Relembre as transformações nos últimos 5 anos de IA para desenvolvedores: de testes escritos à mão a agentes que revisam código.

Entrei no mercado no fim de 2021, como estagiário, desenvolvendo add-ons para o SAP Business One (SAP B1), pouco antes de a IA generativa virar assunto do dia a dia. Enquanto eu aprendia a programar, a IA também estava aprendendo a ser útil para quem programa. Fui me adaptando a ela desde as minhas primeiras experiências como programador.
É esse panorama que quero contar aqui: como a IA para desenvolvedores mudou, na prática, o papel de quem programa nos últimos 5 anos.
Em 2021, a rotina era essa: quando surgia um bug e eu não tinha a quem perguntar, o jeito era pesquisar no Google e, quase sempre, cair no Stack Overflow. Torcer para a resposta funcionar, colar o código, testar e, quando dava, tentar entender. No fim do ano seguinte, 2022, veio o lançamento do ChatGPT e, por um momento, pareceu que tudo ia mudar. Só que não mudou muito. O modelo ainda inventava respostas com frequência e, como a janela de contexto era minúscula, nem para acelerar boilerplate ajudava muito. Lembro de achar aquilo promissor para coisas pequenas, mas duvidava que fosse mudar o meu trabalho de verdade. Já na dti, foi com o GPT-4.1 que comecei a perceber uma mudança de verdade.
<div id="toc_container" role="navigation" aria-label="Table of Contents" data-nosnippet class="toc_white no_bullets toc_numbered toc_title_center">Sumário<ul class="toc_list"><li><a href="#O-que-mudou-nos-testes-unitarios">1. O que mudou nos testes unitários</a></li><li><a href="#Lendo-menos-entregando-mais">2. Lendo menos, entregando mais</a></li><li><a href="#O-fim-do-programador-digitador">3. O fim do programador digitador</a></li><li><a href="#SQL-e-observabilidade-nas-maos-da-IA-para-desenvolvedores">4. SQL e observabilidade, nas mãos da IA para desenvolvedores</a></li><li><a href="#O-8220super-patinho-de-borracha8221">5. O &#8220;super patinho de borracha&#8221;</a></li><li><a href="#E-daqui-a-5-anos">6. E daqui a 5 anos?</a></li></ul></div>
<h2>O que mudou nos testes unitários</h2>
Uma das coisas que mais mudou foi a criação de testes unitários. Escrever testes era demorado e cansativo, por mais que fossem importantes. O que ficou muito mais fácil foi transformar uma alteração no código em testes: a partir do diff, eu podia pedir para a IA escrever os testes daquela mudança. Era só selecionar o trecho e pronto. Para quem trabalha com TDD (Test-Driven Development), ficou ainda mais simples. Dá para pedir que a IA ajuste os testes conforme a regra de negócio e, a partir daí, gere o código que passa em todos eles. Também dá para simplesmente entregar o código inteiro para a IA e pedir os testes unitários direto. Em algumas dessas mudanças, o que antes levava perto de uma semana passou a ser resolvido em meia hora.
Esse ganho de velocidade aparece em outros relatos da dti sobre <a href="https://www.dtidigital.com.br/blog/testes-de-software-com-ia-generativa">como a IA generativa acelera a criação de testes de software</a>.
<h2>Lendo menos, entregando mais</h2>
Outra mudança grande foi no entendimento de código. Em engenharia de software, uma parte considerável do tempo é gasta lendo código antes de entender onde está o problema. Em 2025, isso começou a mudar: deixou de ser obrigatório passar horas sozinho olhando para um trecho ou depender de um colega para entender. Hoje é possível perguntar à IA o que ela acha do código, pedir uma explicação visual ou fazer testes de mesa com ela para entender como o código funciona. Também dá para usar mais de uma IA para comparar respostas sobre o mesmo trecho ou extrair as regras de negócio aplicadas ali. Uma sugestão que costuma ajudar bastante: pedir para a IA criar um HTML com explicações visuais do fluxo.
<h2>O fim do programador digitador</h2>
A escrita manual do código também mudou bastante. Antigamente, era comum pegar uma classe parecida com o que você precisava fazer, copiar, e então mudar nomes de arquivos, métodos e lógica. Hoje, na prática, a IA digita a maior parte disso por você. O &#8220;programador digitador&#8221; está perdendo espaço, um anti-pattern (prática que parece produtiva, mas não é o melhor uso do tempo de quem programa). O papel passa a ser revisar o código gerado, ou até colocar outras IAs para revisar junto com você. A ideia é observar a relação custo-benefício: quanto mais crítico o trecho, mais atenção ele exige. Estamos caminhando para um mundo em que a tarefa chega quase pronta e o trabalho principal é revisar.
É também o território que a dti explora em <a href="https://www.dtidigital.com.br/blog/harness-engineering">Harness Engineering: agentes de IA que entregam código confiável sem supervisão constante</a>.
<h2>SQL e observabilidade, nas mãos da IA para desenvolvedores</h2>
Em SQL, a IA ajuda muito. Ela consegue escrever queries, investigar a base e ajudar a encontrar bugs. Hoje dá para deixar a IA trabalhando enquanto você está em outra tarefa, no almoço ou fora do horário de trabalho. Isso facilita a observabilidade: a IA pode ajudar a ler logs, explorar bases de dados e automatizar queries e processos.
<h2>O &#8220;super patinho de borracha&#8221;</h2>
Um último ponto: a IA pode ser uma parceira de conversa mesmo. É o que alguns chamam de &#8220;super patinho de borracha&#8221;, numa referência ao <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Rubber_duck_debugging">rubber duck method</a>: explicar o problema em voz alta para organizar o raciocínio. Às vezes, só conversar casualmente com a IA já traz resultado, algo que antes dependia de uma equipe engajada ou de um colega disponível. E quando você está sozinho diante de um problema novo? Muitas vezes, só o ato de descrever a situação para a IA já ajuda a destravar.
No fim, o que antes consumia tempo de digitação ou força bruta do desenvolvedor tende a desaparecer. Grande parte do que se repete pode ser automatizada, porque hoje isso é possível e, em muitos casos, o custo de automatizar é menor do que parece. Vale mais investir em orientar o que a IA cria do que em fazer tudo sozinho, à mão.
<h2>E daqui a 5 anos?</h2>
Eu contei aqui a minha experiência, mas o padrão costuma se repetir em qualquer time de engenharia que leva o uso de IA a sério: menos tempo digitando, mais tempo revisando, orientando e decidindo onde a atenção humana realmente importa. Se tanto mudou nesses últimos 5 anos, o que será que eu vou estar contando daqui a mais 5?
Se você quiser seguir nesse assunto, tem mais conteúdos parecidos no blog da dti, como o comparativo entre <a href="https://www.dtidigital.com.br/blog/qual-editor-de-codigo-escolher-um-comparativo-completo-entre-cursor-e-copilot">Cursor e Copilot</a> e o relato com aprendizados sobre o <a href="https://www.dtidigital.com.br/blog/claude-code-na-pratica-autonomia-skills-e-o-que-muda-para-o-desenvolvedor">Claude Code na prática</a>.

IA para desenvolvedores: o que já mudou na prática?

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