IA acelera desenvolvimento de software e levanta debates sobre formação e segurança
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Destaques
- Empresas como a Accenture já registram ganhos de produtividade de até 70% em tarefas específicas com o uso de IA no desenvolvimento de software.
- A automação levanta preocupações sobre a formação de novos profissionais e a necessidade de reforçar a segurança em face da produção acelerada de código.
- O futuro do desenvolvimento de software com IA exige equilíbrio entre velocidade, qualidade, segurança e capacitação de talentos.
A inteligência artificial (IA) generativa está revolucionando o desenvolvimento de software, impulsionando ganhos de produtividade significativos em empresas como a Accenture. Em projetos da companhia, a adoção de IA já resulta em aumentos de produtividade de 40% a 50%, com picos de até 70% em tarefas específicas, segundo Geraldo Filho, diretor-executivo da Accenture. Esses avanços, discutidos durante o painel REC’n’Play 2026 no Recife (PE), indicam uma transformação profunda nos processos de desenvolvimento, exigindo novas abordagens e a criação de squads AI-native, equipes estruturadas desde o início para integrar a IA.
O que muda nos processos de desenvolvimento
A IA generativa não se limita a automatizar tarefas repetitivas, mas propõe uma reformulação completa dos fluxos de trabalho. A Accenture utiliza ferramentas como o GenWizard para aplicar IA em todo o ciclo de desenvolvimento, promovendo o uso de recursos compartilhados e reutilizáveis. Essa estratégia visa ampliar a adoção da tecnologia, mantendo rigorosos controles de segurança e qualidade. A mudança exige a revisão de processos, responsabilidades e a forma como os serviços são entregues aos clientes, buscando uma abordagem mais integrada e eficiente.
A companhia também tem investido na capacitação de profissionais, especialmente os juniores, para acelerar sua formação e alinhar suas competências às demandas do mercado e dos projetos. A estratégia combina o conhecimento técnico e setorial dos colaboradores com as capacidades das plataformas de IA, apoiando diversas etapas do desenvolvimento de software.
Desafios na formação de novos talentos
Apesar dos ganhos de produtividade, a automação de atividades levanta preocupações sobre a formação das próximas gerações de especialistas em desenvolvimento de software. Mauro Silva, head de produtos da Tempest, alerta para o risco de que a redução de oportunidades para profissionais juniores comprometa a aquisição da experiência necessária para que se tornem seniores no futuro. A escassez de profissionais qualificados e a qualidade dessa futura mão de obra são pontos de interrogação.
O desafio reside em preservar o desenvolvimento de competências técnicas essenciais enquanto as empresas adotam ferramentas de IA. É fundamental preparar os especialistas mais experientes para trabalhar com IA e garantir que esse conhecimento seja transmitido às novas gerações. A Accenture, por exemplo, busca responder a essa demanda com formação acelerada, conectando o desenvolvimento de juniores à experiência de seniores.
Segurança em foco na produção acelerada de código
A produção acelerada de código, impulsionada pela IA, também traz consigo preocupações com a qualidade e a segurança. Mauro Silva adverte que o uso de IA não elimina vulnerabilidades e pode, na verdade, aumentar o volume de problemas se a produção de código crescer sem mecanismos adequados de verificação. A adoção do princípio de security by design, incorporando a segurança desde a concepção dos sistemas, é crucial.
É essencial estabelecer responsabilidades claras para os agentes de IA e evitar que uma única ferramenta centralize todas as etapas do desenvolvimento, revisão e validação. Medidas como a segmentação de atividades, o uso de sandboxes, testes de invasão e revisões independentes são recomendadas. A preocupação deve ir além da capacidade de execução da tarefa pela IA, focando na definição de suas operações e na validação dos resultados por humanos.
O que diz a pesquisa
Um estudo publicado na Aurum Revista Multidisciplinar em 2025, intitulado "INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA NA TRANSFORMAÇÃO DOS PROCESSOS DE DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE: OPORTUNIDADES, DESAFIOS E IMPACTOS NA PRODUTIVIDADE", investiga o impacto de ferramentas como GitHub Copilot e ChatGPT. A pesquisa indica que a IA generativa pode aumentar a produtividade dos desenvolvedores em até 55% em tarefas específicas. No entanto, o estudo também aponta desafios relacionados à dependência tecnológica, questões de propriedade intelectual e a necessidade de manter competências técnicas fundamentais. A integração eficaz da IA requer um equilíbrio entre os benefícios tecnológicos e a preservação das habilidades essenciais dos profissionais, garantindo a qualidade e segurança do código.
