IA acelera desenvolvimento de software em até 50%, mas gera desafios de formação e segurança

A adoção de inteligência artificial (IA) no desenvolvimento de software está impulsionando ganhos de produtividade de 40% a 50% em projetos da Accenture, com picos de até 70% em tarefas específicas. No entanto, a expansão do uso de agentes de IA nas equipes de tecnologia também traz desafios significativos para a formação de profissionais e para a segurança das aplicações, especialmente com a capacidade de produzir código em maior velocidade.

Os resultados e os riscos foram debatidos durante um painel no evento REC’n’Play 2026, no Recife (PE). Geraldo Filho, diretor-executivo da Accenture, e Mauro Silva, head de produtos da Tempest, detalharam as transformações no trabalho das equipes de desenvolvimento e os cuidados necessários para as organizações.

IA revoluciona o desenvolvimento de software

Segundo Geraldo Filho, os ganhos de produtividade observados na Accenture variam conforme o projeto, mas a média de 40% a 50% com mais qualidade e velocidade nas entregas é um indicativo claro do avanço da IA. A companhia já trabalha com o conceito de squads AI-native, equipes estruturadas para incorporar a IA desde a concepção dos projetos, combinando conhecimento técnico com plataformas de IA.

Essa mudança exige a revisão de processos, responsabilidades e a forma como os serviços são entregues. A estratégia evoluiu de automatizar tarefas repetitivas para repensar o desenvolvimento de software de maneira totalmente nova. Ferramentas como o GenWizard, plataforma da Accenture para IA no ciclo de desenvolvimento, auxiliam na adoção da tecnologia com controles de segurança e qualidade.

Desafios na formação de profissionais seniores

Por outro lado, a automação de atividades tradicionalmente realizadas por profissionais iniciantes levanta preocupações sobre a formação das futuras gerações de especialistas. Mauro Silva, da Tempest, alerta para o risco de que a redução de oportunidades de entrada no mercado comprometa a experiência necessária para que desenvolvedores juniores se tornem seniores.

“Uma vez que esses profissionais não estejam sendo contratados, como é que a gente espera que tenhamos seniores no futuro? A perspectiva de ter poucos profissionais, ou de qual será a qualidade desses seniores, ainda é uma incógnita”, afirma Silva. O desafio é preservar o desenvolvimento de competências técnicas enquanto as empresas adotam ferramentas que executam parte do aprendizado.

É crucial preparar os especialistas mais experientes para trabalhar com IA e transmitir esse conhecimento às novas gerações. A Accenture, por exemplo, busca acelerar a formação de juniores conectando seu desenvolvimento à experiência dos seniores, conforme as necessidades dos projetos.

Segurança e controles em alta velocidade

A produção acelerada de código impulsionada pela IA também gera preocupações com a qualidade e segurança. Mauro Silva adverte que o uso de IA não elimina vulnerabilidades e pode aumentar o volume de problemas se a produção de código crescer sem mecanismos adequados de verificação.

“À medida que conseguimos produzir mais código, também produzimos, infelizmente, mais vulnerabilidades”, alerta. Ele defende a incorporação da segurança desde a concepção dos sistemas, seguindo o princípio de security by design. Isso envolve estabelecer responsabilidades claras para os agentes de IA e evitar que uma única ferramenta controle todas as etapas de desenvolvimento, revisão e validação.

Medidas recomendadas incluem a segmentação das atividades dos agentes, o uso de sandboxes (ambientes isolados), testes de invasão, revisão de código e verificações independentes. A preocupação deve ir além da capacidade da IA, focando na definição de suas operações e na responsabilidade pela validação dos resultados. O principal risco é permitir que um único agente execute todas as tarefas, sem segmentações, hierarquias e definições claras de validação.