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O AI vai substituir os programadores? 2026: um teste à realidade para líderes e programadores

Philip Tikhanovich
6 de fevereiro de 2026 20 min de leitura
O AI substituirá os programadores

Principais conclusões

  • Os engenheiros de software serão substituídos por AI? Na maior parte dos casos, não. Ferramentas como o Copilot e o GPT-5 tratam da repetição e da sintaxe, libertando os engenheiros para se concentrarem na conceção do sistema, na validação e no alinhamento comercial.
  • A automatização transfere o valor da dactilografia para o pensamento. O futuro dos empregos de engenharia de software com o AI depende do raciocínio e não da velocidade bruta. O verdadeiro fator de diferenciação é a clareza arquitetónica e o discernimento.
  • A má utilização do AI só faz aumentar o caos mais rapidamente. Sem governação, revisão de código e responsabilização, as empresas arriscam-se a ter vulnerabilidades de segurança, problemas de conformidade e uma dívida técnica crescente induzida pelo AI.
  • Os líderes devem conceber a automatização. Os melhores CTOs tratam o AI como um processo gerido (automatizar, validar, integrar, governar) para aumentar a produtividade sem perder o controlo.
  • O contexto humano continua a ser insubstituível. O AI assumirá as tarefas de codificação, mas não a responsabilidade. Os engenheiros de software que evoluírem para pensadores de sistemas e orquestradores de automação terão sucesso muito depois de a moda desaparecer.

Então, O AI irá substituir os programadores? A resposta curta é não. A resposta longa é que já está a substituir as partes preguiçosas da programação: o preenchimento, os fragmentos, a herança de copiar e colar que tem atrasado as equipas durante anos. E, honestamente, já era hora.

Já passei noites suficientes a rever bases de código para saber que a maior parte do software é construído por inércia. Equipas que se movem rapidamente, clonando fragmentos de código, confiando que as frameworks pensam por elas. Geração de código com o AI não criou essa cultura; apenas a espelhou. Agora, quando ferramentas como o Copilot ou o GPT-5 geram quase metade do código que costumava ser escrito manualmente, começamos a ver quais as partes do nosso fluxo de trabalho que são artesanais... e quais as que são apenas de passagem.

Nas nossas equipas de distribuição, essa linha é clara. Ferramentas AI para programadores tratam do scaffolding (configurar endpoints, escrever boilerplate, preencher a lógica repetitiva) enquanto os engenheiros se concentram na revisão, refacção e alinhamento da direção do sistema com os objectivos do negócio. A produtividade está a aumentar, sim, mas não porque AI está a substituir os engenheiros de software. Isso deve-se ao facto de os melhores programadores estarem a gastar menos tempo a provar que conseguem escrever depressa e mais tempo a provar que conseguem pensar rápido.

É disso que trata este artigo. Um olhar prático sobre O papel do AI no desenvolvimento de software, O que está realmente a mudar e o que os líderes devem fazer a seguir.

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Porque é que toda a gente está a fazer esta pergunta

A conversa em torno de AI e engenharia de software começou com curiosidade e transformou-se em pressão quase de um dia para o outro. Todas as reuniões de direção têm agora um slide sobre a ‘produtividade AI’. Todos os CTO que conheço recebem a mesma pergunta: “Podemos construir o mesmo produto com metade da equipa?” É aí que começa a ansiedade. Nas expectativas.

Os títulos dos jornais não ajudaram. Quando as principais figuras da tecnologia começaram a afirmar que O AI vai “assumir a programação,Os investidores ouviram ”poupança de custos‘. As nuances desapareceram. Nas equipas de entrega, isso traduziu-se em mal-estar. Os programadores juniores começaram a perguntar-se se ainda teriam emprego. Os engenheiros de nível médio começaram a questionar o seu valor. Até mesmo os gerentes de entrega se preocuparam: ’Se AI pode assumir trabalhos de codificação, O que é que resta para gerir?”

E, para ser justo, o receio tem lógica. A automatização já remodelou a contabilidade, o marketing e até o design. Atualmente, muitos interrogam-se: "O AI vai substituir os programadores como os robots industriais substituíram em tempos os trabalhadores das linhas de montagem?” A ansiedade não é infundada. Quando Geração de código com o AI completa um bilhete do Jira mais rapidamente do que um humano, é natural que se pergunte isso.

