A IA resolveu a sintaxe. Não resolveu o julgamento.
Três medições independentes, feitas entre 2025 e 2026, apontam todas para o mesmo sítio: o código gerado por IA passa em mais de 95% na correção sintática e em 55% na segurança, e esse segundo número não se mexe há dois anos. A parte que se escreve ficou barata. A parte que se decide, não.
Durante trinta anos, saber programar foi uma vantagem. Escrever código era caro, lento e escasso, e quem o sabia fazer decidia o ritmo de qualquer projeto. Isso mudou depressa, e mudou de forma mensurável. Hoje, gerar código deixou de ser o passo difícil.
O que se segue não é uma previsão sobre o futuro. São três medições independentes, feitas entre 2025 e 2026, que apontam todas para o mesmo sítio: a máquina resolveu a parte do software que se escreve, e não resolveu a parte que se decide.
O que ficou barato
O relatório DORA de 2025, da Google, encontrou adoção de IA em 90% dos profissionais de desenvolvimento, catorze pontos acima do ano anterior. E, ao contrário do que sucedia no ano anterior, essa adoção aparece agora associada a mais throughput: as equipas escrevem e entregam mais depressa.
A Veracode, em março de 2026, testou mais de 150 modelos de linguagem em 80 tarefas de programação, em quatro linguagens. A correção sintática do código gerado passou dos 95%. Produzir código que compila e faz aquilo que lhe pedem deixou de ser o problema.
O que não ficou
No mesmo estudo, nas mesmas tarefas, só 55% do código gerado passou nos testes de segurança. Perto de metade traz vulnerabilidades conhecidas quando ninguém dá instruções explícitas de segurança. E o número não se mexe: está nos mesmos 55% há dois anos, apesar do GPT-5.1 e 5.2, do Gemini 3 e do Claude 4.5 e 4.6.
| Linguagem | Código gerado que passa nos testes de segurança |
|---|---|
| Python | 62% |
| C# | 58% |
| JavaScript | 57% |
| Java | 29% |
Ponha os dois números lado a lado: mais de 95% de sintaxe correta, 55% de segurança correta. A distância entre eles é exatamente a distância entre escrever e decidir. Os modelos aprenderam a produzir código que funciona, e não aprenderam a preferir a forma segura quando existe uma insegura igualmente funcional.
O DORA vê o mesmo efeito pelo outro lado. A adoção de IA continua associada a mais instabilidade: mais alterações falhadas, mais retrabalho, mais tempo até recuperar. A velocidade subiu. A solidez não veio com ela.
Há ainda um terceiro dado, e é o mais desconfortável. Em julho de 2025, a METR correu um ensaio aleatorizado com programadores experientes, em repositórios maduros que já conheciam bem. Com acesso a ferramentas de IA, ficaram 19% mais lentos. No fim, estimaram que tinham sido 20% mais rápidos. É um contexto específico e os próprios autores avisam que não se generaliza, mas a lição fica: a sensação de velocidade e a velocidade real separaram-se.
O que continua raro
Se o código deixou de ser o recurso escasso, o valor deslocou-se para aquilo que a geração automática não cobre:
- o conhecimento do negócio, que não está em repositório nenhum;
- a arquitetura, que serve sobretudo para decidir o que não se constrói;
- a segurança, que, como os números acima mostram, continua por resolver;
- a integração, que é onde os sistemas reais se partem;
- a responsabilidade, que não se delega a um modelo.
Nenhuma destas ficou mais barata nos últimos dois anos. Todas ficaram mais valiosas, porque agora passa por elas muito mais código, e mais depressa.
A IA é um amplificador, não um remédio
A conclusão do DORA é a que melhor resume tudo isto: a IA não conserta uma equipa, amplifica a equipa que já existe. Quem tem testes automatizados, revisão a sério e retorno rápido usa a IA para ir mais longe. Quem não tem passa a produzir os mesmos defeitos, só que em maior quantidade e mais cedo.
É por isso que a pergunta útil deixou de ser quanto código se consegue produzir. Passou a ser outra: o que é que, nesta casa, a IA vai amplificar.
O que isto muda na prática
O trabalho desloca-se para montante. Antes de ligar uma ferramenta de IA a dados da empresa, é preciso saber quem pode ler o quê, e isso é um problema de permissões e de governação, não de modelo: tratámos disso em o que pôr em ordem antes de ligar o Copilot e em o assistente de IA que só lê o que o utilizador pode ler. E continua a ser preciso decidir onde assentam os sistemas, que foi a conversa de o estado do SharePoint em 2026.
Duas empresas, a mesma ferramenta
Daqui a alguns anos, a diferença entre duas empresas do mesmo setor não estará na quantidade de software que produziram. Estará no que decidiram construir, e sobretudo no que tiveram a disciplina de não construir. A ferramenta é a mesma para as duas; o julgamento é que não.
A IA baixou o custo de escrever. Não baixou o custo de estar errado. Esse continua a pagar-se por inteiro, e agora chega mais depressa.
