Recentemente, conversando com amigos do Doutorado sobre desenvolvimento de software e sistemas construídos com IA, fiquei pensando em uma coisa.
Ao longo da minha carreira, conheci muitos programadores que tinham dificuldade para compreender o próprio código que produziam. Hoje vejo alguns deles apresentando sistemas na televisão e falando com muita propriedade sobre o assunto. E, sinceramente, acho isso muito bom. Talvez tenham aprendido no caminho — embora, em alguns casos, eu ainda tenha minhas dúvidas. 😅
A IA realmente faz muita coisa. E faz muito.
Já vi pessoas que tinham dificuldade até com um laço simples falando sobre arquitetura, escalabilidade, clean-code, Design Patterns ,microsserviços, Circuit Breaker, Desacoplamento, Race Condition e tantos outros termos técnicos. Por curiosidade, comecei a observar mais atentamente algumas dessas falas e percebi que grande parte delas poderia facilmente ter sido produzida por uma IA.
E isso não é inveja.
É justamente o contrário: é uma constatação do tamanho do poder que a IA colocou nas mãos das pessoas.
A questão que me preocupa é outra.
Se amanhã esse sistema sair do ar, você sabe explicar o que aconteceu?
Sabe encontrar o problema?
Sabe corrigir?
Sabe colocar o sistema novamente em produção?
Eu sou da época do Stack Overflow, da documentação, dos fóruns e de passar horas lendo código, procurando uma solução e tentando entender por que aquilo funcionava.
Hoje vejo a IA sendo vendida como solução para praticamente tudo. Moro no estado mais pobre do Nordeste e já vejo gente vendendo “IA para tudo”.
Mas qual é o custo real dessa transformação?
É o profissional + pacote de IA + tokens?
E quando os tokens acabam?
E quando o modelo muda?
E quando a IA gera uma solução aparentemente perfeita, mas existe uma vulnerabilidade escondida?
E quando o sistema precisa evoluir seis meses depois e ninguém consegue explicar por que determinadas decisões foram tomadas no código?
Já pararam para pensar na qualidade, na segurança e principalmente na sustentabilidade de um software desenvolvido em 30 dias praticamente com IA?
Eu daria nota 10 para a capacidade da IA de produzir código.
Mas aí vem a pergunta realmente importante:
Quanto desse software foi pensado, projetado, validado e compreendido por alguém que realmente entende do que está fazendo?
Porque gerar código é uma coisa.
Compreender o código é outra.
E ser responsável pelo sistema é outra completamente diferente.
A IA reduziu absurdamente o custo e o tempo necessários para produzir código. Isso é inegável.
Mas produzir código mais rápido não significa necessariamente produzir software melhor.
Software precisa ser compreendido, revisado, testado, protegido, documentado, operado, corrigido e mantido.
Talvez a grande questão da era da IA não seja mais:
“A IA consegue programar?”
Isso ela já demonstrou que consegue fazer em uma escala impressionante.
A pergunta agora é:
Estamos realmente produzindo software mais rápido ou apenas produzindo código mais rápido?
Porque produtividade não é simplesmente gerar mais código.
É conseguir compreender, validar, operar, proteger, corrigir e sustentar aquilo que foi produzido.