TLDR;

Os dados mostram que, apesar da IA produzir 46% mais código, a qualidade caiu — bugs e churn praticamente dobraram, código duplicado subiu e rascunhos gerados têm 1,7× mais problemas, deixando equipes aparentemente mais rápidas, mas 19% mais lentas para entregar. Não: a IA não vai substituir desenvolvedores porque não sabe raciocinar, arquitetar sistemas nem lidar com escala e negócios, sendo útil apenas para protótipos e tarefas descartáveis. Devemos usar IA para o trabalho enfadonho — boilerplate, shells de teste e documentação — enquanto humanos mantêm a arquitetura, revisão de código e o entendimento dos sistemas para evitar dívida técnica e falhas em produção.

Resumo

Nos últimos dois anos a narrativa de que a IA substituiria desenvolvedores e que qualquer um seria programador se popularizou, mas os dados mostram outra realidade: a IA gerou 46% mais código, porém a qualidade despencou — bugs dobraram, churn praticamente dobrou, código duplicado aumentou oito vezes e quem mais usa IA está 19% mais lento, mesmo sentindo-se 55% mais rápido. Rascunhos produzidos pela IA aparecem em segundos, mas têm 1,7 vezes mais problemas e aumentam em 91% o tempo gasto em revisões de PR; o resultado é produtividade aparente sem entrega de valor sustentável. A IA copia e cola, não refatora, olha só para as linhas à sua frente e ignora as dezenas de milhares de linhas do repositório, quebrando designs e acumulando dívida técnica que vai exigir meses de conserto. Para juniores, pular o esforço técnico impede o aprendizado; para sistemas críticos (pagamentos, saúde, infraestrutura), confiar numa máquina incerta já causou falhas bilionárias. Use IA para tarefas repetitivas — boilerplate, testes, documentação —, mas deixe arquitetura, lógica e decisões de escala para engenheiros que entendem os fundamentos e constroem sistemas que perdurem. Não adore as ferramentas; mantenha foco nas habilidades humanas essenciais para liderar, projetar e preservar sistemas confiáveis sempre.