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O mercado de tecnologia tem o hábito de resolver problemas de eficiência comprando ferramentas. A promessa de acelerar o desenvolvimento parece atraente, mas a produtividade em engenharia de software nunca foi apenas uma questão de escrever código mais rápido.
Entender problemas, definir prioridades e garantir qualidade consome uma parcela significativa do ciclo de desenvolvimento. Não por acaso, um levantamento da McKinsey aponta que 88% das organizações já utilizam IA em pelo menos uma função do negócio, e dois terços a aplicam em mais de uma área. No entanto, apenas 39% atribuem algum impacto no EBITDA ao uso da tecnologia e, entre as empresas que registram ganhos, a maioria reporta contribuição inferior a 5%.
De acordo com Allana Araújo, diretora de Tecnologia da Qive, "Esses dados mostram que a transformação depende de mudanças organizacionais, e não apenas de avanços tecnológicos. A próxima vantagem competitiva não estará apenas em quem usa IA, mas em quem consegue redesenhar seus processos para trabalhar melhor com ela".
A leitura vem da prática. Em 2025, a Qive iniciou a adoção gradual do Copilot e passou a acompanhar tanto a adesão dos times quanto o impacto no tempo total entre a definição e a entrega de uma demanda. Os profissionais mais experientes incorporaram a tecnologia com mais facilidade, mas os ganhos no tempo total de entrega ficaram abaixo das expectativas.
Pensando nisso, a especialista reuniu quatro insights que ajudam a tornar a aplicação da tecnologia mais estratégica e eficiente para o mercado:
A tecnologia isolada não gera transformação; é preciso repensar o processo
Para Allana, um dos maiores erros do mercado é acreditar que comprar ferramentas de IA trará ganhos automáticos de produtividade. "Adicionar IA a um fluxo existente não transforma o processo. É como colocar um motor de Ferrari em uma carroça: a potência aumenta, mas a estrutura continua sendo o limitador. É como colocar um ‘motor de Ferrari em uma carroça’. O impacto real nos negócios depende essencialmente de mudanças organizacionais estruturais, e não apenas da adoção da tecnologia", explica.
O ganho de velocidade exige um redesenho colaborativo de ponta a ponta
De acordo com a Diretora de Tecnologia, acelerar a execução, como a escrita de código, não é suficiente se as etapas de descoberta, priorização e definição de escopo continuarem lentas e tradicionais. "O ganho de velocidade surge quando Produto e Engenharia redesenham juntos o fluxo entre a definição do problema e a validação da entrega", afirma.
O papel do profissional muda: de executor para estrategista e tomador de decisão
A especialista ainda complementa que com a IA assumindo parte da execução das tarefas, o conhecimento técnico humano se torna ainda mais indispensável. "O grande diferencial do profissional passa a ser a capacidade de compreender problemas complexos, tomar decisões de arquitetura, fornecer o contexto correto aos agentes de IA e garantir que a segurança e a qualidade do que foi produzido se mantenham altas".
É fundamental redefinir as métricas de sucesso e a governança
Para complementar, Allana reforça que medir o impacto da IA por métricas como linhas de código geradas ou sugestões aceitas cria uma falsa sensação de avanço. "O que realmente importa é reduzir o tempo de entrega sem comprometer a estabilidade, a resolução de incidentes ou a qualidade do software", finaliza.
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