Inteligência artificial

Post interessante da AWS: gerar mais código com IA não significa que sua equipe vai entregar mais rápido.

Os membros da nossa equipe continuam analisando todas as solicitações de alteração do sistema, mas agora examinam a intenção da mudança, em vez de lerem cada linha de código.” A IA pode até escrever linhas de código melhor do que nós, humanos, mas ela ainda não substitui o nosso julgamento altamente afiado.

Sistemas baseados em agentes de IA, ou “sistemas agênticos”, não mudam esse princípio.

Estamos vendo o surgimento de termos relacionados aos problemas que o uso indiscriminado da IA pode nos causar.

Os agentes podem aumentar retrabalho ao gerar código de menor qualidade (e quem não acredita em IA, tá apostando nisso!), mas também podem reduzir esse custo ao automatizar debugging e correções (minha aposta!).

O estudo deles avaliou modelos de IA (Claude Opus 4.8 e GPT 5.5) na correção de seis vulnerabilidades reais, recentes e complexas.

O Fabricio Bloisi postou sobre como eles cortaram 90% dos custos de IA dentro da Prosus, que é o grupo que tem o iFood.

Neste relato, escrito com Carlos Müller, contamos como migramos a plataforma da Alura do Spring Boot 2.7 para o 4 com agentes de IA, passando primeiro pela versão 3.

Mais uma empresa compartilhando como está salvando custo de IA.

O post diz que existem estágios diferentes de adoção de IA em times de software: Estágio 1: Uma sessão, na mão.

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Ele levanta uma discussão interessante sobre o uso de IA para escrever.

Poucas coisas no mundo corporativo moderno são tão ofensivas quanto pedir para alguém ler um texto que você gerou por IA em 5 minutos e não se deu nem ao trabalho de revisar e adicionar seu tom de voz.

Se tem uma coisa que já aprendemos, mesmo antes da IA, é que times mais disciplinados de software entregam software melhor e mais rápido.

A ideia da software factory é que os ganhos reais da IA só vão aparecer quando todo o SDLC for reorganizado em torno dos agentes, e não quando eles são apenas adicionados ao workflow existente, que é o que fazemos hoje.

Muito dos problemas que vejo as pessoas reportando sobre código gerado por IA é falta de um “prompt melhor”.

O Boris Cherny (dev na Anthropic, criador do Claude) fez um tweet interessante sobre a qualidade do código gerada pelas LLMs.

O Tobi, CEO da Shopify e um grande proponente do uso de IA, disse que tarefas feitas de maneira desleixadas com IA estão gerando muito trabalho para a companhia.

…cê não tem usuários/receita Você está assumindo dívidas e riscos Seus problemas são básicos Meus dois centavos: A IA é sim capaz de escrever código que funciona e resolve problemas complexos, mas precisa ser bem guiada.

De acordo com os autores, a IA generativa exige uma mudança importante na forma como ensinamos computação.

O mais interessante é notar que essas características sempre foram diferenciais de um engenheiro de software, mesmo no mundo pré-IA.

Ela levanta um ponto que todos que já estão codando com IA perceberam: se agentes vão gerar muito mais código, continuar exigindo revisão humana de todo diff cria um gargalo.

Mas é isso aí, migrações que antes pareciam impossíveis, agora são possíveis.

Isto é, construir software majoritariamente via IA, sem tocar diretamente em muito código.

Pra mim, o humano estará sempre no loop da “fábrica de software”, garantindo que a IA tem o que precisa pra escrever código que funciona, que tem o que precisa pra tomar decisões arquiteturais de maneira sólida, que sabe como operar o sistema, inclusive em momentos de caos.

Estamos colocando IA na engenharia de software da “esquerda pra direita”.

A IA pode transformar profissionais individuais em departamentos inteiros?

Com IA gerando código mais rápido do que os times conseguem revisar, o novo problema é supervisão e decisão técnica.

Muita gente fala em “adotar IA”.

FinOps pra IA está só começando.

A IA “bagunçou” a decisão porquê agora é fácil criar software.

O Bjorn, engenheiro de IA da Adyen, empresa que eu trabalhei e tenho muito carinho, apresentou no Agents and APIs Developer Meetup, um meetup lá no escritório da Adyen em Madrid.

