Nos últimos anos, ferramentas de Inteligência Artificial (especialmente modelos generativos como LLMs, Large Language Models) deixaram de ser curiosidades para virarem parte do fluxo cotidiano em times de desenvolvimento.
Elas atuam como assistentes de código, revisores automáticos, sistemas de teste, sistemas de segurança ou até agentes semiautônomos dentro de pipelines de desenvolvimentos.
Hoje, podemos observar empresas de grande porte ao redor do mundo adotando a IA para acelerar a migração de legados, testar vulnerabilidades ou melhorar ciclos de release.
Por exemplo, o Google Deepmind anunciou recentemente uma ferramenta chamada CodeMender, voltada a detectar e reparar vulnerabilidades no software antes que sejam exploradas. Ela combina fuzzing, análise estática e “differential testing”, e já submeteu correções a projetos open source.
A Morgan Stanley, líder global em serviços financeiros, desenvolveu internamente o DevGen.AI, que economizou cerca de 280 mil horas de desenvolvedores ao automatizar a tradução de código legado em especificações mais modernas.
Aqui no Brasil, o Bradesco fez uma parceria com a Microsoft para a criação da BIA Tech, um copiloto de Inteligência Artificial (IA) personalizada para as necessidades do dia a dia dos desenvolvedores. Os resultados reportados incluem ganhos de até 40% na escrita de trechos de códigos.
Confira a seguir
Benefícios do uso de IA no desenvolvimento de software
Atualmente, a Inteligência Artificial está sendo utilizada no desenvolvimento de software como assistente de código, como copiloto, em análise de segurança, em automação de testes, geração de documentação, migração ou modernização de legados, automação de build/test/deploy, e até agentes mais autônomos para tarefas de infraestrutura ou integração contínua.
Para times que usam metodologias ágeis (Scrum, Kanban, Lean etc.), a IA traz melhorias em diversas situações.
1. Automação de tarefas repetitivas
O uso de IA permite a geração de esqueletos de código, autocompletes, scaffolding, documentação automática e geração de testes unitários. Isso libera tempo para que os desenvolvedores se concentrem nos problemas de negócio ou no design de produto.
2. Detecção de erros, vulnerabilidades e segurança
Ferramentas de análise estática e modelos que sugerem correções ou alertas (por exemplo, dependências vulneráveis) ajudam a detectar falhas antecipadamente, antes de irem para a produção. O CodeMender, da DeepMind, que mencionamos anteriormente, é um exemplo disso.
3. Suporte ao planejamento, estimativas e design de produto
A IA pode ajudar a gerar protótipos rápidos, simular variações de interface ou fluxo, sugerir soluções com base em padrões observados, revisar requisitos ou gerar user stories com base em prompt. Isso acelera a iteração do backlog.
4. Manutenção e refatoração
Refatorar código, sugerir melhorias, remover duplicações (code smells) ou reorganizar lógica, com o auxílio da Inteligência Artificial que “vê” mais rapidamente padrões do que o olho humano em bases muito grandes é outro grande benefício que a tecnologia traz.
5. Melhoria na experiência de usuário (UX), feedback e testes
Com a IA é possível simular usuários, gerar dados de teste, prever cenários de uso raros, gerar scripts de teste automatizados, talvez até usar modelos para avaliar usabilidade ou acessibilidade com base em guidelines.
Além disso, há ganhos indiretos de moral de equipe, diminuição de frustração para tarefas tediosas, mais limpeza no código-base, e potencial para velocidade maior nos ciclos de entrega (releases, deploys, correções menores). Esses benefícios são muito atraentes especialmente para equipes de produto que precisam entregar rapidamente e validar hipóteses com feedback do usuário.
Nesta reportagem, produzida e publicada pela Rede Massa SBT, a Tech Recruiter da Gateware, Amanda Adami, e o Desenvolvedor FullStack, Alisson Patrick, falaram sobre as vantagens da IA e como ela pode ajudar diversos profissionais e ser um grande diferencial para se destacar no mercado de trabalho. Confira.
Boas práticas para usar IA de forma eficaz no desenvolvimento de software
Para maximizar os benefícios e minimizar riscos, equipe de produto/desenvolvimento podem adotar algumas abordagens práticas:
- Validação humana constante: nunca aceitar código gerado pela IA sem revisão técnica, testes automatizados, auditorias de segurança. Isso significa que apesar da automação, existe um gate de qualidade.