Mas eis o que essas previsões radicais não conseguem perceber. Quanto mais se avança das tarefas repetitivas para a entrega completa do produto (arquitetura, integração, segurança, compromissos), menos a automatização ajuda e mais julgamento humano na codificação questões. Portanto, a meu ver, a questão não é se AI substituirá os codificadores, mas se as equipas conseguem evoluir suficientemente depressa para o utilizar de forma responsável.

Todas as organizações que estão a experimentar o AI neste momento estão a aprender a mesma lição: a automatização não elimina a complexidade, redistribui-a. Alguém ainda precisa entender onde o código se encaixa, como ele é dimensionado e por que ele existe. É por isso que, mesmo quando AI assume partes da engenharia de software, os melhores programadores estão a tornar-se mais valioso, não menos.

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O que o AI pode realmente fazer em 2026

O AI é finalmente bom o suficiente para surpreender até mesmo engenheiros experientes. Ele pode gerar código funcional e sintaticamente correto na maioria das pilhas modernas. Escreve documentação, testes unitários e até comentários com um toque quase humano. E, no entanto, no momento em que o contexto ou a ambiguidade entram na equação, a magia começa a desvanecer-se.

Vejamos o que é realmente verdade hoje em dia: onde o AI oferece valor real e onde ainda precisa de um humano ao volante.

Infografia que mostra as capacidades e limitações do AI na engenharia de software. O lado esquerdo enumera áreas como a geração de código, a refacção e a documentação; o lado direito enumera lacunas como a conceção da arquitetura, a escalabilidade e a segurança.

Onde o AI brilha

O AI prospera com a repetição. Se lhe derem um padrão claro e bem definido, ele funciona com uma consistência espantosa. Em ambientes de produção, isso significa:
  • Geração de andaimes e de caldeirões: configurando pontos de extremidade, DTOs, modelos de dados e lógica repetitiva em segundos.
  • Refactoring e limpeza de sintaxeIdentificação de estruturas redundantes, variáveis não utilizadas e inconsistências de formatação.
  • Testes unitários e documentação: gerando cobertura de teste e documentos de API com Processamento de linguagem natural (PNL) para código.
  • Tradução de línguas: conversão de pilhas antigas através de linguagens de programação para a integração do AI que impede as equipas de ficarem presas ao passado.
Cada caso de utilização amplifica a produtividade humana sem remover a relevância humana. Os engenheiros mais bem sucedidos compreendem que AI como ferramenta para engenheiros de software só multiplica a capacidade se for acompanhada de discernimento e de uma intenção clara - tal como acontece na outras indústrias que adoptam o AI para um impacto real e mensurável.

Onde o AI fica aquém

Todas as vantagens que o AI traz evaporam-se quando o raciocínio, a abstração ou o contexto entram em cena. Os seus pontos cegos são consistentes em todas as principais ferramentas baseadas em LLM:
  • Arquitetura e escalabilidade: O AI não entende os limites do sistema ou os ambientes de implantação. Ele não pode julgar quando desacoplar serviços ou quando otimizar o desempenho.
  • Segurança e conformidade: a maior parte do código gerado ignora os fluxos de autenticação, a encriptação e os requisitos regulamentares.
  • Lógica de integraçãoA combinação de vários subsistemas continua a exigir orquestração e ensaios humanos.
  • Requisitos ambíguos: Os modelos AI alucinam quando a lógica comercial não é clara, produzindo soluções elegantes mas incorrectas.
A versão curta: AI pode escrever código correto que resolve o problema errado, a menos que alguém experiente o oriente.

"Ultimamente, algumas equipas têm tentado criar aplicações inteiras através de interfaces de conversação como o ChatGPT-5 ou o Replit Ghostwriter - uma tendência agora designada por codificação de vibrações. A abordagem parece rápida e sem esforço: descreva o que pretende e obtenha código de execução instantaneamente. Mas, na prática, esses sistemas entram em colapso sob a pressão do mundo real. Já fomos contactados por empresas que nos pediram para reconstruir sistemas escritos inteiramente através desta abordagem. O padrão repete-se: tudo compila, mas nada escala. A arquitetura é pouco profunda, as integrações falham e vulnerabilidades de segurança no código gerado pelo AI tornam-se impossíveis de seguir. É um lembrete de que, embora o AI possa gerar protótipos, ainda não consegue conceber sistemas resistentes."

