempo e leva a um crescimento desordenado da base de código, dificultando futuras evoluções.

Riscos de segurança e qualidade escondidos

A IA pode gerar código que funciona no caso mais comum, mas ignora falhas de segurança e edge cases. Isso inclui desde entradas não validadas (abrindo brechas de segurança) até a falta de gerenciamento adequado de recursos (como conexões de banco de dados não fechadas). O relatório DORA identificou uma queda de 7,2% na estabilidade das entregas de software associada ao uso de IA, sugerindo que código gerado pode introduzir vulnerabilidades e fragilizar sistemas.

A ilusão da produtividade

Muitas linhas de código geradas não significam progresso real. Se a empresa mede produtividade apenas por número de commits ou features entregues, pode acabar incentivando inflação da dívida técnica. Um estudo mostrou que desenvolvedores podem produzir até 55% mais rápido com IA, mas isso também pode significar 55% mais código mal estruturado para manter depois.

A IA não gera dívida técnica por si só, mas pode acelerá-la se não houver um controle rigoroso. A chave é não aceitar código cegamente e manter processos sólidos de revisão, arquitetura e qualidade. O uso consciente da IA pode trazer benefícios, mas só se o time permanecer no controle do código que entra no sistema.

Código gerado por IA e qualidade do software

A IA pode acelerar a escrita de código, mas isso não significa automaticamente um código de alta qualidade. Há ganhos e perdas em termos de consistência, legibilidade, reutilização, testes, manutenção e desempenho. Vamos aos impactos principais:

Falta de consistência e padrões quebrados

A IA não segue necessariamente os padrões internos do projeto. Pode sugerir nomes de variáveis, organização de classes ou estilos diferentes do adotado pela equipe, quebrando a uniformidade do código. Pequenas inconsistências podem parecer inofensivas, mas em sistemas grandes, dificultam a leitura e a colaboração. Além disso, a IA tende a gerar soluções genéricas, sem considerar arquiteturas específicas da empresa, o que pode levar a fragmentação e degradação arquitetural.

Legibilidade: código claro ou verboso demais

Quando bem direcionada, a IA pode gerar código claro e até incluir comentários úteis. Mas, muitas vezes, produz implementações desnecessariamente longas e prolixas. Há casos em que, em vez de abstrair lógica comum, o código gerado apenas repete padrões sem otimização. Isso torna a leitura mais difícil e pode aumentar a complexidade sem necessidade.

Reutilização vs. reinventar a roda:

A IA pode gerar código que piora a dívida técnica?

A resposta curta: sim, e rápido. Sem uma revisão cuidadosa, a IA pode produzir código que vira dívida técnica instantaneamente. Aqui estão alguns dos principais problemas:

Reimplementação desnecessária

A IA não tem consciência do que já existe no seu códigobase. Isso significa que pode gerar código do zero para funcionalidades que já têm implementações prontas e otimizadas. Exemplo clássico: um dev pede ao Copilot uma função para ordenar uma lista, e a IA cria um algoritmo inteiro, ignorando que há um .sort() nativo para isso. Resultado? Código redundante, mais complexo e menos eficiente.

Código aparentemente correto, mas frágil

A IA gera soluções plausíveis, mas às vezes com falhas lógicas sutis. Uma função pode funcionar para inputs comuns, mas quebrar em casos extremos ou falhar silenciosamente. Esse tipo de erro só aparece tarde demais, quando já virou um bug em produção, exigindo correções urgentes e pagando a dívida técnica com juros.

Dependências desnecessárias e escolhas ruins

Se um desenvolvedor pede à IA uma solução para gerar PDFs em Node.js, ela pode sugerir um pacote aleatório sem saber que a equipe já usa outro. Agora temos duas soluções diferentes para o mesmo problema, aumentando a complexidade do sistema. O mesmo acontece com queries SQL ineficientes ou bibliotecas desatualizadas, que só revelam seus problemas quando já causaram impacto na performance ou manutenção.

Código legado e padrões ruins se proliferando

A IA aprende com repositórios públicos, o que significa que também absorve más práticas. Se um código antigo e inseguro foi muito usado no passado, há boas chances de a IA sugeri-lo, sem entender que ele já está obsoleto. Um exemplo? O Copilot gerando código C usando strcpy (vulnerável a buffer overflow), simplesmente porque foi treinado com muitos exemplos ruins.

Volume de código além do necessário

A IA pode transformar tarefas simples em implementações excessivamente prolixas. Em vez de sugerir um .filter(), pode gerar um laço manual iterando item por item, aumentando o tamanho do código sem necessidade. Esse excesso de boilerplate pode parecer inofensivo, mas, no longo prazo, torna o códigobase mais difícil de entender, modificar e manter.

