Rafael NazarA expansão da inteligência artificial generativa e dos agentes de IA está transformando a engenharia de software. As novas ferramentas já conseguem gerar funções, criar testes, sugerir arquiteturas, analisar códigos, propor mudanças e executar validações em diferentes etapas do desenvolvimento.
A avaliação é de Maurício Aniche, CTO e cofundador da Alura. Segundo ele, a evolução reacende uma pergunta entre profissionais da área: se a inteligência artificial consegue programar, ainda vale a pena aprender engenharia de software? A resposta é sim — e a área pode ter se tornado ainda mais importante.
Isso ocorre porque o desenvolvimento de sistemas não se resume à escrita de código. O trabalho também envolve compreender problemas de negócio, tomar decisões arquiteturais, equilibrar requisitos, garantir qualidade, segurança, manutenção e evolução contínua dos produtos.
Com a geração de código mais acessível, o valor profissional tende a se deslocar para competências como estruturar problemas, oferecer contexto, avaliar soluções, alinhar equipes, identificar riscos e validar resultados. Nesse cenário, a diferença entre apenas usar uma ferramenta de IA e trabalhar efetivamente com ela se torna mais evidente.
A inteligência artificial tende a apresentar respostas melhores quando recebe contexto adequado, atua em uma arquitetura bem definida e trabalha dentro de restrições claras. Dessa forma, a qualidade dos resultados continua relacionada às decisões humanas que orientam o processo.
Para Aniche, a discussão sobre a substituição de desenvolvedores precisa ser observada por outro ângulo. A questão central passa a ser quais profissionais conseguirão ampliar seu impacto ao trabalhar em conjunto com essas tecnologias.
Em equipes mais maduras, a habilidade mais importante não é apenas pedir que a IA escreva código. É preciso saber orientar agentes, dividir problemas complexos, validar entregas e verificar se as decisões automatizadas fazem sentido para o negócio e para o produto.
Esse movimento desloca gradualmente a atuação dos desenvolvedores da execução para a orquestração, sem reduzir a necessidade de conhecimento técnico. Pelo contrário: passa a exigir compreensão aprofundada de sistemas, arquitetura, qualidade e produto para que os agentes sejam utilizados de maneira eficiente e segura.
A mudança também afeta a formação profissional. O domínio de linguagens, ferramentas e frameworks continua relevante, assim como conhecimentos de arquitetura, bancos de dados, sistemas distribuídos, escalabilidade e desempenho. No entanto, esses conhecimentos precisam ser acompanhados de pensamento crítico, raciocínio sistêmico e capacidade de colaboração entre pessoas e máquinas.
Essa transformação motivou a criação da Imersão Engenharia de Software: Dev na Era da IA, iniciativa da Alura em parceria com o Google. A proposta é apresentar como agentes podem participar de várias fases do desenvolvimento, desde a compreensão do problema até a implementação, os testes e a evolução de um projeto real — sem abandonar os princípios da engenharia de software.
Na avaliação de Maurício Aniche, a discussão está deixando de tratar apenas da automação de tarefas e passando a abordar a colaboração entre pessoas e sistemas inteligentes. Em um cenário no qual gerar código se torna cada vez mais fácil, a capacidade de tomar boas decisões permanece como um diferencial humano.
