Estive no Google: a IA vai fazer o trabalho por nós? (Spoiler: Não é bem assim)

Ontem participei de um evento no escritório do Google em São Paulo sobre como a Inteligência Artificial (IA) está sendo usada no desenvolvimento de software. O papo foi baseado em uma grande pesquisa chamada DORA, que estuda como as equipes de tecnologia trabalham.

Se você acha que a IA é um botão de “mágica” que faz tudo sozinho, os dados mostram uma realidade diferente. Separei três pontos essenciais para a gente entender esse novo mundo:

1. A IA é um “microfone”, não um cantor

Um dos resultados mais fortes da pesquisa é que a IA é um amplificador. Imagine que a IA é um microfone potente:

• Se você canta bem (tem processos organizados e bons profissionais), o microfone faz sua voz chegar mais longe e melhor.
• Se você canta mal (sua empresa é bagunçada), o microfone só vai aumentar o barulho e o problema.

Ou seja, a IA não conserta uma empresa ruim; ela faz as falhas aparecerem mais rápido.

2. O “imposto da conferência”: escrever é fácil, revisar é difícil

Antigamente, os programadores passavam a maior parte do tempo escrevendo códigos. Com a IA, o código “nasce” pronto em segundos. Parece ótimo, certo? Mas aí surge o que os pesquisadores chamam de Taxa de Verificação.

Como a IA pode “alucinar” (inventar coisas que parecem certas, mas estão erradas), o ser humano não pode simplesmente confiar. O trabalho mudou: antes a revisão ocupava só 10% do tempo; hoje, em alguns casos, passamos mais de 50% do tempo apenas conferindo se o que a IA fez está certo. É como se você ganhasse um estagiário que digita muito rápido, mas que às vezes escreve absurdos - você precisa vigiar o tempo todo.

A dica de ouro: Nunca peça para a mesma IA revisar o que ela própria acabou de escrever. Ela tende a achar que está certa. O truque é copiar o resultado e levar para um outro chat ou outra IA e dizer: “Critique este texto e ache os erros”. Olhos novos enxergam melhor.

3. O “mergulho” antes do salto (a curva em J)

Muitas empresas compram IA esperando que a produtividade suba no dia seguinte. Na prática, o que acontece é o contrário no início: a produtividade cai.

Isso é chamado de Curva em J:

1. O Mergulho: No começo, todo mundo perde tempo aprendendo a usar a ferramenta, ajustando a segurança e conferindo os erros da IA.
2. A Subida: Só depois desse período de “treino” é que as coisas realmente começam a decolar.

O resumo da ópera

Apesar do evento e da pesquisa terem foco em profissionais de tecnologia e no desenvolvimento de software, na minha opinião, A IA está transformando as pessoas que a utilizam (não só os profissionais de tecnologia) em “gerentes” ou “tutores”. O valor agora não está em quem digita mais rápido, mas em quem sabe fazer as perguntas certas e, principalmente, em quem tem o conhecimento para conferir se a máquina não está cometendo um erro grave.

E você? Já sentiu que gasta mais tempo conferindo o que a IA faz do que fazendo você mesmo?

Este post foi baseado nos relatórios DORA 2025 e 2026 sobre o impacto da IA no desenvolvimento de software.