TLDR;

Software 3.0 é um conceito recente, cunhado por um engenheiro da Tesla chamado Andrés Carpati, que se coloca além do software 1.0 (programado por desenvolvedores) e do 2.0 (baseado em machine learning e estatística) e ainda está em definição conforme a IA avança. A IA está acelerando processos, gerando novas oportunidades e exigindo que software houses adaptem ferramentas, fluxos e a forma de trabalhar das equipes. Não é o fim dos desenvolvedores, mas uma mudança de papéis: menos codificação manual de regras e mais colaboração entre engenharia, ciência de dados e configuração/instrumentação de modelos de IA.

Resumo

Neste episódio do Além do Software, Jonathan Santos conversa com Rodrigo Palhano sobre o impacto da inteligência artificial nas software houses e a evolução para o chamado "Software 3.0". Rodrigo explica um enquadramento histórico: Software 1.0 é o software tradicional escrito por programadores (ERPs e sistemas determinísticos); Software 2.0 corresponde à era do machine learning, em que modelos estatísticos e cientistas de dados inferem regras a partir de grandes volumes de dados; e Software 3.0 se apoia em redes neurais e LLMs que permitem interação em linguagem natural, mudando a interface homem‑máquina e democratizando a programação — o usuário comum podendo “programar” sem dominar linguagens. Discutem também ferramentas low‑code/no‑code, geradores de código e o caráter híbrido do futuro, em que arquiteturas 1.0, 2.0 e 3.0 coexistirão conforme custo, eficiência e necessidade de flexibilidade. A migração para nuvem e a estruturação de dados favorecem o uso de IA, mas decisões devem ponderar custo, performance e aplicabilidade: tarefas determinísticas ainda se beneficiam do 1.0, modelos treinados do 2.0, e experiências conversacionais e geração flexível ficam a cargo do 3.0. O papel das equipes muda, exigindo adaptação de habilidades e estratégias. As empresas precisam planejar capacitação, governança de dados e experimentação contínua. urgente.