Continuamos a medir engenheiros pela parte que foi automatizada.
Em 2025 o DORA deitou fora o seu próprio quadro de pontuação. Os escalões low, medium, high e elite, que a indústria citou durante uma década, deram lugar a sete arquétipos de equipa sobre oito medidas. Isso não é uma nota de metodologia. É o quadro de medição mais usado no software a admitir que os instrumentos já não leem aquilo que decide se um sistema sobrevive.
Há uma frase que engenheiros com vinte anos de experiência dizem agora baixinho, como quem confessa qualquer coisa: já não escrevo código.
Costuma vir com um pequeno pedido de desculpa colado. Não devia. O que essa frase tem de interessante não é o que diz sobre quem a diz. É o que diz sobre os instrumentos que usamos para decidir se essa pessoa é boa no que faz.
O quadro de pontuação foi deitado fora, e quase ninguém deu por isso
Durante cerca de uma década, a indústria classificou a entrega em quatro números e arrumou as equipas em low, medium, high e elite. Esses escalões eram citados em apresentações de administração por gente que nunca tinha lido o relatório de origem, o que costuma ser o sinal de que uma medição passou mesmo a ser estrutural.
Em 2025 o DORA abandonou-os. Os escalões desapareceram e foram substituídos por sete arquétipos de equipa, descritos sobre oito medidas: throughput, estabilidade, desempenho da equipa, desempenho do produto, eficácia individual, tempo passado em trabalho com valor, fricção e esgotamento. Os arquétipos têm nomes em vez de posições, do género que não se põe num diapositivo a fingir que é uma nota.
Pode discutir-se com razão que isto é mais difícil de aplicar do que quatro números e uma escada. É. Mas o motivo da mudança é a parte que vale a pena assentar: metade daquelas oito medidas não é sobre produção nenhuma. Fricção, esgotamento, tempo em trabalho com valor e eficácia individual medem se uma organização está a desperdiçar o juízo que emprega.
É uma admissão muito concreta. Diz que o instrumento antigo media o volume de trabalho e perdia o interesse em saber se o trabalho era o certo, e que essa distinção deixou de ser comportável.
O que os números dizem, e porque é que incomodam
Os dados de 2025 explicam a urgência. Cerca de 90% dos inquiridos declararam usar IA no trabalho, com uma mediana à volta de duas horas por dia, quando no ano anterior eram 75%. Comparando pessoas com características e ambientes em tudo o resto iguais, mais adoção de IA aparece associada a maior eficácia individual, maior throughput, melhor desempenho organizacional e melhor qualidade reportada de código e produto.
E a maior instabilidade na entrega de software.
Vale a pena ler esse par devagar, porque o seu formato é o argumento. A IA moveu quase todas as métricas na direção certa, menos a que diz se o sistema se mantém de pé. As medidas que melhoraram são as que contam produção. A medida que piorou é a que conta consequências.
| O que a adoção de IA fez | Direção |
|---|---|
| Throughput | Subiu |
| Eficácia individual | Subiu |
| Desempenho organizacional | Subiu |
| Qualidade reportada de código e produto | Subiu |
| Tempo em trabalho com valor | Melhorou |
| Esgotamento e fricção | Praticamente na mesma |
| Estabilidade da entrega | Piorou |
Se a sua ideia de um engenheiro se construir com as primeiras cinco linhas, os últimos dois anos parecem um triunfo. Se se construir com a última, parecem um aviso. As duas leituras saem do mesmo conjunto de dados, e é exatamente por isso que o quadro teve de mudar.
Isto já aconteceu antes, e sabemos como acaba
Há vinte anos, um bom administrador de sistemas era alguém que configurava bem um servidor. A competência era real e era escassa, e media-se por uma espécie de throughput: quantas máquinas, com que rapidez, com que poucos erros.
