IA no desenvolvimento de software: o maior desafio não é usar a ferramenta, é repensar o processo
Por Allana Araujo, Diretora de Tecnologia da Qive
O mercado de tecnologia tem o hábito de resolver problemas de eficiência comprando ferramentas. Quando os primeiros assistentes de inteligência artificial para programação surgiram, a reação foi previsível: adquirir licenças e esperar ganhos automáticos de produtividade.
A promessa de acelerar o desenvolvimento parecia atraente, mas a produtividade em engenharia de software nunca foi apenas uma questão de escrever código mais rápido. Entender problemas, definir prioridades e garantir qualidade consome uma parcela significativa do ciclo de desenvolvimento. Não por acaso um levantamento da McKinsey aponta que 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função do negócio, e dois terços a aplicam em mais de uma área. No entanto, apenas 39% atribuem algum impacto no EBITDA ao uso da tecnologia e, entre as empresas que registram ganhos, a maioria reporta contribuição inferior a 5%. Esses dados mostram que a transformação depende de mudanças organizacionais, e não apenas de avanços tecnológicos.
Essa percepção veio da prática. Em 2025, iniciamos a adoção gradual do Copilot e passamos a acompanhar tanto a adesão dos times quanto o impacto no tempo total entre a definição e a entrega de uma demanda.
Os profissionais mais experientes foram os que incorporaram a tecnologia com mais facilidade, mas os ganhos no tempo total de entrega ficaram abaixo das expectativas. A IA acelerava tarefas específicas, sem necessariamente reduzir os intervalos entre definição, desenvolvimento, revisão e validação. A conclusão foi simples: adicionar IA a um fluxo existente não transforma o processo. É como colocar um motor de Ferrari em uma carroça, a potência aumenta, mas a estrutura continua sendo o limitador.
A inteligência artificial melhora partes do processo, mas o impacto real aparece quando a empresa repensa a forma de construir software. Acelerar a escrita de código não é suficiente quando descoberta, priorização e definição de escopo continuam funcionando da mesma maneira. O ganho de velocidade surge quando Produto e Engenharia redesenham juntos o fluxo entre a definição do problema e a validação da entrega.
Esse cenário também muda o papel do engenheiro. À medida que a IA assume parte da execução, o diferencial passa a estar na capacidade de compreender problemas, tomar decisões arquiteturais, fornecer contexto aos agentes e responder pela qualidade do sistema produzido. O conhecimento de engenharia de software não perde relevância, na verdade se torna ainda mais importante. Mesmo quando parte da execução é delegada, a responsabilidade sobre segurança, arquitetura e qualidade continua sendo humana.
Essa transformação exige revisar processos criados para uma realidade em que toda a execução era humana. Estimativas baseadas apenas em horas individuais, por exemplo, tornam-se menos representativas quando parte das atividades pode ser executada em paralelo por agentes.
Mais do que adotar IA, é preciso medir seu impacto. Contar linhas de código geradas ou sugestões aceitas pode criar uma falsa sensação de avanço. O que realmente importa é reduzir o tempo de entrega sem comprometer a estabilidade, a resolução de incidentes ou a qualidade do software.
A maior mudança provocada pela inteligência artificial não será apenas tecnológica. Empresas ainda precisam definir quanta autonomia conceder aos agentes, quais decisões exigem revisão humana e como preparar profissionais para esse novo modelo de trabalho.
A próxima vantagem competitiva não estará apenas em quem usa IA, mas em quem consegue redesenhar seus processos para trabalhar melhor com ela.
*Diretora de Tecnologia na Qive, Allana Araujo tem 19 anos de experiência na área, com formação em Sistemas de Informação pela Unesp e pós-graduação em Gestão de Projetos pelo Senac. Ela está na Qive desde 2016, onde iniciou sua trajetória como QA Test Engineer, passando por diversas posições, incluindo Engineering Leader, Engineering Manager, Head of Product Technology Operations e Head of Software Engineering, até alcançar a posição atual.
Sobre a Qive
A Qive, plataforma líder do contas a pagar, integra e automatiza, em um único fluxo conectado ao ERP, a gestão de pagamentos, documentos e fornecedores, oferecendo eficiência, segurança e escalabilidade. Antes Arquivei, foi fundada em 2014 em São Carlos, interior de São Paulo, com a missão de centralizar, organizar e automatizar documentos fiscais. Em 2021, recebeu um aporte de R$260 milhões em rodada Série B liderada pela Riverwood Capital. Em 2024, após um rebranding da marca, se tornou Qive e avançou para a área financeira e de pagamentos, com uma solução que garante inteligência analítica para a tomada de decisões e processos seguros, ao eliminar riscos e custos em ambientes complexos. Atualmente, a empresa processa R$3 trilhões em notas eletrônicas anualmente e já gerenciou mais de 5,7 bilhões de documentos fiscais nos últimos onze anos. A Qive tem mais de 300 colaboradores no Brasil e atende mais de 220 mil CNPJs no país, entre eles Faber-Castell, Casas Bahia e Kraft Heinz.