Dmitry Nazarevich

CTO

Portanto, a verdadeira conclusão é que o AI não substitui os engenheiros. Na verdade, sem eles, ele quebra rapidamente. As equipas com uma arquitetura sólida, disciplina de revisão e uma forte propriedade utilizam-no como alavanca. As equipas sem esses hábitos apenas acumulam Dívida técnica induzida pelo AI a uma velocidade recorde. Na minha opinião, os líderes mais inteligentes não perguntam: “o AI vai assumir o controlo do desenvolvimento de software?” Eles perguntam como criar organizações que se mantêm relevantes quando isso acontece.

Como o AI muda o trabalho dos engenheiros

O AI automatizou a camada mecânica do desenvolvimento: andaimes, sintaxe e geração de boilerplate. Agora, o trabalho que mais importa é o que acontece acima o IDE: conceber sistemas escaláveis, alinhar a tecnologia com a lógica comercial e fazer cedências que as máquinas ainda não conseguem perceber.

Três focos de engenharia em evolução no desenvolvimento de software orientado para o AI - da codificação manual à conceção de sistemas, liderança e funções híbridas.

A codificação está a dar lugar à conceção de sistemas

Há alguns anos, o desenvolvimento era um ofício baseado na repetição. As equipas escreviam padrões semelhantes vezes sem conta. Controladores, DTOs, manipuladores de banco de dados. O AI agora lida com essa camada com facilidade. Quem escreve o código não importa mais. O que importa é quem faz com que o código faça sentido no contexto geral.re.

Nas equipas de entrega modernas, os melhores engenheiros passam a maior parte do tempo a trabalhar ao nível do sistema. Eles projetam fluxos, avaliam compensações e decidem onde a automação se encaixa sem quebrar a estrutura ou a segurança. A ênfase passou a ser a arquitetura, a capacidade de manutenção e a clareza de intenções.

Essa mudança parece subtil até a vermos em grande escala. De repente, pequenas equipas podem entregar o que antes exigia departamentos inteiros. O tempo que antes era gasto em sintaxe agora vai para alinhamento, testes e estabilidade a longo prazo. O Engineering começa a parecer-se menos com a produção manual e mais com o design do sistema.

Surgem novas responsabilidades para os líderes técnicos

Como O papel do AI no desenvolvimento de software se expande, as expectativas de liderança técnica mudam. A velocidade não importa se o sistema não for capaz de resistir. A resiliência é a nova métrica de desempenho. Tal como a saúde e a previsibilidade da arquitetura.

Atualmente, os chefes passam mais tempo a analisar o contexto do que a atribuir tarefas. Traduzem a direção da empresa em princípios de conceção que as equipas assistidas pelo AI podem executar sem supervisão constante. Quanto mais estruturada for a intenção, mais forte será o resultado.

Isto exige uma nova mentalidade: os líderes devem pensar menos em gerir a capacidade e mais em gerir qualidade do raciocínio. As equipas que pensam com clareza constroem sistemas escaláveis. O AI simplesmente amplifica o pensamento que já existe.

A engenharia híbrida está a tornar-se a norma

Com a integração AI a espalhar-se pelos pipelines de entrega, estão a surgir novas funções híbridas. Funções que combinam experiência em automação com pensamento em nível de sistema:
  • Arquiteto AIO objetivo é garantir que a automatização seja reforçada em vez de fragmentar a conceção do sistema.
  • Auditor de códigovalida o código gerado por máquinas em termos de desempenho, segurança e conformidade antes de entrar em produção.
  • Integrador de sistemas: liga os fluxos de trabalho humano e AI, colmatando as lacunas das ferramentas e alinhando a automatização com a arquitetura.
Estes papéis surgem para proteger a coerência - a única coisa que o AI ainda não consegue garantir.O que é que isto significa para as organizações de distribuição? O verdadeiro fator de diferenciação é fiabilidade: a forma como as equipas produzem consistentemente software que se adapta, integra e sobrevive à versão dois.As organizações que tratam o AI como um colaborador estratégico, e não como um substituto, verão retornos compostos: entregas mais rápidas, despesas gerais de verificação mais baixas e equipas que se podem concentrar na resolução de problemas comerciais em vez de gerir a sintaxe.Os que a tratam como um atalho ganharão velocidade temporária e fragilidade a longo prazo.

