A era dos agentes de IA está mudando a Engenharia de Software. E isso é uma boa notícia para desenvolvedores

Por: Maurício Aniche, CTO e cofundador da AluraPor muito tempo, a produtividade em software esteve associada à capacidade de escrever código mais rápido.

Novas linguagens, frameworks, bibliotecas e plataformas surgiam com a promessa de reduzir o esforço necessário para transformar uma ideia em um produto digital.

Em certa medida, era isso mesmo: a história da tecnologia pode ser contada como uma sucessão de ferramentas que diminuíram o custo de implementação.

A inteligência artificial generativa, e mais recentemente a inteligência artificial agêntica, é mais um capítulo dessa história. Mas talvez seja o capítulo que mais acelerou essa transformação.

Hoje, ferramentas baseadas em IA conseguem gerar funções, criar testes, sugerir arquiteturas e até executar tarefas relativamente complexas em poucos minutos. Com a chegada dos agentes de IA, começamos a ver sistemas capazes de atuar em diferentes etapas do ciclo de desenvolvimento, analisando código, propondo mudanças, executando validações e colaborando com equipes técnicas de maneiras que seriam difíceis de imaginar poucos anos atrás.

Diante desse cenário, uma pergunta se tornou recorrente: se a IA consegue programar, ainda faz sentido aprender engenharia de software.

A resposta é sim. E, paradoxalmente, talvez a engenharia de software nunca tenha sido tão importante.

O motivo é simples: software nunca foi apenas código.

A construção de sistemas envolve compreender problemas de negócio, tomar decisões arquiteturais, equilibrar requisitos conflitantes, garantir qualidade, manutenção, segurança e evolução contínua.

Escrever código é apenas uma parte desse processo.

Quando a geração de código se torna mais acessível, o valor se desloca para outras competências.

O mercado começa a demandar profissionais capazes de estruturar problemas, fornecer contexto, avaliar soluções, alinhar pessoas, identificar riscos e validar resultados.

Em outras palavras, profissionais capazes de atuar como engenheiros de software.

É justamente por isso que vemos uma diferença crescente entre usar IA e trabalhar efetivamente com IA.

No primeiro caso, a ferramenta funciona como um gerador de respostas. No segundo, ela se torna parte de um processo maior quando orientada por uma pessoa que entende o contexto técnico e tem critérios para tomar decisões.

A qualidade da saída continua diretamente ligada à qualidade das decisões humanas que a antecedem.

Quem já utiliza essas ferramentas em ambientes reais de desenvolvimento percebe rapidamente essa dinâmica. A IA responde melhor quando recebe contexto adequado.

Produz resultados mais consistentes quando existe uma arquitetura bem definida. Comete menos erros quando trabalha dentro de restrições claras.

A tecnologia evoluiu. Os fundamentos continuam os mesmos.

Talvez por isso a discussão sobre substituição de profissionais esteja sendo conduzida da maneira errada.

A questão não é se a IA substituirá desenvolvedores.

A questão é quais profissionais serão capazes de ampliar seu impacto trabalhando ao lado dessas tecnologias.

Os times mais maduros já perceberam que a principal habilidade não é pedir para a IA escrever código. É saber orientar agentes, decompor problemas complexos, validar entregas e garantir que as decisões geradas automaticamente façam sentido para o negócio e para o produto.

O papel das pessoas desenvolvedoras está migrando gradualmente da execução para a orquestração.

Isso não significa menos conhecimento técnico. Significa mais responsabilidade técnica.

Significa compreender profundamente sistemas, arquitetura, qualidade e produto para utilizar agentes de forma eficiente e segura. Esse movimento também traz implicações importantes para a formação de profissionais.

Durante anos, o caminho de quem queria trabalhar como engenheiro de software parecia relativamente claro. O primeiro passo era dominar ferramentas, linguagens e frameworks.

À medida que a carreira avançava, esperava-se que o desenvolvedor ampliasse seu domínio técnico: arquitetura, bancos de dados, sistemas distribuídos, escalabilidade e performance.

Nos níveis mais altos, como especialista ou Staff+, o desafio passava a ser tomar e alinhar decisões técnicas complexas, muitas vezes atravessando diferentes times e sistemas.

Hoje, todo esse conhecimento continua relevante. Saber profundamente o lado técnico ainda importa — mas já não é suficiente.

É necessário desenvolver pensamento crítico, raciocínio sistêmico e capacidade de colaboração entre humanos e máquinas. A formação técnica passa a incluir uma nova competência: trabalhar com agentes de IA sem renunciar aos princípios da engenharia de software.

Foi justamente essa transformação que motivou a criação da Imersão Engenharia de Software: Dev na Era da IA, iniciativa realizada pela Alura em parceria com o Google.

A proposta da formação não é ensinar pessoas desenvolvedoras a usar IA para gerar trechos de código, mas mostrar como agentes podem participar de diferentes etapas do desenvolvimento de software, desde a compreensão do problema até a implementação, os testes e a evolução de um projeto real.

A mudança pode parecer sutil, mas é profunda.

Estamos saindo de uma discussão sobre automação de tarefas para uma discussão sobre colaboração entre pessoas e sistemas inteligentes.

Quem enxergar essa diferença entenderá por que a engenharia de software não está perdendo relevância.

Na verdade, ela está assumindo um papel ainda mais estratégico.

Porque, em um mundo onde gerar código se torna cada vez mais fácil, a capacidade de tomar boas decisões continua sendo um diferencial exclusivamente humano.

E continuará sendo, por muito tempo.

Ana Figueiredo é editora de tecnologia do Olhar Digital. É formada em Jornalismo pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU).