Como a substituição de desenvolvedores por IA está dando terrivelmente errado
Por Economy Media
Conteudo
TLDR;
Porque as ferramentas de IA geram código mais simples, repetitivo e com mais vulnerabilidades e erros críticos, isso reduziu produtividade, aumentou custos de revisão e causou incidentes de segurança em produção. Não — apesar das previsões de até 80% de automação, muitas empresas estão contratando mais desenvolvedores e revertendo demissões porque as capacidades da IA foram superestimadas. As consequências concretas incluem entre 20% e 45% a mais de vulnerabilidades em código gerado por IA, alta taxa de falha em pilotos, casos como a falência do Builder AI e exclusão acidental de dados por uma ferramenta do Google, além de horas extras gastas por engenheiros para revisar e corrigir o código gerado.
Resumo
Em 2023 previu‑se que a IA substituiria até 80% dos desenvolvedores até 2025, mas a realidade mostrou outra coisa: empresas de tecnologia estão contratando mais desenvolvedores porque as capacidades da IA foram superestimadas. Gigantes como Google e Meta usam IA para gerar parte do código, porém estudos de 2024–2025 mostram que código gerado por IA tende a ser mais simples, repetitivo e com 20–45% mais vulnerabilidades críticas, além de apresentar entre 1,7 vezes mais erros severos. Ferramentas como Copilot aumentam velocidade de juniores em torno de 30–35%, mas engenheiros experientes podem ficar até 19% mais lentos, gastando de 8 a 11 horas a mais por semana revisando e corrigindo sugestões da IA. Mais de 90% dos projetos‑piloto falham em integrar‑se de forma estável ou em gerar ROI claro; problemas envolvem segurança, incompatibilidade com arquiteturas legadas e necessidade constante de intervenção humana. Casos reais — falência da Builder AI e perda de dados após comando incorreto de ferramenta da Google — ilustram riscos. Em suma, a transformação real é a automação de tarefas repetitivas para ampliar, não para substituir, julgamento humano, experiência e responsabilidade no desenvolvimento de software, e exigir governança, testes rigorosos e supervisão humana contínua para mitigar riscos efetivamente.