Quando o laboratório de pesquisa da METR tentou repetir um estudo de 2025 sobre codificação assistida por IA, encontrou um obstáculo inesperado: os desenvolvedores se recusaram a participar se não pudessem usar IA. O próprio comunicado do laboratório explicou que os participantes simplesmente "não desejam trabalhar sem IA", mesmo que seja por um experimento limitado. Essa admissão despertou uma nova pesquisa em maio, permitindo que os funcionários técnicos auto-relatassem o impacto da IA em seu trabalho.
De acordo com a pesquisa, os desenvolvedores sentem que a IA os torna duas vezes mais valiosos para suas organizações. No entanto, o otimismo entra em choque com uma onda de relatórios da indústria que questionam se os ganhos de produtividade são reais. A Amazon recentemente desativou sua tabela de classificação interna de tokens, Kirorank, após os funcionários começarem a manipular o sistema e inflar os custos de uso da IA, conforme relatado pelo Financial Times. O orçamento de IA da Uber foi esgotado nos primeiros quatro meses de 2026, e o COO Andrew Macdonald admitiu que o gasto não produziu nenhum aumento mensurável em projetos ou saída.
Problemas de Custo e Manutenção
Além dos excessos orçamentários, a qualidade do código gerado por IA está sob escrutínio. James Shore, um programador veterano, alertou que os ganhos de velocidade podem ser compensados por cargas de manutenção mais altas, observando: "Você escreve código duas vezes mais rápido agora? Melhor esperar que você tenha reduzido seus custos de manutenção pela metade". Um tweet viral de Aiswarya Sankar, CEO da Entelligence AI, alegou que as empresas gastam 44% de seus tokens de IA corrigindo bugs introduzidos pelas próprias ferramentas destinadas a acelerar o desenvolvimento. A CodeRabbit, uma plataforma de revisão de código, encontrou que as solicitações de pull produzidas por IA contêm 1,7 vezes mais problemas do que as escritas por humanos, embora os dados da empresa possam servir à sua própria marketing.
Pesquisadores independentes da Singapore Management University ecoaram essas preocupações, publicando um relatório que o código gerado por IA pode incorporar custos de manutenção de longo prazo em projetos de software reais. Seus achados sugerem que, embora os desenvolvedores amem os assistentes de IA, as ferramentas podem estar transferindo esforço da escrita de código para depuração.
Líderes da indústria estão propondo soluções. Scott Wu, fundador e CEO da Cognition, promove o Devin, um agente de codificação de IA que ele avalia como um programador júnior ou de nível médio. Wu reconhece que o Devin não pode substituir a supervisão humana e deve ser combinado com processos robustos de garantia de qualidade. Pesquisadores recomendam que os desenvolvedores tratem a saída da IA como se fosse o trabalho de um colega júnior - revisá-la minuciosamente e reservar tarefas de alto nível, como arquitetura e design de segurança, para humanos.
A imagem que emerge é de sentimento misto. Os desenvolvedores cada vez mais veem a IA como indispensável, mas as empresas lidam com custos ocultos e potencial de deterioração do código. À medida que as empresas lutam com tendências de token-maxxing e a realidade de bugs impulsionados por IA, a indústria pode precisar repensar como mede a produtividade, mudando o foco da velocidade raw de saída para a saúde de longo prazo do código.
Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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