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Quem é substituído e quem prospera

Cada salto tecnológico redesenha o mapa de competências. O AI está a fazê-lo de forma mais rápida e visível do que nunca. Nas equipas de entrega, o fosso entre as pessoas que utilização AI e pessoas que compreender está a aumentar a cada mês que passa.

O novo cenário das funções de programador é o seguinte:

Tipo de promotor Risco de substituição Motivo Caminho para se manter relevante
Programadores juniores que dependem de snippets externos Elevado Tarefas como a sintaxe, a lógica CRUD e a documentação são agora automatizadas. Concentre-se na resolução de problemas, na depuração e na compreensão precoce do contexto comercial.
Engenheiros de nível médio sem pensamento sistémico Médio AI cobre 60-70% de trabalho de funcionalidade, reduzindo o valor das funções apenas de execução. Aprender a arquitetura, os princípios de escalonamento e a integração de sistemas.
Engenheiros / arquitectos seniores Baixa O seu valor reside na avaliação multifuncional, na conceção e na possibilidade de manutenção a longo prazo. Expandir a supervisão do AI, os quadros de validação e a liderança técnica.
Engenheiros híbridos (AI + peritos no domínio) Mais baixo Combinam um contexto profundo com a capacidade de orientar eficazmente a automatização. Domine os fluxos de trabalho do AI, a engenharia imediata e a colaboração entre domínios.

O padrão é claro: quanto mais uma função depende da compreensão porquê existe, e não apenas como é escrito, mais seguro e mais valioso se torna.

Quem está realmente a prosperar

As pessoas que lideram esta transição não são necessariamente as mais técnicas. São normalmente as mais adaptáveis.

Tratam AI como ferramenta para engenheiros de software, não uma ameaça. Testam, validam e integram os seus resultados com intenção. O seu trabalho assemelha-se menos à produção de código e mais à orquestração.

Nas equipas que vimos ter o melhor desempenho, estes engenheiros estão a promover a clareza da arquitetura, a governação da automação e a formação interna. A sua produtividade não é medida em commits, mas em ciclos de revisão reduzidos, transferências mais suaves e melhor estabilidade a longo prazo.

Como os líderes podem reduzir o fosso

De acordo com Gartner (2024), até 2027, quase 80% da mão de obra global no sector da engenharia terá de melhorar as suas competências para trabalhar eficazmente com os sistemas AI. Em vez de substituir os engenheiros de software, a AI está a dar origem a novas funções híbridas, como os engenheiros da AI que combinam software, ciência de dados e conhecimentos de ML.

Estudo “Superagência” da McKinsey para 2025 reflecte esta mudança. Constatou que, embora 92% das empresas estão a investir em AI, apenas 1% consideram-se maduros na adoção - não porque os empregados resistam à mudança, mas porque os líderes não estão a ser suficientemente rápidos. Por outras palavras, os engenheiros estão preparados para o AI; a preparação da liderança é agora o verdadeiro obstáculo à transformação.

Pontos de ação para os CTO e os responsáveis pela execução:

  • Integrar o AI nas ferramentas diárias: tornar o Copilot, o CodeWhisperer ou os IDEs baseados em GPT padrão nos fluxos de trabalho.
  • Associar a automatização à supervisão: adicionar revisão automática de código e pontos de controlo de auditoria antes das fusões.
  • Requalificar os engenheiros de nível intermédio: passem da entrega de funcionalidades para a validação da arquitetura.
  • Criar manuais de governação AI: definir desde o início a propriedade, a validação e a responsabilidade pela PI.

A automatização vai alterar a contratação inicial, mas não eliminá-la. Como AI assume as tarefas de programação, Para que a automação seja uma realidade, os líderes precisarão de engenheiros experientes que possam gerir a complexidade, validar a integridade do código e manter os sistemas alinhados com a lógica comercial em evolução. A próxima questão que se coloca a todos os líderes é se as suas equipas estão a aprender com rapidez suficiente para se manterem acima da linha onde a automação pára e a engenharia começa.

