A promessa de substituir codificadores humanos por IA, falada por Bill Gates, Sam Altman e muitos entusiastas, ressoa alto, mas textos recentes de reflexão crítica apontam um contragolpe realista, que isso não acontecerá da noite para o dia. Eles alertam que engenharia de software envolve mais do que escrever código: requer contexto, julgamento, integração, manutenção e comunicação com stakeholders.
Na corrida para automatizar tudo — do atendimento ao cliente à escrita de código — a inteligência artificial vem sendo tratada como a grande solução para todos os problemas. A narrativa é tentadora: ferramentas de IA capazes de criar aplicações inteiras, otimizar equipes de engenharia e reduzir a necessidade de desenvolvedores humanos caros, além de centenas de outras funções.
Mas, como alguém que vive o dia a dia dentro de empresas reais, lidando com dados e fluxos de trabalho, posso afirmar: a empolgação não combina com a realidade.
Trabalhei com organizações como General Electric, The Walt Disney Company e Harvard Medical School para otimizar suas infraestruturas de dados e IA — e uma coisa ficou clara: substituir pessoas por IA ainda é, na maioria dos casos, apenas uma ideia distante.
Nos últimos dois anos, mais de um quarto das vagas de programação desapareceram. O próprio Mark Zuckerberg já anunciou planos de substituir muitos desenvolvedores da Meta por sistemas de IA.
Curiosamente, tanto Bill Gates quanto Sam Altman (CEO da OpenAI) têm alertado publicamente sobre o perigo dessa abordagem.
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A verdade é que a IA ainda não está pronta para substituir empregos em tecnologia ou negócios. Isso porque o que a IA “sabe” é limitado ao que já viu — e a maior parte do que ela viu no mundo da tecnologia é material básico e repetitivo.
Modelos de IA generativa são treinados em grandes conjuntos de dados, geralmente divididos em duas categorias: dados públicos (vindos da internet aberta) e dados proprietários ou licenciados (criados internamente ou comprados de terceiros).
Isso significa que tarefas simples, como criar um site básico ou configurar um aplicativo-modelo, são facilmente executadas.
Mas quando falamos em escrever códigos complexos e proprietários — aqueles que sustentam empresas como Google ou Stripe — surge um problema: esse tipo de código não está disponível publicamente. Ele está trancado dentro das empresas e foi criado por engenheiros com décadas de experiência.
No fim das contas, a IA ainda não sabe raciocinar por conta própria. Ela não tem instinto — apenas imita padrões. Um amigo da área uma vez descreveu os modelos de linguagem (LLMs) como “excelentes adivinhadores”.
Pense na IA atual como um estagiário talentoso: útil para rascunhos e tarefas simples, mas que ainda precisa de supervisão.
Na programação, por exemplo, já vi ganhos de produtividade de até 5 vezes em tarefas básicas. No entanto, revisar e corrigir códigos complexos gerados por IA costuma levar mais tempo e energia do que simplesmente escrever o código do zero.
Por isso, ainda precisamos de profissionais experientes, capazes de identificar falhas sutis e entender os riscos que elas podem trazer a longo prazo.
Isso não quer dizer que a IA não tenha seu espaço — ela tem, e é valioso.
Mas a ideia de substituir equipes inteiras de programadores, contadores ou profissionais de marketing por uma pessoa e meia dúzia de ferramentas de IA é, no mínimo, precipitada.
O foco deveria ser outro: usar a IA para potencializar o trabalho humano, não para eliminá-lo.
Não digo isso por medo de que a IA tire meu emprego — mas porque já vi, na prática, o quanto é perigoso confiar demais nela neste estágio.
Líderes empresariais precisam entender isso: embora a IA prometa economia e equipes menores, essa eficiência pode se transformar em armadilha. Ela pode ser confiável para tarefas operacionais, mas ainda está longe de substituir o raciocínio estratégico e a visão humana.
IA é rápida. Humanos são inteligentes.
E essa diferença faz toda a diferença. Quanto antes mudarmos a conversa de “substituir pessoas” para “reforçar pessoas”, mais poderemos colher os verdadeiros benefícios da inteligência artificial.
