TLDR;

A IA transformou a engenharia de software, evoluindo de autocompletes como o GitHub Copilot para LLMs que pesquisam, agregam fontes e geram ou corrigem código com bastante contexto. Ferramentas recentes (por exemplo Cursor) já conseguem entender repositórios grandes — o autor testou em um engine de ~150.000 linhas — e produzir mudanças úteis, embora a qualidade exija revisão humana. A IA tende a automatizar trechos e implementar algoritmos de forma robusta, tornando desenvolvedores mais produtivos, mas não elimina o papel dos engenheiros seniores na arquitetura e no design.

Resumo

Nos últimos anos a IA transformou profundamente a forma como engenheiros de software escrevem código, com benefícios e problemas; começou com autocompletes como o GitHub Copilot e evoluiu para chats e LLMs (ChatGPT) capazes de pesquisar, agregar fontes, anexar arquivos de código e responder em detalhe. Inicialmente limitada a trechos pequenos, a tecnologia avançou para ferramentas com mais contexto — por exemplo, experiências com o Cursor mostraram que é possível entender e modificar repositórios maiores, como um motor chamado Hazel de cerca de 150 mil linhas, realizando “spelunking” no código para implementar soluções de nível júnior a médio. Isso torna a IA valiosa para delegar tarefas repetitivas que não exigem visão arquitetural, liberando engenheiros seniores para focarem em arquitetura e design; além disso, a IA tende a implementar algoritmos de forma robusta por consultar referências amplas e validar entradas/saídas, e pode ser cruzada com outras IAs para reduzir erros. Apesar de não ser perfeita, a capacidade de pesquisa autônoma e geração de código é impressionante e prática. Também foi destacada a importância de controle de versão e clientes visuais de Git, como o GitKraken, para apoiar fluxos de trabalho modernos. O balanceamento humano–IA e ética continuam sendo questões centrais importantes.