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O que o futuro realmente parece

Todas as organizações de distribuição estão agora algures ao longo da mesma curva. Algumas ainda estão a experimentar o AI em projectos paralelos. Outras integraram totalmente as ferramentas generativas nos pipelines de produção. Algumas já estão a fazer a pergunta mais difícil: o que vem depois desta fase de aceleração?

Estão a surgir três futuros plausíveis, cada um deles definindo uma relação diferente entre os seres humanos, o AI e a criação de software.

Fase 1: o patamar da automatização (2025-2027)

Neste momento, todas as organizações de engenharia estão a correr para incorporar as ferramentas AI para programadores nos fluxos de trabalho diários. Nos próximos anos, o AI se estabelecerá em todas as camadas do processo de desenvolvimento: IDEs, CI/CD, documentação e testes. Cada engenheiro terá um assistente; cada pipeline incluirá revisões automatizadas. Os ganhos de produtividade serão reais, mas incrementais, estabilizando à medida que as equipas atingirem os limites do que pode ser automatizado com segurança.Caraterísticas principais:
  • AI em todo o lado, mas ainda sob supervisão humana.
  • Ganhos mais rápidos em codificação repetitiva e controlo de qualidade.
  • A verificação e a governação continuam a ser manuais.
  • Principal objetivo da liderança: normalização e política.
Esta fase recompensa a integração disciplinada em vez da experimentação. A vantagem vai para as empresas que criam fluxos de trabalho estáveis e repetíveis em torno da automatização sem comprometer o controlo.

Fase 2: engenharia híbrida (2027-2035)

Quando as ferramentas amadurecerem e a confiança aumentar, os humanos e o AI partilharão a propriedade da base de código. As máquinas tratarão 70% das tarefas de desenvolvimento, enquanto os humanos orientarão a arquitetura, a validação e a estratégia a longo prazo.Caraterísticas principais:
  • As equipas evoluem para unidades de orquestração: menos sobre a escrita, mais sobre a direção.
  • A revisão do código torna-se semi-autónoma, com o AI a assinalar riscos arquitectónicos ou de segurança.
  • A velocidade de entrega estabiliza, mas tempo para confiar (o tempo que demora a validar um novo código) passa a ser o principal KPI.
  • Principal foco de liderança: coerência da arquitetura e gestão de riscos.
É aqui que o equilíbrio de forças se altera. As empresas que formarem engenheiros para interpretar, auditar e dirigir a produção do AI terão um desempenho superior às que ainda o tratam como um atalho.

Fase 3: desenvolvimento centrado nas máquinas (2040 e mais tarde)

Em 2040, o papel do AI no desenvolvimento de software irá estender-se muito para além da geração de código. Os sistemas interligados irão planear, testar, implementar e refactorizar-se a si próprios - aquilo a que hoje chamamos desenvolvimento “centrado na máquina” ou “agêntico”. Os humanos não desaparecerão; simplesmente passarão para um nível superior na cadeia de abstração.Caraterísticas principais:
  • Sistemas contínuos e auto-refactoriais.
  • Os seres humanos supervisionam o objetivo, a conformidade e a responsabilidade.
  • O valor migra da produção para direção.
  • Principal objetivo da liderança: governação e interpretabilidade.
Mesmo nesta fase, os engenheiros de software não serão completamente substituídos pelo AI. O sistema pode construir-se sozinho, mas ainda precisa de alguém para decidir porquê deveria.O que é que isto significa para os líderes actuais? Para CTOs, chefes de entrega e fundadores, a mensagem é pragmática. As ferramentas evoluirão mais rapidamente do que as organizações que as utilizam. Preparar-se agora significa:
  • Investir em Alfabetização assistida por AI em todas as funções técnicas.
  • Edifício quadros de governação antes que a velocidade se transforme em caos.
  • Redefinir os indicadores-chave de desempenho em função da coerência, da resiliência e da confiança - e não dos resultados brutos.
O objetivo não é prever qual o futuro que chega primeiro. O objetivo é conceber uma cultura que se adapte a todos eles.

O que fazer agora: um quadro de decisão para líderes e equipas

Todos os CTO que conheço estão a fazer a mesma pergunta neste momento: até que ponto nos podemos inclinar para o AI sem quebrar o que já funciona? A resposta depende menos da tecnologia e mais da governação. As empresas que estão a navegar com sucesso nesta mudança partilham um padrão - tratam a automatização como um processo gerido e não como uma experiência.

