Com todo o burburinho sobre IA no desenvolvimento de software, é fácil se perder no hype. Mas o que os times de engenharia realmente esperam dessas ferramentas?
A verdade é que, na base, todo time técnico quer a mesma coisa: menos tarefas braçadas, mais tempo para pensar. Eles não querem que a IA escreva um sistema inteiro sozinha. Eles querem que ela ajude a tirar o peso das costas para que possam fazer o trabalho que realmente importa.
Um estudo da Microsoft e o report DevSecOps 2024 do GitLab mostram que a expectativa é alta. Mas também mostram que os times estão com o pé no chão. Separei alguns insights
1. Automatizar o que é chato e repetitivo
Vamos ser sinceros: boa parte do trabalho de engenharia é repetitivo. Testes unitários, documentação, tarefas operacionais. A gente faz porque precisa, mas ninguém acorda animado para isso.
96% dos devs querem que a IA cuide dessas tarefas, segundo a Microsoft. Faz sentido: quanto mais automação em cima do que é padronizável, mais espaço para criatividade, resolução de problemas e melhoria de arquitetura.
E aqui, o timing importa. Times que automatizam documentação e testes logo após escrever o código economizam horas de trabalho ao longo da sprint. Isso melhora não só a produtividade, mas também a moral do time.
A IA no desenvolvimento de software entra justamente como aliada nesse ponto: ela resolve o operacional para liberar o estratégico.
2. Otimização do tempo e gestão de tarefas
Organizar backlog, gerenciar tarefas, lidar com context switch constante. Tudo isso suga energia. A IA pode ser uma aliada silenciosa nessa guerra contra o caos.
Segundo o GitLab, 38% dos líderes querem IA ajudando a projetar métricas e identificar gargalos. Isso não é sobre dashboards bonitos — é sobre tirar insumos que ajudem a tomar decisões rápidas:
- Essa task está travada? Por quê?
- Quem revisa mais rápido esse tipo de PR?
- Qual parte do código mais causa bugs?
Ter IA processando esses dados em tempo real permite que os times reajam com mais precisão, sem depender apenas da intuição ou de achismos.
3. Qualidade de código com menos atrito
Review de código é uma das partes mais críticas do fluxo de engenharia — e uma das mais propensas a ruídos. Falta de contexto, overload de PRs, revisores que não têm tempo.
37% dos líderes querem IA explicando vulnerabilidades e como explorá-las. Isso é game changer. Não é só apontar onde está o erro, é explicar o impacto e sugerir uma solução. Um reviewer que não apenas critica, mas ensina.
E mais: a IA pode revisar com consistência, em segundos, e sem cansaço cognitivo. Não substitui o olhar humano, mas prepara o terreno. Reduz o ruído, aumenta a clareza e acelera o ciclo.
4. Suporte interno mais inteligente
Todo time tem aquele canal de suporte técnico que vira FAQ de coisas que já foram respondidas mil vezes. “Qual é a URL da staging?”, “Como rodo o projeto local?”, “Essa flag serve pra quê mesmo?”
36% dos líderes querem bots que respondam com contexto interno. Isso libera os engenheiros mais experientes para focar em resolver problemas reais e reduz fricção para quem está chegando no time.
A IA, nesse papel, funciona como uma camada de memória coletiva. Um copiloto para onboarding, troubleshooting e entendimento de sistemas complexos.
5. Os limites e medos reais
Claro, a empolgação não vem sem ressalvas. Desenvolvedores têm receios muito práticos:
- Que a IA seja mais barulho do que solução real.
- Que introduza erros ou vulnerabilidades sem supervisão.
- Que substitua julgamento humano por respostas genéricas.
E esses medos são saudáveis. Eles nos lembram que a IA precisa ser auditável, transparente e opinativa apenas quando faz sentido. Ferramentas que não respeitam isso acabam sendo desligadas, por mais promissoras que pareçam no papel.
O uso responsável de IA no desenvolvimento de software exige esse tipo de olhar crítico.
6. O futuro que os times querem
O que os times de engenharia querem não é magia. Eles querem:
- Ferramentas que somam ao fluxo real do time.
- IA que entende contexto, não só código.
- Menos cliques, menos context switch.
- Ganhos tangíveis, não promessas de produtividade.
Times maduros sabem que IA não é bala de prata. Mas também sabem que, bem aplicada, ela muda o jogo.
Conclusão: IA deve facilitar, não atrapalhar
No fim das contas, times de engenharia querem IA que resolva problemas reais. Que tire tarefas repetitivas do caminho, ajude a manter a qualidade do código e dê suporte no que atrasa o dia a dia.
Eles não esperam uma revolução mágica. Esperam ferramentas que funcionem bem, que se integrem ao fluxo e melhorem a experiência de construir software. Se a IA faz isso, ela fica. Se atrapalha, é deixada de lado.
A barra está clara: facilitar o trabalho, com menos atrito e mais consistência. E isso já é avanço suficiente
