80% dos desenvolvedores vão codificar menos devido à IA

Oitenta porcento dos desenvolvedores vão codificar menos devido à IA. Os agentes autônomos de Inteligência Artificial, sistemas capazes de executar tarefas, tomar decisões e corrigir fluxos sem supervisão humana constante, começam a provocar uma mudança estrutural na forma como as empresas organizam seus times de tecnologia. Mais do que acelerar a escrita de código, essas ferramentas passam a assumir etapas inteiras do desenvolvimento de software, pressionando empresas a redesenhar funções, rever processos e ampliar mecanismos de governança sobre sistemas automatizados.

O tema ganha força em meio à consolidação da IA generativa no ambiente corporativo e à adoção crescente de agentes capazes de operar de forma mais independente. Para Guilherme Pereira, diretor de Inovação da Alun Business, unidade de negócios que integra as ofertas corporativas das marcas Alura, FIAP, PM3 e StartSe, a transformação já deixou de ser tendência e começa a impactar diretamente a forma como as empresas organizam suas equipes de desenvolvimento.

De acordo com o Dev Barometer Q4 2025, da BairesDev, 80% dos desenvolvedores que esperam mudanças em sua função acreditam que passarão menos tempo escrevendo código e mais tempo desenhando soluções técnicas e supervisionando operações automatizadas.

Para Pereira, o principal desafio agora não é apenas adotar IA, mas preparar os times para trabalhar em um cenário em que sistemas autônomos passam a executar parte relevante das operações. O especialista aponta três mudanças que as empresas precisam fazer para adaptar suas equipes à nova dinâmica.

• Entender que o papel do desenvolvedor mudou

Segundo o especialista, o desenvolvedor deixa de atuar apenas como executor técnico e passa a assumir funções mais estratégicas, ligadas à arquitetura, supervisão e validação dos sistemas autônomos. “O profissional passa a definir limites de atuação dos agentes, supervisionar resultados e responder pelas decisões tomadas dentro desses fluxos automatizados. O trabalho deixa de ser apenas escrever código e passa a exigir visão sistêmica do negócio e da operação”, explica.

• Redesenhar os times e investir em requalificação

A adoção de agentes autônomos também altera a composição das equipes. Funções operacionais ligadas a tarefas repetitivas, documentação básica e validações manuais tendem a perder espaço, enquanto cresce a demanda por profissionais capazes de estruturar fluxos automatizados e supervisionar decisões da IA.

Para Pereira, o movimento também aproxima áreas de tecnologia e negócios. “Configurar um agente eficiente depende menos de comandos isolados e mais da capacidade de entender o problema que ele precisa resolver. Profissionais que conhecem profundamente o contexto do negócio passam a ganhar protagonismo dentro dos times técnicos”, explica.

• Estruturar governança antes da IA entrar em produção

Outro ponto crítico, segundo o executivo, é a definição clara de regras de supervisão e responsabilidade sobre sistemas autônomos. “Empresas ainda avançam na adoção de IA sem definir quem supervisiona decisões, quem pode interromper processos e quais são os limites de autonomia desses agentes. Quando um erro acontece em escala, o problema deixa de ser apenas tecnológico e passa a ser organizacional”, afirma.

O alerta acompanha um cenário em que muitas empresas ainda enfrentam dificuldade para transformar iniciativas de IA em resultados concretos. Estudo recente da Forrester aponta que apenas 15% das lideranças registraram crescimento de EBITDA associado diretamente a projetos de Inteligência Artificial nos últimos 12 meses. Para o diretor da Alun Business, os próximos anos serão menos sobre acesso à IA e mais sobre a capacidade das empresas de estruturar times preparados para operar sistemas autônomos com segurança, eficiência e controle.

“A formação de times de desenvolvimento para a era dos agentes autônomos precisa ir além do aprendizado técnico. Saber programar em Python ou configurar uma API continua sendo necessário, mas o profissional que vai se destacar é aquele que entende como sistemas autônomos falham, como evitar que esses erros escalem e como manter o controle humano sobre decisões críticas. Esse repertório não se aprende sozinho navegando na internet, se constrói com prática, contexto e aprendizado em equipe”, finaliza Pereira.