A estrutura é simples mas poderosa: automatizar → validar → integrar → governar.

Passo 1: identificar tarefas repetíveis e de baixo risco

Comece de forma pequena e estratégica. Introduzir a automatização onde o qualidade do código gerado pelo AI podem ser facilmente verificadas: documentação, testes ou tarefas de migração. Concentre-se em áreas que criam poupanças de tempo imediatas sem afetar a lógica empresarial ou os sistemas orientados para o cliente.

Assim que a sua equipa se aperceber do valor, aumente gradualmente. Torne a automatização visível e mensurável, para que possa provar o ganho em vez de apenas o sentir.

Etapa 2: construir barreiras de proteção em torno da saída AI

O AI não sabe quando está errado. Essa é a sua responsabilidade. Estabeleça um processo de revisão dupla: geração de máquina seguida de validação humana. Use pipelines de testes automatizados, linters de código e verificadores de conformidade, mas certifique-se de que cada mudança ainda passe por olhos experientes.

Incentivar os engenheiros a tratar a saída do AI como um projeto, não um produto final. Reveja a lógica, a escalabilidade e o alinhamento com os princípios arquitectónicos antes de proceder à fusão.

Etapa 3: tornar o AI parte do tecido de entrega

Depois que a confiança for construída, incorpore o AI diretamente em seus pipelines de entrega. Combine-o com sistemas CI/CD, automação de implantação e Depuração assistida por AI processos.

É aqui que a maioria das equipas se depara com um obstáculo inesperado - o complexidade de integração das ferramentas AI. Cada ferramenta deve estar alinhada com a sua arquitetura, governação de dados e processo de lançamento. O esforço de integração define muitas vezes se a automatização é escalável ou não.

Mantenha esta fase estruturada. Faça com que o AI apoie os seus processos existentes e não o contrário.

Etapa 4: manter a responsabilidade e a rastreabilidade

O maior risco a longo prazo não é um mau código, é indetetávelcódigo. Todas as organizações precisam de políticas que definam a propriedade, o tratamento de dados e a auditabilidade do conteúdo gerado pelo AI. Decida agora quem assina o código que as máquinas produzem, onde os logs são armazenados e como a conformidade é verificada.Uma governação forte não atrasa as equipas; protege-as de responsabilidades ocultas mais tarde: problemas de licenciamento, litígios de propriedade intelectual e violações éticas.
  • O que isto significa para os engenheiros: Para os profissionais técnicos, os próximos anos são de adaptabilidade. Aprenda a orientar a automatização em vez de a combater. Concentre-se na arquitetura, comunicação e lógica de domínio - as partes que as máquinas não podem replicar. Desenvolva a sua fluência pessoal com as ferramentas AI, mas mantenha-se fundamentado em princípios básicos como a modelação de dados, a conceção de API e a disciplina de testes.Os engenheiros que prosperarem serão aqueles que tratarem o AI como um colega de equipa que precisa de ser gerido e não adorado.
  • O que isto significa para os líderes: Para CTOs, diretores de entrega e fundadores de empresas, o desafio é a orquestração. A sua função é criar um ambiente em que os seres humanos e a automatização se reforcem mutuamente, sem diminuir a responsabilidade. Isso significa conceber processos que equilibrem velocidade com supervisão e curiosidade com disciplina.As organizações mais inteligentes não estão a perseguir o “AI primeiro”. Estão a tornar-se AI-fluente. Sabem exatamente onde a automatização acrescenta valor e onde acrescenta risco.

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Utilizamos o AI como uma vantagem, não como um atalho, e garantimos que cada linha de código é revista e fiável

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Conclusão

Portanto, a minha resposta a "O AI substituirá os programadores?" é “Só se continuares a escrever código como se estivéssemos em 2015”.”

O AI é o teste de stress. Expõe todos os pontos fracos na forma como as equipas constroem, revêem e alinham o software com os objectivos empresariais. O modelo antigo (tickets de funcionalidades, sprints intermináveis, revisões manuais) não foi construído para um mundo onde o código pode ser gerado em segundos. O que separa as empresas atualmente não é o acesso a ferramentas AI; é a maturidade para as utilizar com disciplina.