Até umas semanas atrás, eu ia pra cama e ficava ansioso.

A fatura da IA chegou e ela está maior do que muitas empresas esperavam!

Seu trabalho tem mais ou menos chances de ser automatizado pela IA?

Algumas das ideias que achei legal: O pensamento sistêmico, conseguir olhar para o todo, é a habilidade mais importante nesse novo mundo da IA.

Nas últimas duas semanas, vi dois CEOs famosos falando sobre os agentes de IA deles e o quanto eles têm “ajudado”.

E uma das ideias discutidas lá foi exatamente essa: “A quantidade mínima de contexto necessária para a IA pode ser apenas a base de código acompanhada de alguma documentação.

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Essas são as habilidades mais buscadas no mercado brasileiro em 2026, segundo um estudo recente no LinkedIn: IA, engenharia de software, cibersegurança, marketing estratégico e gestão de projetos lideram a lista.

A IA já começou a orientar decisões dentro das empresas!

Entre o acesso à IA e o impacto real no negócio, existem gaps que a maioria das empresas ainda não fechou!

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Se seu time está voando agora com a adoção de IA, 2-3x mais pull requests do que antes, é muito provável que você esteja sentindo agora a fricção em outro lugar.

O Brasil está entre os países mais avançados no uso de IA no trabalho, mas as empresas ainda não acompanham o mesmo ritmo!

A IA acelerou demais a escrita do código.

Meu mais novo curso de IA acabou de sair na Alura: “IA na engenharia de software: Guardrails de qualidade e estratégias de adoção”.

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Conversei com Manuel Pais, coautor de Team Topologies, sobre o papel dos times na era dos agentes de IA.

Mas aí, meu amigo, isso não tem nada a ver com IA.

Resumo rápido: A “orchestration tax” refere-se ao custo de gerenciar vários agentes de inteligência artificial, onde a capacidade cognitiva do indivíduo não se paraleliza, resultando em um processamento serial de decisões e análises.

Cada um deles tem 1 usuário (!!!), mas meu objetivo sempre foi aprender sobre engenharia de software e IA.

Gravamos recentemente um podcast do Hipsters.tech junto com o time da Alura, onde falamos da nossa própria adoção de IA dentro do time de tecnologia.

Automatizar a escrita de testes com IA é uma das coisas mais legais desse novo mundo.

A IA pode ter automatizado a escrita do código, mas ainda não consegue “pensar no todo” por conta própria.

E claro, a pergunta que não quer calar é: nesse novo mundo de IA, como treinamos as pessoas para que elas virem sêniores no futuro?

Garantir que o código gerado pela IA funcione é um dos desafios que mais me interessam hoje.

A quantidade de texto gerado por IA que andamos lendo cresceu demais.

Neste episódio do Hipsters.tech, compartilho a experiência de adoção de IA no time de engenharia da Alura.

Venha ouvir o que temos pra falar sobre essa nova forma de trabalhar com IA.

O que eu aprendi na época: Naquele momento, percebi que o mundo de engenharia de software ia mudar.

O Diego Barreto, CEO do iFood, escreveu recentemente sobre como ele está liderando a revolução IA dentro do seu time de liderança; e pasmém, com o bom e velho treinamento!

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Estou testando o Kimi, o modelo criado pela Moonshot AI, uma startup chinesa de inteligência artificial fundada em 2023 e apoiada por grandes gigantes da tecnologia, como o grupo Alibaba.

Produzir código com IA fica mais rápido, mas garantir sua qualidade continua sendo responsabilidade do time.

Conversamos sobre vibe coding, ferramentas como Claude Code e Cursor, as diferenças entre trabalhar no terminal e na IDE e o impacto da IA no fluxo de desenvolvimento.

Sumário executivo Esta síntese integra resultados de 62 artigos publicados no MSR Mining Challenge 2026, analisando as contribuições dos agentes de codificação de IA para software de código aberto.

A IA está mudando o centro do trabalho de engenharia.

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Uma participação no HIDEV sobre a relação entre inteligência artificial e testes de software.

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A Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) estão difundidos no cenário atual da ciência da computação.

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