Durante anos, aprender programação foi visto como uma das apostas mais seguras para entrar no mercado de tecnologia. A chegada de ferramentas de inteligência artificial capazes de gerar, revisar e corrigir código colocou essa certeza em dúvida.

Mas isso não significa necessariamente o desaparecimento dos desenvolvedores. O que está acontecendo parece ser uma transformação do próprio trabalho: tarefas operacionais começam a ser automatizadas enquanto competências como pensamento crítico, arquitetura de sistemas, conhecimento do negócio e capacidade de avaliar o que a IA produz ganham importância.

A mudança já pode ser observada no cotidiano dos profissionais. Na pesquisa de 2025 do Stack Overflow, 84% dos participantes disseram usar ou planejar usar ferramentas de IA no processo de desenvolvimento. Entre desenvolvedores profissionais, 51% afirmaram utilizá-las diariamente.

Programar não vai desaparecer, mas o papel do programador está mudando

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Gustavo Guitera, gerente de Digital Enterprise da Siemens para a América do Sul, compara essa transformação à chegada dos softwares CAD ao design industrial. Os desenhos técnicos não desapareceram, mas o trabalho manual perdeu espaço para competências de projeto, simulação, validação e integração.

Algo semelhante começa a acontecer no desenvolvimento de software. A IA pode assumir uma parcela crescente da escrita, revisão e correção de código. O profissional, por outro lado, precisa compreender o problema que está tentando resolver, interpretar as necessidades dos usuários, projetar a arquitetura e decidir se aquilo que a máquina produziu realmente funciona.

Isso também explica por que estudar informática ou engenharia de software continua fazendo sentido. O conhecimento técnico não perde importância. Ele se torna necessário justamente para supervisionar sistemas capazes de produzir código em grande escala.

Os próprios dados do mercado de trabalho mostram essa diferença.

O Bureau of Labor Statistics dos Estados Unidos projeta crescimento de 16% no emprego de desenvolvedores de software entre 2024 e 2034. Já a ocupação mais restrita de “programador de computadores” tem projeção de queda de 6% no mesmo período, em parte porque tarefas repetitivas de programação podem ser automatizadas com IA.

O programador passa de executor a supervisor da IA

Nesse novo cenário, saber produzir código rapidamente deixa de ser suficiente.

O desenvolvedor precisa aprender a trabalhar com sistemas de IA, formular instruções melhores, identificar respostas incorretas, integrar diferentes ferramentas e transformar as capacidades dos modelos em soluções reais.

E existe um paradoxo interessante: quanto mais código a IA consegue produzir, mais importante pode se tornar a capacidade humana de verificar o resultado.

A pesquisa do Stack Overflow mostra isso claramente. Apesar da enorme adoção dessas ferramentas, 46% dos desenvolvedores entrevistados disseram não confiar na precisão das respostas produzidas pela IA. Apenas 33% declararam confiar nelas.

Além disso, 66% apontaram como principal frustração receber soluções que parecem corretas, mas apresentam algum problema. Para 45%, depurar código criado pela IA pode acabar consumindo ainda mais tempo.

Ou seja, gerar código ficou mais fácil. Saber se esse código é realmente bom continua sendo outra história.

Empresas também terão de mudar a maneira de trabalhar

A transformação não depende apenas dos programadores.

Empresas precisarão criar processos para testar e validar software produzido com auxílio de IA, estabelecer regras de segurança e governança e investir na atualização constante dos profissionais.

Erros em software, afinal, existiam muito antes da inteligência artificial. Sistemas confiáveis nunca dependeram de programadores incapazes de errar, mas de testes, revisão, monitoramento e processos capazes de identificar problemas antes que eles causem consequências maiores.

A IA adiciona uma nova camada a esse desafio porque consegue produzir código em uma velocidade e escala muito maiores.

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Por isso, a pergunta talvez não seja mais se a inteligência artificial conseguirá programar.

Ela já consegue.

A questão passa a ser o que os profissionais farão com essa capacidade.

Desenvolvedores capazes de combinar conhecimento técnico, criatividade, visão de negócio, segurança e pensamento crítico podem assumir uma posição ainda mais estratégica. Em vez de simplesmente escrever cada linha de código, eles passam a definir problemas, coordenar ferramentas de IA, avaliar resultados e construir sistemas completos.

A inteligência artificial pode reduzir drasticamente o trabalho necessário para transformar uma ideia em código. Mas decidir qual ideia merece ser construída — e garantir que ela funcione corretamente — continua sendo uma tarefa muito mais difícil.

 

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