Os engenheiros de software serão substituídos pela IA?

Essa é uma daquelas perguntas persistentes e um tanto inquietantes que surgem em conversas noturnas no Slack e em debates regados a café entre programadores, fundadores e, honestamente, qualquer pessoa que já tenha se deparado com um bug misterioso. Por um lado, as ferramentas de IA estão cada vez mais rápidas, precisas e quase sobrenaturais na forma como geram código. Por outro lado, a engenharia de software nunca se resumiu a escrever sintaxe. Vamos analisar isso mais a fundo — sem cair no clichê distópico de ficção científica sobre "máquinas dominando o mundo".

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Engenheiros de Software São Importantes 🧠✨

Por trás de todos os teclados e rastreamentos de pilha, a engenharia sempre foi resolução de problemas, criatividade e julgamento em nível de sistema . Claro, a IA pode gerar trechos de código ou até mesmo estruturar um aplicativo em segundos, mas os engenheiros de verdade trazem coisas que as máquinas não conseguem fazer:

• A capacidade de compreender um contexto .

• Fazer concessões (velocidade versus custo versus segurança... sempre um malabarismo).

• Trabalhar com pessoas , não apenas com código.

• Identificar os casos extremos e bizarros que não se encaixam em um padrão definido.

Pense na IA como um estagiário absurdamente rápido e incansável. Útil? Sim. Direcionando a arquitetura? Não.

Imagine a seguinte situação: uma equipe de crescimento deseja uma funcionalidade que se integre às regras de precificação, à lógica de faturamento antiga e aos limites de tarifas. Uma IA pode elaborar partes disso, mas decidir onde implementar a lógica , o que desativar e como evitar problemas com faturas durante a migração — essa decisão cabe a um humano. Essa é a diferença.

O que os dados realmente mostram 📊

Os números são impressionantes. Em estudos estruturados, os desenvolvedores que usaram o GitHub Copilot concluíram tarefas cerca de 55% mais rápido do que aqueles que programaram sozinhos [1]. Relatórios de campo mais amplos indicam que, às vezes, a velocidade é até 2 vezes maior com a IA integrada aos fluxos de trabalho [2]. A adoção também é massiva: 84% dos desenvolvedores usam ou planejam usar ferramentas de IA, e mais da metade dos profissionais as utilizam diariamente [3].

Mas há um porém. Trabalhos revisados ​​por pares sugerem que os programadores com assistência de IA eram mais propensos a escrever código inseguro - e muitas vezes saíam confiantes demais sobre isso [5]. É exatamente por isso que as estruturas enfatizam as salvaguardas: supervisão, verificações, revisões humanas, especialmente em domínios sensíveis [4].

Comparação rápida: IA vs. Engenheiros

A ascensão dos assistentes de programação com IA 🚀

Ferramentas como o Copilot e IDEs baseadas em LLM estão remodelando os fluxos de trabalho. Elas:

• Elabore um modelo de redação imediatamente.

• Ofereça dicas de refatoração.

• Explique APIs que você nunca utilizou.

• Até mesmo os testes com saliva são ruins (às vezes com partículas finas, às vezes com consistência).

A reviravolta? As tarefas de nível júnior agora são trivializadas. Isso muda a forma como os iniciantes aprendem. Percorrer ciclos intermináveis ​​torna-se menos relevante. Caminho mais inteligente: deixe a IA elaborar e depois verificar : escreva asserções, execute linters, teste agressivamente e revise em busca de falhas de segurança ocultas antes de mesclar [5].

Por que a IA ainda não é uma substituta completa?

Sejamos francos: a IA é poderosa, mas também… ingênua. Ela não possui:

• Intuição - captar requisitos sem sentido.

• Ética : ponderando justiça, parcialidade e risco.

• Contexto - saber por que uma funcionalidade deve ou não existir.

Para softwares de missão crítica – finanças, saúde, aeroespacial – você não arrisca em um sistema de caixa preta. Os frameworks deixam claro: os humanos permanecem responsáveis, desde os testes até o monitoramento [4].

O efeito "de dentro para fora" no mercado de trabalho 📉📈

A IA tem o maior impacto no meio da escala de habilidades:

• Desenvolvedores iniciantes : Vulneráveis ​​- a programação básica é automatizada. Caminho de crescimento? Testes, ferramentas, verificação de dados, revisões de segurança.

• Engenheiros/arquitetos seniores : Mais seguros - responsáveis ​​pelo design, liderança, complexidade e orquestração da IA.

• Especialistas de nicho : Ainda mais seguros - segurança, sistemas embarcados, infraestrutura de aprendizado de máquina, áreas onde as peculiaridades do domínio são importantes.

Pense nas calculadoras: elas não acabaram com a matemática. Elas mudaram quais habilidades se tornaram indispensáveis.

Traços humanos: IA tropeça

Algumas superpotências da engenharia que a IA ainda não possui:

• Lidando com um código legado complexo e intrincado.

• Compreender a frustração do usuário e incorporar a empatia ao design.

• Lidar com a política interna e as negociações com clientes.

• Adaptar-se a paradigmas que ainda nem foram inventados.

Ironicamente, o fator humano está se tornando a maior vantagem.

Como manter sua carreira preparada para o futuro 🔧

• Orquestre, não concorra : trate a IA como um colega de trabalho.

• Reforçar a análise : modelagem de ameaças, especificações como testes, observabilidade.

• Aprenda em profundidade sobre o domínio : Pagamentos, saúde, aeroespacial, clima - o contexto é tudo.

• Crie um conjunto de ferramentas pessoais : Linters, fuzzers, APIs tipadas, builds reproduzíveis.

• Documentar decisões : ADRs e listas de verificação mantêm as alterações de IA rastreáveis ​​[4].

O futuro provável: Colaboração, não substituição 👫🤖

A verdadeira questão não é "IA versus engenheiros". É IA com engenheiros . Aqueles que se envolverem avançarão mais rapidamente, pensarão de forma mais abrangente e se livrarão do trabalho braçal. Aqueles que resistirem correm o risco de ficar para trás.

Um choque de realidade:

• Código de rotina → IA.

• Estratégia + chamadas críticas → Humanos.

• Melhores resultados → Engenheiros aumentados por IA [1][2][3].

Finalizando 📝

Então, os engenheiros serão substituídos? Não. Seus trabalhos irão se transformar. Não se trata tanto de "fim da programação", mas sim de "a programação está evoluindo". Os vencedores serão aqueles que aprenderem a conduzir a IA, e não a combatê-la.

É um novo superpoder, não uma demissão.

Referências

[1] GitHub. “Pesquisa: quantificando o impacto do GitHub Copilot na produtividade e felicidade dos desenvolvedores.” (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/

[2] McKinsey & Company. “Liberando a produtividade dos desenvolvedores com IA generativa.” (27 de junho de 2023). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai

[3] Stack Overflow. “Pesquisa de desenvolvedores de 2025 — IA.” (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai

[4] NIST. “Estrutura de Gestão de Riscos de IA (AI RMF).” (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

[5] Perry, N., Srivastava, M., Kumar, D., & Boneh, D. “Os usuários escrevem código mais inseguro com assistentes de IA?” ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157