IA Generativa e o paradoxo do código: quando automação fortalece a engenharia tradicional

Edson Pacheco
14 de mai.
3 min de leitura

Trecho de código JavaScript em tela com destaque para comandos como console.log e function, representando desenvolvimento de software, depuração e arquitetura de aplicações modernas.

Há uma ironia sutil — e talvez inevitável — no atual estágio da inovação tecnológica. Durante a última década, muito se falou sobre o futuro do desenvolvimento estar nas plataformas visuais: low-code, no-code, drag-and-drop. De fato, essas soluções democratizaram parte do processo de criação digital e ofereceram ganhos reais em certos contextos.

Mas então surge a IA generativa, não para eliminar o código, como muitos imaginaram, mas para reforçar o seu protagonismo.

Aos poucos, ferramentas como GitHub Copilot, CodeWhisperer e afins tornam engenheiros de software mais produtivos, mais autônomos e menos limitados por tarefas repetitivas. E nesse movimento, o código tradicional — aquele que muitos julgavam em declínio — se reposiciona como uma escolha estratégica, não apenas técnica.

O retorno da engenharia como alavanca de diferenciação

A promessa do low-code/no-code sempre foi clara: entregar soluções mais rápidas, com menos dependência de times técnicos. Em muitas empresas, funcionou — especialmente em áreas operacionais ou para prototipação.

Mas o que observamos nos últimos dois anos é uma mudança de eixo.

Com a IA generativa, o custo marginal de programar caiu — tanto em esforço quanto em tempo. O programador não precisa mais escrever cada linha de forma artesanal; ele passa a orquestrar blocos, revisar sugestões, adaptar padrões. Um engenheiro com Copilot, por exemplo, pode economizar 30% do tempo em tarefas como criação de funções, testes unitários ou documentação (GitHub, 2023).

Ilustração de um cérebro com circuitos integrados simbolizando inteligência artificial, cercado por ícones de engrenagem, código, terminal e gráfico de crescimento, representando automação, desenvolvimento e impacto da IA em produtos digitais.

Esse salto de produtividade, na prática, coloca o código tradicional em outro patamar competitivo. Ele deixa de ser “lento e caro” para se tornar rápido e sob medida — sem os limites impostos por plataformas fechadas.

A abstração que custa caro no longo prazo

O problema com soluções visuais aparece quando se escala. Muitas vezes, o que começa como uma automação eficiente se torna um gargalo de manutenção, com lógica de negócio fragmentada e pouca documentação. O fenômeno das “ilhas de automação” é cada vez mais comum em empresas que adotaram low-code sem governança — aplicações que resolvem um problema local, mas criam um risco global.

Além disso, customizações sofisticadas são difíceis de executar em plataformas generalistas. O código, ao contrário, permite liberdade quase total — desde que bem projetado.

Isso não significa que devamos abandonar o no-code ou o low-code. Eles têm lugar. Mas talvez o destino natural de produtos digitais robustos seja, mais cedo ou mais tarde, retornar à base de engenharia — agora potencializada pela IA.

Uma escolha menos técnica do que parece

Optar por desenvolver com código tradicional hoje não é mais uma questão de bravura técnica. É uma decisão de negócio. Empresas que controlam sua base tecnológica conseguem evoluir mais rápido, evitar dependências e explorar novos modelos com mais liberdade.

É revelador que gigantes como Google, Amazon e Microsoft estejam investindo em IA para desenvolvedores — não para substituí-los. Isso nos diz algo: a engenharia continua sendo o diferencial, só que agora ampliada por inteligência.

Conclusão

Enquanto plataformas visuais seguirão úteis como ferramenta de acesso e automação, o movimento mais estratégico que empresas maduras tendem a fazer é outro: resgatar a engenharia, mas com novos instrumentos.

É possível que o futuro do software não seja “sem código”, mas sim com mais código do que nunca — escrito de forma mais rápida, inteligente e estratégica.