Uso de IA cresce, mas o jeito de programar não muda: o alerta

Organizações de engenharia estão vendo métricas de “adoção” dispararem — como ativações de assentos e gasto com tokens — mas, ao observar reuniões e rotinas, quase nada muda no processo de desenvolvimento. O texto critica que indicadores de uso (tokens, commits, “% de código gerado por IA”) medem atividade, não melhoria real do trabalho. Também destaca que “adoção” pode significar desde uso pontual até mudanças permanentes de workflow, sendo que só a última tende a sobreviver a prazos e troca de pessoas.

A implicação para times dev é direta: dashboards podem virar incentivo para “jogar o jogo” da métrica, sem garantir qualidade, entrega ou aprendizado. Em vez de focar em licenças e volume de uso, a recomendação é avaliar o que quebra se a ferramenta sumir, e tratar prompts e fluxos como artefatos versionados e revisados no repositório — além de definir com clareza o que pode ser delegado a agentes com checagem leve e o que exige revisão mais cuidadosa.