Estamos usando IA para fazer mais rápido o que já fazíamos — ou para repensar como tomamos decisões no desenvolvimento de software?

Algo que vem me intrigando há algum tempo é como estamos aplicando a IA no desenvolvimento de software. A maioria das iniciativas que tenho acompanhado consiste em aplicar a IA durante o processo padrão de desenvolvimento e, diante disso, eu me questiono: será que a IA veio para acelerar os processos que já conhecemos ou para quebrar os nossos paradigmas sobre o desenvolvimento de software?

A IA começou sendo usada para acelerar processos existentes, mas o efeito inevitável dela é quebrar esses processos.

É complicado responder a essa pergunta com exatidão, pois, sempre que falamos em quebra de padrões, trabalhamos com previsões e incertezas. No entanto, acho muito pouco provável que o fluxo de desenvolvimento continue sendo o mesmo que conhecemos hoje.

São muitas as iniciativas com IA para prospecção e concepção de produtos, assim como para refinamento e arquitetura, desenvolvimento, code review e, por fim, testes e delivery. A IA foi encaixada no pipeline existente. O risco que corremos é estarmos acelerando decisões ruins, e não melhorando decisões. O que está mudando — e ainda não estamos percebendo — é que antes seguíamos um modelo tradicional: descobrir requisitos, refinar, desenvolver, testar e corrigir. No entanto, a tendência que estamos acompanhando, com o uso da IA, é outra: simular cenários e riscos antes de construir, gerar múltiplas alternativas de solução, avaliar o impacto antes da implementação para só então materializar em código. Construir deixa de ser o centro; decidir passa a ser o centro.

Ainda estamos muito presos à cultura do processo que conhecemos — baseada em sprint, tarefa e entrega — e não em risco, impacto e comportamento do sistema. Em minha opinião, o caminho começa a nos direcionar para implantar a IA antes do código, tratar a qualidade como entrada e não como saída e adotar modelos executáveis, nos quais contratos, cenários e fluxos são tratados como fonte primária, e não como documentação derivada.

Entendo que o grande desafio que enfrentaremos não é mais saber como utilizar a IA, mas sim como nos prepararmos para essas mudanças estruturais, que estão acontecendo em silêncio, enquanto a maioria ainda está muito focada apenas em acelerar o SDLC como o conhecemos.