AI está acelerando drasticamente a geração de código. Com a ajuda de assistentes sofisticados de codificação e outras ferramentas generativas de IA, os desenvolvedores agora podem escrever mais código, mais rápido do que nunca. A promessa é de hiperprodutividade, onde os ciclos de desenvolvimento encolhem e os recursos são enviados em um ritmo empolgante.
Mas muitas equipes de engenharia estão percebendo uma tendência: mesmo quando os desenvolvedores individuais produzem código mais rápido, as linhas do tempo geral de entrega de projetos não estão diminuindo. Isso não é apenas um sentimento. Um estudo recente do METR constatou que os assistentes de codificação de IA diminuíram a produtividade dos desenvolvedores de software experientes em 19%. “Depois de concluir o estudo, os desenvolvedores estimam que a IA reduziu o tempo de conclusão em 20%”, observou o relatório. “Surpreendentemente, descobrimos que permitir que a IA realmente aumente o tempo de conclusão em 19% – as ferramentas de AIs diminuíram os desenvolvedores”.
Essa desconexão crescente revela um “paradoxo de produtividade”. Estamos vendo imensos ganhos de velocidade em uma parte isolada do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC), geração de código, que por sua vez expõe e exacerba gargalos em outras partes, como revisão de código, integração e teste. É um problema clássico de fábrica: acelerar uma máquina em uma linha de montagem, deixando os outros intocados e você não recebe uma fábrica mais rápida, você obtém uma enorme empacota.
Neste artigo, exploraremos como as equipes de engenharia podem diagnosticar essa pilha, realinhar seus fluxos de trabalho para realmente se beneficiar da velocidade da IA e fazê-lo sem sacrificar a qualidade do código ou queimar seus desenvolvedores.
Por que o código gerado pela IA precisa de revisão humana
As ferramentas de IA generativas se destacam na produção de código que é sintaticamente correto e parece “bom o suficiente” na superfície. Mas essas aparências podem ser perigosamente enganosas. Sem revisão humana atenciosa e rigorosa, as equipes correm o código de envio que, embora tecnicamente funcionais, seja insegura, ineficiente, não compatível ou quase impossível de manter.
Essa realidade coloca imensa pressão sobre os revisores de código. A IA está aumentando o número de solicitações de tração (PRS) e o volume de código dentro deles, mas o número de revisores disponíveis e as horas em um dia permanecem constantes. Deixado desmarcado, esse desequilíbrio leva a críticas superficiais apressadas que permitem que bugs e vulnerabilidades através ou ciclos de revisão se tornem um gargalo, deixando os desenvolvedores bloqueados.
Complicar esse desafio é o fato de que nem todos os desenvolvedores estão usando a IA da mesma maneira. Há três fluxos de trabalho de experiência de desenvolvedor distintos (Devx) emergentes, e as equipes serão esticadas por um bom tempo para apoiar todas elas:
- Legacy Devx (80% Human, 20% AI): Desenvolvedores frequentemente experientes que veem o desenvolvimento de software como um ofício. Eles são céticos em relação à saída da IA e o usam principalmente como um substituto sofisticado para consultas de pesquisa ou para resolver tarefas menores de caldeira.
- Devx aumentado (50% humano, 50% AI): representa o usuário moderno de energia. Esses desenvolvedores fazem parceria fluidamente com a IA para tarefas de desenvolvimento isoladas, solução de problemas e geração de testes de unidade, usando as ferramentas para se tornarem mais eficientes e se moverem mais rapidamente em problemas bem definidos.
- Devx autônomo (20% humano, 80% ai): praticado por engenheiros prompts qualificados que descarregam a maioria da geração de código e o trabalho de iteração para os agentes da IA. Sua função muda de código de escrita para revisão, teste e integração da saída da IA, agindo mais como arquiteto de sistemas e especialista em controle de qualidade.
Cada um desses fluxos de trabalho requer diferentes ferramentas, processos e suporte. Uma abordagem de tamanho único para ferramentas ou gerenciamento de desempenho está fadado a falhar quando sua equipe é dividida nesses diferentes modelos de trabalho. Mas não importa o quê, ter um humano no loop é essencial.
Burnout e gargalos são um risco
Sem ajustes sistêmicos no SDLC, o aumento da saída da IA cria mais trabalho a jusante. Os desenvolvedores podem parecer produtivos ao gerar milhares de linhas de código, mas os custos ocultos se acumulam rapidamente com mais código para revisar, mais bugs para corrigir e mais complexidade para gerenciar.
Um sintoma imediato desse problema é que os PRs estão se tornando superdimensionados. Quando os desenvolvedores escrevem código próprio, eles tendem a criar commits menores e atômicos que são fáceis de revisar. A IA, no entanto, pode gerar grandes mudanças em um único prompt, tornando incrivelmente difícil para um revisor entender todo o escopo e impacto. O problema principal não é apenas código duplicado; É a grande quantidade de tempo e carga cognitiva necessária para desembaraçar essas enormes mudanças.
