A indústria do software está sendo empurrada para um novo paradigma. E como sempre acontece em momentos de ruptura, a primeira reação é a polarização. De um lado, discursos apocalípticos que decretam o fim dos desenvolvedores. De outro, desenvolvedores ceticos sentados na tese de que usar AI no desenvolvimento não é essa cocada toda e que serão sempre indispensáveis.

Nenhum dos dois extremos resiste ao tempo, mas ambos, enquanto duram, produzem efeitos reais: distorcem a percepção do que está acontecendo, atrasam a adaptação e impedem decisões mais lúcidas.

No meio do caminho entre a ilusão e a negação está o único espaço onde ainda é possível construir relevância no longo prazo.

O fim da engenharia de software como conhecemos

A ideia de que a IA vai substituir os desenvolvedores parte de uma visão empobrecida sobre o que significa “desenvolver software”.

Quem olha para a função como mera escrita de código tende a superestimar o poder de ferramentas que automatizam exatamente essa etapa e ignorar todo o processo de criação, decisão e articulação que acontece ao redor dela.

Hoje, sistemas são desenhados com múltiplos trade-offs: custo, escala, segurança, legado, tempo, governança e até mesmo política dentro das empresas. Nenhum desses fatores é trivial.

Nenhum deles pode ser delegado a uma IA sem supervisão. A promessa de que bastaria descrever uma ideia e deixar que uma inteligência artificial a implemente do zero ignora o mais importante: construir software é, sobretudo, escolher o que não fazer.

Não há código que compense decisões erradas. E a IA ainda está longe de entender o contexto de negócios, as restrições reais de produto e a subjetividade que torna um sistema usável, viável e sustentável.

A negação como estratégia de sobrevivência

Se por um lado há exagero nas promessas, por outro há um apego inflexível à forma como as coisas sempre foram feitas.

Essa negação não é apenas uma resistência técnica. É uma estratégia inconsciente de autopreservação diante de uma mudança que ameaça identidades profissionais consolidadas. É o medo de perder relevância, de ser superado, de ter que reaprender.

E esse medo, quase sempre, se disfarça de ceticismo: líderes técnicos que evitam revisar seus processos, desenvolvedores que ignoram deliberadamente as novas ferramentas, times que se refugiam no escopo conhecido e resistem a experimentar.

Negar a transformação que a IA está trazendo oferece conforto, mas custa caro. Enquanto alguns tentam preservar modelos antigos, outros já estão operando com novas premissas, novos fluxos e novos resultados.

A negação oferece segurança temporária, mas atrasa o progresso, isola talentos e desconecta equipes da nova realidade do mercado.

Em um cenário onde o ritmo de mudança é exponencial, negar a transformação é o atalho mais curto para a obsolescência.

O verdadeiro papel do desenvolvedor em um mundo com IA

Enquanto isso, profissionais que entendem o potencial da IA, sem ingenuidade, mas com intenção, já estão operando em outra velocidade. Estão entregando mais com menos. Estão limpando o backlog mais rápido. Estão repensando o que significa ser sênior.

A IA, ao contrário do que se teme, não está substituindo. Está realocando valor. E, nesse novo mapa, o conhecimento técnico isolado vale menos do que a capacidade de compor soluções complexas, navegar ambiguidade e decidir com clareza.

O papel do desenvolvedor está mudando. O que antes era um perfil técnico-operacional, cada vez mais migra para uma atuação técnica-estratégica. Isso significa entender o negócio com profundidade. Significa saber formular problemas antes de resolvê-los. Significa saber quando a IA ajuda e quando ela só adiciona ruído.

Esse novo cenário exige fluência técnica, mas também domínio de contexto. Ferramentas como copilots, assistentes de codificação, revisores automatizados e geradores de documentação já são parte do fluxo moderno de trabalho. Mas não funcionam sozinhas. Precisam de direção. E a direção continua sendo humana.

A produtividade do futuro não será medida em linhas de código escritas, mas em problemas resolvidos com o menor atrito possível. Nesse modelo, o desenvolvedor que domina IA como ferramenta e não como fetiche, se torna multiplicador de capacidade.

Cultura, produto e processo: os impactos para além do código

A presença da IA no desenvolvimento não é apenas uma questão técnica. Ela força uma revisão profunda nos modelos de trabalho. Metodologias ágeis baseadas em cadência e previsibilidade precisam se ajustar a ciclos mais rápidos e não lineares.

Times de produto precisam aprender a iterar em cima de soluções que não foram escritas 100% por humanos. E líderes precisam parar de medir esforço e começar a medir impacto.

Essa reconfiguração afeta tudo: como se forma um time, como se define uma entrega, como se validar uma hipótese. O que está sendo exigido agora não é apenas que os devs saibam usar IA.

É que as empresas saibam operar em um novo ritmo, onde o diferencial está menos na execução técnica e mais na capacidade de adaptação estratégica.

Conclusão: achando o meio-termo

Não estamos falando do fim do desenvolvedor de software. Estamos falando do fim da versão antiga do que entendemos por isso. A IA não apaga o desenvolvedor, mas obriga todos, devs, líderes, empresas, a repensar seus papeis.

Negar essa mudança é perigoso. Romantizá-la, também. O único caminho viável está no meio-termo: observar com clareza, adotar com critério e evoluir com propósito.

Quem conseguir fazer isso primeiro não só sobrevive. Lidera.