- Contextualização nos prompts e ambiente de uso: é importante definir bem o escopo, o que inclui arquitetura, estilo de código, padrões de segurança, limites de performance, casos de borda. Quanto mais contexto (arquitetônico, de domínio do produto, de legados) for dado à IA, melhores serão as sugestões.
- Definição de critérios: Metodologias Ágeis permitem “Definition of Tone” que vai além de “funciona”, então é importante ter padrões de aceitação que incluam qualidade não só funcional, mas também de segurança, usabilidade, acessibilidade, manutenibilidade.
- Integração contínua e revisão de código: outra prática recomendada é fazer com que sugestões de IA entrem em pipelines que detectam regressões, vulnerabilidades, performance etc. Usar ferramentas de análise estática, linters, scanners de segurança, testes de integração.
- Governança, compliance e ética: defina políticas internas sobre quais dados podem ser usados para treinar ferramentas de IA. É necessário ter clareza sobre licenças de código, controles de acesso, auditorias regulares, registro de quem usou qual sugestão de IA para que seja possível rastrear problemas.
- Treinamento e cultura: as empresas que querem adotar o uso de IA no desenvolvimento de softwares precisa estar preparada para educar desenvolvedores sobre limitações da IA, sobre vieses, sobre segurança, boas práticas de prompt e engenharia de prompts, além de fomentar uma cultura de questionamento e melhoria constante.
- Avaliação do custo-benefício real: outro ponto importante por parte das empresas é não adotar IA só por “estar na moda” ou pressão externa. Antes, avalie onde ela traz valor, onde demanda investimento demais, onde pode gerar débito técnico ou consequências legais. Em certos contextos mais críticos (segurança, regulamentação, dados sensíveis), o custo de erro pode superar os ganhos imediatos.
Riscos do uso de IA no desenvolvimento e como evitá-los
Já que mencionamos pontos que podem ser um tanto problemáticos em relação ao uso de Inteligência Artificial por Devs, é importante aproveitarmos para falar que, mesmo com boas práticas, alguns riscos seguem como desafios difíceis, como:
- Código incorreto: a IA pode gerar código plausível, mas logicamente errado. Portanto, mais uma vez reforçamos a importância das revisões, testes e experimentos.
- Proteção de dados: o uso de IA pública ou compartilhada pode expor dados sensíveis ou segredos de negócios. É preciso ter muito cuidado com os dados que serão fornecidos a ela para não colocar em risco toda a empresa.
- Propriedade intelectual: esse ainda é um grande desafio já que muitos dos dados utilizados para treinar a IA infringem licenças e há controvérsias em várias jurisdições sobre quem possui o código gerado por ela.
- Perda de autonomia: isso aqui já é mais do que conhecido por praticamente todos que estão lendo este conteúdo. Times que confiam demais na IA para decisões podem perder proficiência crítica, ficando presas à ferramenta que deveria trazer mais autonomia.
- Sobrecarga: incorporar a IA em diversas situações pode demandar muito esforço, testes e manutenção. Se não for bem planejado, pode gerar débito técnico ou frustrações.
Conclusão
No estágio em que estamos, a adoção de Inteligência Artificial no desenvolvimento de software não é mais uma questão de “se”, mas de “como” e “com que responsabilidade”. Para times que trabalham com produto, centrados no usuário e que usam metodologias ágeis, a IA oferece oportunidades reais para acelerar ciclos, liberar atenção para o design, melhorar qualidade, testar hipóteses com rapidez e reduzir retrabalho.
Mas, como esperamos ter deixado claro neste conteúdo, há riscos de segurança, dependência excessiva, custos ocultos, perda de controle e contexto, custos de integração etc. O que parece ganhar no curto prazo pode gerar débito técnico ou problemas estratégicos se não for gerido com atenção.
O ideal é que as equipes enxerguem a IA como um amplificador de capacidades humanas, não como uma substituta. Com governança clara, feedback frequente, validações técnicas, métricas além da simples velocidade ou número de linhas de código, e foco constante no usuário final, ela pode fazer diferença real. Mas é preciso manter a disciplina.
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