O problema não é a IA gerar código ruim de propósito – ela simplesmente otimiza pelo caminho mais óbvio, não pelo mais sustentável. Isso significa que, sem um olhar crítico, podemos estar acumulando dívida técnica na velocidade da luz. Líderes de engenharia precisam reforçar a revisão criteriosa e tratar o código gerado por IA como um rascunho inicial, nunca como a versão final. A tentação de aceitar sugestões rápidas pode economizar tempo hoje, mas custar dias ou semanas de retrabalho no futuro.

Como mitigar os riscos do código gerado por IA na dívida técnica

O uso de IA na programação é um caminho sem volta, mas sem controle, pode acelerar a acumulação de dívida técnica. A boa notícia? Existem práticas que ajudam a manter velocidade com qualidade. Aqui estão as principais estratégias para líderes de engenharia mitigarem os riscos:

Code reviews mais rigorosos

Se antes o code review já era crítico, agora ele precisa ser ainda mais cuidadoso. A IA pode gerar código funcional, mas que duplica lógica existente, ignora validações ou quebra padrões do projeto. Para evitar isso, os revisores devem inspecionar o código com atenção redobrada e usar checklists específicos, incluindo itens como:

✅ Verificar duplicações no codebase
✅ Checar se o código segue padrões internos
✅ Garantir que todos os cenários (incluindo erros) foram considerados

Além disso, questionar o autor sobre partes que parecem incoerentes força a compreensão do código antes do merge.

Ou você pode automatizar o processo de code review usando IA, hoje existem ferramentas que podem fazer isso como a Kodus e evitar que passe algum problema de código

Cultura de engenharia responsável

A IA não substitui o pensamento crítico. Desenvolvedores devem avaliar sugestões antes de aceitá-las, testando o código manualmente e validando sua eficácia. Uma boa prática é solicitar que, ao abrir um PR, o dev explique o que o código faz e por que está correto. Se não conseguir explicar claramente, provavelmente não deveria ser integrado ainda.

Diretrizes de uso da IA e treinamento da equipe

Estabeleça políticas claras sobre quando e como usar IA. Por exemplo:

• ✅ Usar IA para boilerplate, testes e geração de código não crítico
• 🚫 Evitar IA para código de segurança, compliance ou manipulação financeira
  Além disso, treinar a equipe em revisão de código gerado por IA e boas práticas de prompt engineering pode aumentar a qualidade das sugestões desde a origem.

Refatoração e manutenção contínua

Criar espaço no roadmap para refatorar código gerado por IA evita que pequenos problemas virem passivos gigantes. Times podem reservar X% da sprint para revisitar código da IA, remover duplicações e melhorar trechos subótimos. Celebrar quem melhora código existente ajuda a manter a qualidade a longo prazo.

Reavaliar métricas de desempenho

Se a empresa mede produtividade apenas por quantidade de código gerado, há um incentivo para acumular dívida técnica rapidamente. Equilibrar com métricas de qualidade do software, como número de bugs pós-release e complexidade do código, evita que a IA vire um motor de code churn.

Decisões arquiteturais devem ser humanas

A IA pode sugerir código útil, mas não deve definir arquitetura e design de software. Revisões periódicas de arquitetura ajudam a evitar soluções paralelas desnecessárias e manter a coerência do sistema.

 Criar um ciclo de aprendizado com IA

Equipes podem ensinar a IA a se alinhar aos seus padrões, seja por ajustes manuais nos prompts ou pelo uso de ferramentas que permitem treinar modelos no código interno. Além disso, documentar erros cometidos pela IA e compartilhá-los entre os devs melhora a capacidade do time de identificar problemas futuros.

O segredo é simples: não aceitar código gerado por IA cegamente, manter humanos no comando e garantir que as práticas de engenharia acompanhem essa evolução.

Conclusão

Assistentes de código movidos por IA estão redefinindo o desenvolvimento de software. Em pouco tempo, passamos de escrever cada linha manualmente para ter sugestões inteligentes e até trechos completos sendo gerados sob demanda. O impacto na produtividade é inegável, mas junto com a velocidade vêm desafios reais em relação à dívida técnica e à sustentabilidade do código.

Para líderes de engenharia, o desafio não é escolher entre adotar ou evitar IA – essa tecnologia veio para ficar. O verdadeiro trabalho está em extrair o melhor da IA sem comprometer a qualidade do software. Isso significa tratar essas ferramentas como um estagiário ultra-rápido, que precisa de orientação, revisão e ajustes constantes.

Se usada com responsabilidade, a IA pode ampliar a produtividade sem sacrificar boas práticas. Se usada sem controle, pode transformar codebases em um labirinto de complexidade desnecessária e retrabalho infinito.