À medida que 2025 chega ao fim, uma tendência clara emergiu no cenário tecnológico, especialmente no desenvolvimento de software: a programação assistida por IA solidificou-se como um novo padrão da indústria, causando um certo medo por parte dos funcionários de serem substituídos por essa ferramenta. Esse movimento é demonstrado pelo crescente investimento em licenças de ferramentas como Copilot, Cursor e AmazonQ com o objetivo de impulsionar a produtividade, não apenas nos departamentos de tecnologia, mas em todas as áreas da empresa.
Não há ainda estudos precisos nem um padrão bem definido sobre a qualidade do código gerado por IA, mas os dados da pesquisa Stack Overflow 2025 mostram que, apesar de 84% usarem ou planejarem usar IA e 51% dos profissionais a utilizarem diariamente, o sentimento positivo caiu para 60% neste ano. A confiança também é menor: 46% desconfiam da acurácia contra 33% que confiam, e apenas 3% “confiam muito” (entre experientes, 2,6% “confiam muito” e 20% “desconfiam muito”), o que reforça a necessidade de verificação humana. As frustrações mais citadas são “soluções quase certas” (66%) e “debug mais demorado” de código gerado por IA (45%), levando muitos a evitarem IA em tarefas críticas como deploy e monitoramento (76%) e planejamento de projetos (69%). Mesmo com ganhos pessoais de eficiência relatados (52% concordam que IA/agents melhoram produtividade), as preocupações com acurácia (87%) e segurança/privacidade (81%) permanecem altas, e agents ainda não são mainstream (52% não usam ou ficam em ferramentas simples; 38% não planejam adotar).
Com base também na minha experiência diária de trabalho usando IA como ferramenta de apoio no desenvolvimento de código, e ao observar outros dev's com menos experiência e em começo de carreira, percebi que a ausência de fundamentos sólidos em desenvolvimento de software torna a IA improdutiva e um risco significativo para o projeto. Um desenvolvedor com uma base sólida de conhecimento teórico e prático, aliado a uma vasta experiência acumulada ao longo dos anos, consegue identificar o que faz sentido ou não no código gerado e isso é fundamental para tomadas de decisões. Essa capacidade crítica de avaliação é uma peça fundamental, garantindo com isso que as sugestões da IA sejam integradas de forma estratégica e segura.
Para o desenvolvedor inexperiente e carente de fundamentos, a IA pode facilmente se transformar em uma armadilha disfarçada de atalho. O que deveria ser uma ferramenta de apoio e produtividade acaba virando fonte de erros, retrabalho e frustração. Ao aceitar cegamente as sugestões geradas, esse profissional tende a incorporar trechos de código ineficientes, inseguros ou completamente desalinhados com a arquitetura do projeto. O resultado é um sistema mais frágil, difícil de manter e propenso a falhas — além de uma curva de aprendizado estagnada. Em vez de desenvolver o raciocínio crítico e a autonomia técnica, ele passa a depender da máquina para pensar por ele, perdendo justamente a habilidade mais valiosa que um bom desenvolvedor pode ter: a de entender profundamente o que está fazendo e por quê.
Em fim, os fundamentos sólidos em desenvolvimento de software vão muito além de saber escrever código: eles envolvem compreender lógica, estruturas de dados, algoritmos, paradigmas de programação, arquitetura, segurança, testes e o funcionamento dos sistemas como um todo. É essa base teórica e prática que permite ao desenvolvedor analisar criticamente as sugestões da IA, discernindo o que é eficiente, seguro e adequado ao contexto do projeto. Sem esse alicerce, o uso da IA se torna um risco — com ele, torna-se uma poderosa extensão da capacidade humana de projetar, otimizar e evoluir soluções de forma estratégica e consciente.
Fontes: