Por Julio Viana*
Há menos de cinco anos, a inteligência artificial começou a permear os fluxos de trabalho de profissionais em diversos setores. É inegável que as pessoas nunca antes foram tão produtivas e rápidas. Mas com tanto avanço, o equilíbrio entre benefícios e preocupações passou a girar em torno da pergunta central: a IA vai tirar o meu emprego?
No ano passado, o Python, linguagem preferida de pessoas desenvolvedoras e pesquisadores de IA, se tornou a linguagem de programação mais usada, superando o JavaScript que estava há 10 anos na liderança. Com uma comunidade que chega a quase 6 milhões, a quarta maior do mundo e a maior de toda a América Latina, o Brasil não está apenas participando da revolução global da IA, está liderando ativamente esse movimento. O GitHub registrou um crescimento de 41% no número de colaboradores brasileiros em projetos de IA generativa em 2024, ocupando o 11º lugar global.
Impulsionando o progresso econômico e digital, o governo brasileiro tem aumentado investimentos em tecnologia no país e anunciou recentemente uma proposta de US$ 4 bilhões para um plano nacional de investimento em IA. Além disso, o setor privado também tem demandado uma estratégia nacional mais ampla para educação técnica e desenvolvimento da força de trabalho, a fim de garantir que os brasileiros continuem capacitados e competitivos na corrida global pela IA.
À medida que avançamos rapidamente para uma nova era tecnológica, para profissionais em desenvolvimento de software, em especial, dominar a IA já não é apenas um diferencial, está se tornando um requisito fundamental. No entanto, em um mundo em que o software move praticamente todos os setores, as pessoas desenvolvedoras, embora continuem com salários atraentes, ainda enfrentam um desafio: como manter viva a paixão pela inovação? Afinal, quem nunca passou horas atreladas a tarefas repetitivas, como manutenção de código e correção de bugs, sem tempo para realmente criar? O cansaço é real e a solução já está posta à mesa.
Como os agentes de IA vão transformar o trabalho em desenvolvimento de software
Os agentes de IA podem ir muito além das IAs tradicionais e assumir tarefas cansativas e demoradas que ocorrem no processo de desenvolvimento. Para ilustrar, uma das maiores frustrações para pessoas desenvolvedoras é ter o fluxo constantemente interrompido por mudanças de contexto, revisões manuais ou uma enxurrada de tarefas repetitivas. Essas interrupções são drasticamente reduzidas com agentes operando em segundo plano: assim que uma issue é atribuída, o agente começa a planejar, codificar e testar, enviando commits para uma pull request em rascunho conforme avança. Os profissionais permanecem informados por meio de logs de sessão e atualizações, sem precisar microgerenciar cada etapa.
Claro, a adoção responsável é essencial. A pessoa desenvolvedora continua no assento do piloto, revisando, orientando e moldando o que será entregue. Quando estiver pronto, colegas de equipe podem revisar o trabalho do agente, fornecer feedback e solicitar melhorias. Menos interrupções significam mais qualidade e mais rapidez entre a ideia e a entrega final. Em resumo, esse é o tipo de trabalho que os agentes podem assumir, liberando o tempo precioso dos talentos para que se concentrem no que realmente importa: pensar na próxima grande ideia, resolver problemas relevantes, aprender novas habilidades e construir o que os motiva.
Em vez de serem drenadas pelo volume de tarefas, as pessoas desenvolvedoras estão se energizando e redescobrindo a alegria de programar. Eles continuam, e continuarão, no centro da inovação. Os agentes de IA chegaram para amplificar suas habilidades. É uma evolução natural, que não apenas acelera a criação de novos produtos, como também fortalece e mantém o software que já sustenta o mundo. Para devs e equipes, o impacto pode ser ainda maior: mais inovação, entregas mais rápidas e uma base mais sólida para o futuro.
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*Julio Viana é o Gerente Regional do GitHub no Brasil. Possui mais de 30 anos de experiência na indústria de software, tendo iniciado como programador C/C++ e mainframe, com passagens pela Accenture e Oracle.