Esse desafio é destacado ainda mais pelo estudo METR, que confirma que, mesmo quando os desenvolvedores aceitam o código gerado pela IA, eles dedicam tempo substancial à revisão e edição para atender aos seus padrões:
Mesmo quando aceitam gerações de IA, passam uma quantidade significativa de tempo revisando e editando o código gerado pela IA para garantir que atenda aos seus altos padrões. 75% relatam que leem todas as linhas de código gerado pela IA e 56% dos desenvolvedores relatam que geralmente precisam fazer grandes alterações para limpar o código da IA-quando perguntado, 100% dos desenvolvedores relatam que precisam modificar o código gerado pela IA.
O risco se estende à garantia da qualidade. A geração de testes é um caso de uso fantástico para a IA, mas focar apenas na cobertura do teste é uma armadilha. Essa métrica pode ser facilmente gamificada pela IA para criar testes que tocam todas as linhas de código, mas na verdade não validam comportamentos significativos. É muito mais importante criar transparência em torno da qualidade do teste. Você está testando que o sistema não apenas faz o que deve fazer, mas também lida com erros graciosamente e não trava quando algo inesperado acontece?
O ritmo insustentável, juntamente com a fraturamento da experiência do desenvolvedor, pode levar diretamente à esgotamento, à montagem da dívida técnica e aos problemas críticos de produção-especialmente se as equipes tratarem a saída da IA como código plug-and-play.
Como fazer fluxos de trabalho
Para aproveitar a IA produtivamente e escapar do paradoxo, as equipes devem desenvolver suas práticas e cultura. Eles devem mudar o foco da saída de desenvolvedor individual para a saúde de todo o sistema.
Primeiro, os líderes devem fortalecer os processos de revisão de código e reforçar a responsabilidade nos níveis de desenvolvedor e equipe. Isso requer definir padrões claros para o que constitui um PR “pronto para revisão” e capacitando os revisores a adiar as mudanças muito grandes ou que não têm contexto.
Segundo, automatize com responsabilidade. Use ferramentas de análise estática e dinâmica para ajudar nos testes e verificações de qualidade, mas sempre com um humano no loop para interpretar os resultados e fazer julgamentos finais.
Finalmente, alinhe as expectativas. A liderança deve comunicar que a velocidade de codificação bruta é uma métrica de vaidade. O objetivo real é a taxa de transferência sustentável e de alta qualidade, e isso requer uma abordagem equilibrada, onde a qualidade e a sustentabilidade acompanham o ritmo da velocidade de geração.
Além dessas mudanças culturais, duas mudanças táticas podem produzir benefícios imediatos:
- Estabeleça regras e contextos comuns para solicitar, para orientar a IA para gerar código que se alinha às melhores práticas da sua organização. Forneça corrimãos que impeçam a IA de “alucinar” ou usar bibliotecas depreciadas, tornando sua saída muito mais confiável. Isso pode ser conseguido alimentando o contexto de IA, como listas de bibliotecas aprovadas, funções de utilidade interna e especificações internas da API.
- Adicione ferramentas de análise no início do processo; Não espere que um PR descubra que o código gerado pela IA é inseguro. Ao integrar ferramentas de análise diretamente no IDE do desenvolvedor, os problemas podem ser capturados e corrigidos instantaneamente. Essa abordagem de “início da esquerda” garante que os problemas sejam resolvidos quando são mais baratos para corrigir, impedindo que se tornem um gargalo na fase de revisão.
A conversa em torno da IA no desenvolvimento de software deve amadurecer além do “código mais rápido”. A nova fronteira está construindo sistemas mais inteligentes. As equipes de engenharia agora devem se concentrar na criação de estruturas de instruções estáveis e previsíveis que orientam a IA para produzir código de acordo com os padrões da empresa, usar recursos aprovados e seguros e alinhar sua saída com a arquitetura mais ampla da organização.
O paradoxo da produtividade não é inevitável. É um sinal de que nossos sistemas de engenharia devem evoluir ao lado de nossas ferramentas. Entender que sua equipe provavelmente está operando em três diferentes fluxos de trabalho de desenvolvedores – legação, aumentada e autônoma – é uma das primeiras etapas para criar um SDLC mais resiliente e eficaz.
Ao garantir a supervisão humana disciplinada e adotar uma mentalidade de pensamento de sistemas, as equipes de desenvolvimento podem ir além do paradoxo. Em seguida, eles podem alavancar a IA não apenas para velocidade, mas para um salto verdadeiro e sustentável na produtividade.