Depois chegou a gestão de configuração, e a seguir a infraestrutura como código. O engenheiro deixou de escrever a configuração e passou a descrever o estado pretendido. Hoje ninguém acha que um engenheiro que usa Terraform é menos capaz do que um que configura máquinas à mão. Pelo contrário: consideramos a configuração à mão um risco, porque não se revê, não se reproduz e não se reverte.
O trabalho não desapareceu. Subiu um nível. O que era um ato de produção passou a ser um ato de especificação, e a dificuldade mudou de sítio: deixou de estar em executar bem e passou a estar em decidir bem, porque um erro num módulo passa agora para quatrocentas máquinas em vez de uma.
Nunca chamámos a isso uma queda. Chamámos-lhe maturidade, e subimos os salários em conformidade.
A mesma escada, em três degraus:
O software aplicacional está agora a subir os mesmos degraus, e quem está a passar por isso descreve-o na linguagem da perda. Repare em que degrau a automatização pegou de cada vez. Pegou no da esquerda, e deixou o da direita exatamente onde estava.
O que subiu mesmo de nível
Vale a pena ser preciso sobre que parte do trabalho mudou, porque a resposta é mais pequena do que o entusiasmo sugere e maior do que os céticos admitem.
O que ficou barato foi a transcrição. Passar para sintaxe que uma máquina aceita uma decisão que já estava tomada. Era sempre a parte menos interessante, e consumia uma fatia enorme do dia.
O que não ficou barato é tudo o que vem antes da primeira linha: se aquilo deve ser um serviço ou uma função, qual é o modo de falha quando o terceiro está em baixo, qual destes dois modelos de dados vai doer daqui a dezoito meses, se aquela integração cria uma dependência de que o negócio não consegue sair. Escrevemos sobre o lado da qualidade do código em a IA resolveu a sintaxe, não resolveu o julgamento. Isto é a versão organizacional da mesma fronteira.
Um agente já escreve o código, gera os testes, abre o pull request e atualiza a documentação. São tarefas de produção e estão a ser automatizadas por essa ordem. O que nenhum agente faz hoje é dizer que aquilo que acabou de construir com todo o cuidado não devia existir.
| O que um agente faz bem | O que ele não sabe |
|---|---|
| Escrever a implementação | Se aquilo deve sequer ser construído |
| Gerar testes para o código como está | Se o código como está traduz a regra certa |
| Seguir o padrão existente | Se o padrão existente é a dívida |
| Atualizar a documentação | Se a decisão compromete o negócio por dois anos |
| Refatorizar dentro de um ficheiro | A que serviço pertence de facto aquela responsabilidade |
| Otimizar a função | Se a chamada toda devia ter sido evitada |
A coluna da direita não é uma lista de coisas que os modelos nunca farão. É uma lista de coisas que exigem conhecer a organização, a sua história, os seus contratos e o seu apetite pelo risco. Isso não são capacidades de um modelo. É contexto que na maior parte não está escrito em lado nenhum, e é por isso que quem o tem passou a valer mais, e não menos.
As decisões que não têm sugestão automática
Na prática, as decisões que determinam se um sistema sobrevive tomam-se antes de se escrever seja o que for, e são menos do que se pensa. Num projeto normal contamos talvez uma dúzia que importem.
- Onde cai a fronteira entre dois sistemas, porque essa fronteira passa a ser um contrato e contratos são caros de mudar.
- O que acontece quando uma dependência não está disponível, que é uma decisão de negócio disfarçada de técnica.
- Que dados são o sistema de registo, porque tudo a jusante herda essa escolha.
- O que o sistema pode fazer sem uma pessoa, que passou de pergunta teórica a pergunta a sério.
- O que se decide deliberadamente não construir, que é a decisão menos escrita e mais lamentada.
Cada uma cabe numa frase e nenhuma se delega a algo que não leu os últimos quatro anos de decisões da sua organização. Acertando nelas, código medíocre sobrevive. Errando, código excelente, gerado depressa, chega mais depressa a um sítio onde não queria estar.
