A inteligência artificial vai gerar bilhões em ganhos de eficiência. Para o bolso de quem?
O dinheiro poupado pela IA pode ir para consumidores, empresas ou sumir numa briga de algoritmos.
Gerando resumo
No começo dos anos 2000, a formação em engenharia de software era uma das mais promissoras para quem queria se preparar para uma profissão vista como parte essencial do futuro das empresas. Nos últimos anos, a ascensão meteórica da inteligência artificial (IA) impactou dezenas de áreas de atuação profissional, e a de tecnologia foi uma das primeiras. Depois que a IA acelerou as tarefas dos programadores, especialmente dos iniciantes, o próximo alvo da tecnologia era claro: o trabalho dos engenheiros de software.
De olho nessa tendência, empresas brasileiras e globais investem milhões para implementar a IA na rotina da profissão, transformando grande parte do trabalho manual em atividades automatizadas, com os engenheiros de software atuando como gerentes de agentes de inteligência artificial — que podem executar tarefas que envolvem diferentes etapas, indo muito além de funcionar como um chatbot.
Nomes como Evertec, Itaú e Cisco já utilizam plataformas próprias e soluções de mercado para levar demandas urgentes ou atrasadas de tecnologia do planejamento à execução. A adaptação é parte de uma tendência de investimentos em tecnologia que tem cifra bilionária. O mercado global de plataformas de engenharia de software com IA e serviços teve um faturamento de US$ 34 bilhões em 2025. A projeção para 2026 é de US$ 40,79 bilhões, devendo alcançar US$ 206,87 bilhões até 2034. A estimativa é da consultoria indiana Fortune Business Insights.
Voltada à tecnologia para o setor financeiro, a multinacional Evertec (que comprou a brasileira Sinqia em 2023 por R$ 2,5 bilhões) investiu R$ 30 milhões para transformar agentes de IA em engenheiros de software. Os agentes proprietários da empresa participam de diferentes etapas da engenharia de software, da criação de interfaces à modernização de sistemas legados.
“Hoje, esses agentes já conseguem fazer sozinhos boa parte do trabalho mais repetitivo dentro do desenvolvimento de software, como escrever código a partir de uma especificação, criar testes, revisar partes do trabalho de outros sistemas e até corrigir problemas mais complexos”, conta Thiago Saldanha, diretor de IA da Evertec Brasil.
Com o uso dos agentes de IA na engenharia de software, a Evertec já consegue acelerar atividades complexas, como reduzir pela metade o tempo necessário para migrar plataformas tecnológicas antigas para novos sistemas. Outro exemplo é o tempo ganho na etapa de testes e documentação do trabalho dos times de engenharia, que, segundo Saldanha, consomem bastante tempo. Desde que os agentes de IA da empresa entraram em ação, essas tarefas ganharam celeridade de 60%. Ou seja, se levassem 10 horas antes, hoje levam cerca de 6 horas.
“O engenheiro deixa de gastar tempo com tarefas operacionais e passa a atuar mais na definição do que precisa ser feito, na orientação dos agentes e na revisão crítica do que foi entregue”, afirma Saldanha.
Mesmo com o ganho de eficiência, o executivo diz que não é um objetivo reduzir o time de engenharia de software, mas aumentar o que a equipe pode entregar. “Nossa leitura não é de redução de time, e sim de reposicionamento das pessoas para entregar mais valor”, diz Saldanha.
Na oferta da tecnologia, o expoente é a Cognition, que viabiliza o uso de agentes de IA na atividade e recebeu aporte de US$ 2 bilhões, que levou sua avaliação de mercado a US$ 48 bilhões. Entre os investidores do negócio está o Founders Fund, firma de investimentos de Peter Thiel, um dos fundadores do PayPal, fundador da empresa de software Palantir e investidor em diversas empresas de tecnologia.
O Devin já é usado no Itaú para ganhar eficiência de diferentes formas nos times de engenharia de software. Carlos Eduardo Mazzei, diretor de tecnologia do banco, conta que a instituição fez um teste piloto com 75% da equipe usando o Devin e hoje já são mais de 95% que usam a ferramenta de IA no trabalho. Ele conta que o tempo de ciclo de criação de novas soluções aumentou de 15% a 25%, alcançando até 30% de ganho de produtividade geral nas entregas.
“No desenvolvimento de produto, o Devin é usado no discovery estratégico para entender a necessidade de mercado daquele produto. Depois, na delivery, que é a entrega dele. O Devin cobre o fluxo inteiro de trabalho”, afirma.
Mazzei diz ainda que a IA permitiu reduzir significativamente os incidentes críticos e falhas técnicas na etapa de produção (quando já estão em funcionamento). O executivo conta que aproximadamente 80% das vulnerabilidades de código do banco já são tratadas diretamente via IA. O valor que o Itaú investe em IA não é revelado, mas já é uma cifra multimilionária.
O executivo afirma que o trabalho do engenheiro de software já passou por uma transformação. O perfil de contratação, por exemplo, está mudando, com o conhecimento sobre ferramentas de IA sendo um pré-requisito importante.
“Praticamente, ninguém mais escreve código no dia a dia; é o agente que faz sozinho. Ele (o engenheiro de software) passou a ser um líder de agentes, que direciona tecnicamente o desenvolvimento”, diz.
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A multinacional de tecnologia Cisco incorporou o Codex da OpenAI aos fluxos de engenharia em escala empresarial. Segundo a própria empresa, mais de 95% dos novos recursos de IA analisados foram escritos com auxílio do Codex, a plataforma de programação da OpenAI, e a companhia relata aumento de 10 a 15 vezes na velocidade de resolução de determinados defeitos. Ou seja, o que antes levava semanas de trabalho manual passou a ser feito em horas.
A otimização de registros de compilação e gráficos de dependência em mais de 15 repositórios interconectados gera uma economia superior a 1,5 mil horas de engenharia por mês.
A empresa chegou a criar a solução de segurança digital chamada Cisco AI Defense usando o Codex. Ou seja, uma solução de segurança de IA teve a maior parte do seu código e quase todos os seus novos recursos escritos por IA.
Segundo Fernando Zamai, líder de cibersegurança da Cisco Brasil, a empresa também utiliza modelos avançados de IA, como Mythos/Claude da Anthropic e GPT da OpenAI, para varrer e testar proativamente o código dos seus produtos. O objetivo é identificar e corrigir vulnerabilidades antes que possam ser exploradas por cibercriminosos ou em ataques de espionagem.
A aplicação de IA na revisão de código permitiu que análises de segurança que levariam 8 anos de pesquisa e desenvolvimento fossem concluídas em apenas 8 semanas. Com isso, a empresa passou a lançar releases de fortalecimento do sistema (hardening) a cada 15 dias. Zamai explica que, historicamente, o controle de qualidade da Cisco tornava a entrega de novos recursos mais lenta a fim de evitar problemas nos sistemas. A IA permitiu acelerar essa esteira de desenvolvimento e lançar recursos em soluções em nuvem de forma ágil, sem comprometer a resiliência dos produtos.
