Quando a METR tentou repetir um estudo de 2025 que sugeriu que a IA aumentava a produtividade dos desenvolvedores, os pesquisadores encontraram um obstáculo inesperado: os desenvolvedores se recusaram a realizar qualquer tarefa sem assistência de IA. O laboratório, incapaz de coletar dados controlados, mudou para uma pesquisa de maio que os programadores alegaram que a IA dobrava seu valor para os empregadores. O otimismo auto-relatado entra em conflito com evidências crescentes de que as ferramentas de codificação de IA podem na verdade impedir o progresso.
A tabela de classificação de tokens interna da Amazon, Kirorank, foi tirada do ar após os funcionários começarem a inflar o uso para manipular o sistema, aumentando os custos sem entregar ganhos reais de produtividade, de acordo com o Financial Times. A experiência da Uber foi ainda mais dramática. A gigante do compartilhamento de caronas esgotou todo o seu orçamento de IA de 2026 dentro dos primeiros quatro meses, e o COO Andrew Macdonald admitiu que os gastos não se traduziram em resultados de projeto mensuráveis, de acordo com The Information.
Os insiders da indústria rotulam o foco no consumo de tokens como "tokenmaxxing", uma prática que equipara o uso bruto de IA com eficiência. O CEO da Salesforce, Marc Benioff, recentemente defendeu uma "camada intermediária" para encaminhar tokens de forma inteligente entre modelos de alto e baixo custo, implicitamente reconhecendo que nem todos os tokens adicionam valor.
Além das preocupações com os custos, a qualidade do código gerado por IA está sob escrutínio. James Shore, um programador e autor, alertou que a criação de código mais rápida pode mascarar uma dívida de manutenção oculta. A startup Entelligence AI afirma que 44% dos tokens gastos em ferramentas de codificação de IA são destinados a corrigir bugs introduzidos pelas mesmas ferramentas. Da mesma forma, a análise da CodeRabbit de solicitações de pull de código de fonte aberta encontrou que o código produzido por IA gerou 1,7 vezes mais problemas do que o código escrito por humanos.
Pesquisadores da Singapore Management University chegaram à mesma conclusão em um relatório de abril, observando que o código gerado por IA pode ser enviado rapidamente, mas frequentemente carrega custos de manutenção de longo prazo. Sua recomendação: tratar a saída de IA como código de um desenvolvedor júnior - submetê-lo a uma revisão rigorosa e manter os humanos responsáveis pela arquitetura e segurança.
As empresas continuam a contratar "codificadores de vibe" e a promover fortemente papéis de desenvolvimento assistido por IA, apesar das evidências mistas. O fundador da Cognition, Scott Wu, cujo agente de codificação de IA Devin está entre um programador júnior e um de nível médio, admite que a ferramenta não é uma solução de configuração e esquecimento. A indústria, diz ele, deve construir uma infraestrutura de garantia de qualidade robusta para evitar transformar ganhos de velocidade em dívida técnica.
À medida que o mercado de codificação de IA se expande mais rápido do que as provas conclusivas de sua eficácia, a lacuna entre a produtividade percebida e real se alarga. Os desenvolvedores parecem não estar dispostos a retornar a um mundo sem assistência de IA, no entanto, as ferramentas podem estar entregando mais problemas do que soluções. O consenso emergente entre engenheiros e analistas é claro: sem uma supervisão mais forte, a promessa do desenvolvimento impulsionado por IA permanece não cumprida.
Este artigo foi escrito com a assistência de IA.
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