Um exemplo recente, e de propósito sem brilho nenhum. Uma equipa precisava de um passo de aprovação de documentos. A implementação óbvia era um fluxo na plataforma onde os documentos já viviam, e um assistente produz isso numa tarde, corretamente. A pergunta que ninguém fez primeiro foi se a aprovação era uma propriedade do documento ou um facto de negócio. Era um facto de negócio: a mesma aprovação tinha de ser visível a um sistema que nunca teria acesso à biblioteca de documentos. A tarde de código correto teria sido deitada fora dentro do ano, e o custo não teria sido a tarde. Teriam sido os seis meses em que dois sistemas discordavam sobre o que tinha sido aprovado.
Aquela decisão levou vinte minutos e nenhuma linha de código. É também a razão inteira pela qual o projeto não teve de ser refeito, e não apareceria em medição nenhuma da produção daquele engenheiro naquela semana.
A frase não é uma confissão
Portanto, quando um engenheiro experiente diz que já não escreve muito código, a leitura honesta costuma ser o contrário da leitura envergonhada.
É a mesma frase que um administrador de sistemas teria dito em 2012 sobre configurar servidores à mão, e hoje ninguém ouve aquilo como uma queda. Significa que a pessoa passou de produzir artefactos a decidir quais devem ser os artefactos, que é a direção para onde todas as disciplinas de engenharia foram à medida que as suas ferramentas amadureceram. Os engenheiros de estruturas deixaram de desenhar cada linha à mão. Isso não fez deles desenhadores com menos competências.
O risco da frase é outro, e vale a pena nomeá-lo. Um engenheiro que deixa de escrever código por completo acaba por deixar de conseguir avaliar o código que está a aprovar, e juízo sem contacto com o material passa a opinião. Quem faz isto bem não está a escrever nada. Está a escrever menos, de propósito, e a ler muitíssimo mais.
O que medir em vez disso
Se o throughput melhorou enquanto a estabilidade piorou, então o throughput deixou de funcionar como aproximação de valor, e continuar a premiá-lo não é neutro. Seleciona ativamente o comportamento que produziu a instabilidade.
As medidas que vale a pena discutir são as que sobrevivem à automatização da produção:
| Deixar de medir | Passar a medir |
|---|---|
| Volume de código produzido | Se as fronteiras aguentaram a mudança |
| Número de funcionalidades entregues | Quantas decisões tiveram de ser revertidas |
| Rapidez da primeira entrega | Custo da segunda e da terceira alteração |
| Produção individual | Se a pessoa seguinte conseguia mexer sem medo |
| Tarefas fechadas | Incidentes que não aconteceram |
Todas as linhas da direita são mais difíceis de recolher do que as da esquerda, e isso não é acaso. O que prevê se um sistema sobrevive sempre foi mais caro de medir do que o que prevê o quanto a equipa pareceu ocupada. Automatizar o passo da produção tirou a última desculpa para usar as baratas.
A parte que envelhece bem
As ferramentas vão continuar a mexer-se. O modelo que hoje está em produção será substituído duas vezes antes de isto ficar velho, e o agente que este ano abre pull requests fará no ano que vem coisa mais ambiciosa.
O que não se vai mexer é o sítio onde mora a dificuldade. Ela subiu a escada da abstração em todas as disciplinas de engenharia que alguma vez foram automatizadas, e nunca voltou a descer. De cada vez aconteceram as mesmas três coisas: o passo de produção ficou mais barato, o custo de uma decisão errada ficou maior porque passou a propagar-se mais longe, e a profissão passou uns anos incómodos a medir a coisa errada até os instrumentos apanharem o atraso.
Estamos nos anos incómodos. O DORA mudou o instrumento em 2025; a maior parte das organizações ainda não mudou o seu.
O valor de um engenheiro nunca foi de facto o teclado. Só era mensurável assim, que é uma afirmação diferente, e essa acabou de caducar.