As melhores equipas já estão a agir de forma diferente. Passam menos tempo a fazer commits e mais tempo a definir sistemas. Concebem antes de automatizar, validam antes de escalar e tratam o código como um ecossistema vivo, não como uma linha de produção.

O futuro do software pertence àqueles que se adaptam rapidamente, pensam estruturalmente e lideram com clareza. O AI pode escrever as funções, mas os humanos continuam a escrever a história, decidindo o que é construído, porque é importante e como perdura.

No final, o AI não vai substituir os grandes engenheiros. Substituirá os complacentes. Os restantes evoluirão e construirão o que vier a seguir.

FAQ

Não totalmente. Embora o AI possa gerar grandes porções de código funcional, ainda lhe falta compreensão contextual, raciocínio de domínio e responsabilidade. A ideia de que o AI substituirá os programadores não compreende o que os engenheiros realmente fazem: conceber sistemas, validar a lógica e alinhar a tecnologia com as necessidades da empresa. O AI acelera a digitação, não o pensamento. Os programadores qualificados que orientam a automatização e garantem a clareza da arquitetura continuarão a ser indispensáveis.

As tarefas baseadas na repetição, como a criação de andaimes, a geração de modelos, os testes e a deteção de erros, já estão a ser automatizadas. É aqui que a entrega de software orientada para o AI e a deteção automatizada de erros trazem ganhos mensuráveis. No entanto, o trabalho de nível superior, como a conceção da arquitetura, a validação da segurança e a integração do sistema, continua a exigir supervisão humana. Em outras palavras, o AI substitui tarefas, não funções inteiras de engenharia de software.

O impacto do AI nas carreiras de engenharia de software irá remodelar, e não eliminar, a profissão. Os Engineers que dependem puramente da execução correm o risco de serem substituídos, enquanto aqueles que se especializam em design thinking, validação e integração AI prosperarão. A procura passará de produtores de código para pensadores de sistemas com conhecimentos de AI que possam orientar a automatização de forma responsável. É aqui que a adaptabilidade se torna a maior habilidade.

A dependência excessiva do AI no desenvolvimento de software leva frequentemente a dívidas técnicas induzidas pelo AI, vulnerabilidades de segurança e más decisões de arquitetura. Sem a validação adequada, o AI pode gerar código que está correto na sintaxe, mas errado na lógica. Quanto mais as equipes automatizam sem governança, mais rápido elas escalam o caos. A adoção responsável significa associar a automatização a uma revisão humana contínua e a uma responsabilização baseada no contexto.

Sim. E estão a tornar-se cada vez mais graves. As ferramentas AI podem reutilizar involuntariamente trechos licenciados, levantando problemas de propriedade intelectual (PI) com o código AI. Além disso, a privacidade dos dados e os riscos de conformidade com o AI devem ser gerenciados com cuidado ao integrar esses sistemas nos pipelines de produção. As organizações também precisam de ter em conta considerações éticas no desenvolvimento orientado para o AI, garantindo a transparência, a responsabilidade e a explicabilidade das decisões do AI na codificação.

O ensino moderno da engenharia de software deve evoluir para além da sintaxe e das estruturas. Os Engineers precisam de aprender design rápido, supervisão de automação, estruturas de validação e governação ética. A fluência em AI tornar-se-á tão essencial como o controlo de versões. Os programas educacionais devem enfatizar a solução de problemas, a conscientização dos dados e a importância do julgamento humano na codificação, garantindo que os futuros desenvolvedores possam orientar, e não apenas consumir, a automação.

Os líderes devem tratar a automatização como um processo gerido. Crie estruturas de governança, defina a propriedade do conteúdo gerado pelo AI e invista na melhoria das habilidades do AI. Priorizar a entrega de software orientada pelo AI e os pipelines de validação, e não a experimentação descontrolada. As equipas que alinham a automatização com a disciplina arquitetónica superarão as que perseguem a velocidade a curto prazo. O futuro pertence às organizações que são fluentes em AI, não dependentes de AI.

Philip Tikhanovich
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Diretor de Big Data e AI

O Philip dá uma atenção especial a tudo o que diz respeito a dados e ao AI. É ele que faz as perguntas certas desde o início, define uma forte visão técnica e garante que não estamos apenas a construir sistemas inteligentes - estamos a construir os sistemas certos, para um verdadeiro valor comercial.

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