A Revolução Industrial do Software

Buenas?

Qualquer pessoa que já trabalhou com alguma coisa relacionada com software sabe que o processo de desenvolvimento é muito artesanal, literalmente. Cada projeto, cada funcionalidade, cada botão na tela tem que ser desenhado como se fosse uma obra sendo pintada, era como construir algo único, o que era até divertido (pro dev né), mas demandava tempo ($$) e muuuita repetição.

Agora entra a parte clichê de todo blogpost contemporâneo:

A Inteligência Artificial (IA) já está desenhando um cenário bem diferente, com potencial para industrializar alguns desses processos. Com ferramentas que auxiliam na geração de código, automatizam testes e otimizam fluxos de trabalho estão se tornando mais comuns.

Talvez o que eu esteja falando soe como repetitivo mas acho que muita gente ainda não entendeu. Eu estou vendo uma mudança significativa na forma como construímos software, e acho que desenvolvedores experientes não devem se assustar mas obviamente devem se adaptar, já para desenvolvedores mais novos eu vejo que a falácia de qualquer um poder construir software ainda não é tão linda assim como parece... deixe-me elaborar.

A Analogia com a Indústria

Claramente podemos traçar um paralelo com a Revolução Industrial do século XVIII.

Imagina, antes, um artesão como um tecelão dedicava tempo e requeria anos de experiência para poder criar uma peça completa do zero, não era só sentar e tentar fazer, você tinha que aprender o ofício e todas as partes do processo para poder tecer fio a fio um produto final. Com a industrialização, surgiram máquinas que permitiram produzir em escala. Veja agora, na indústria do software a IA pode ser vista como essa nova "máquina", capaz de otimizar e acelerar certas etapas. Curiosamente, apesar de parecer que a IA facilitará a entrada de novos talentos, pode ser que o mercado se torne mais exigente. Colocar "navios no mar" ainda exigirá conhecimento e experiência para orquestrar essa nova "linha de produção" automatizada pela IA.

Vamos pegar um exemplo prático dessa transformação. Pense naquele desenvolvedor clássico de backend, capaz de construir lógicas complexas, mas que sempre sofreu para criar um frontend minimamente agradável (I feel you bro). Hoje, com ferramentas de IA generativa focadas em UI/UX (Lovable, bolt...) ou mesmo assistentes de código que traduzem descrições em componentes visuais, esse mesmo desenvolvedor pode gerar interfaces lindas, responsivas e funcionais em questão de minutos. E o resultado fica muuuito bom, sério. O negócio é tão bom que faz parecer 'descartável' (de forma boa) e quebra um galho imenso acelerando a prototipagem e validação de forma brutal.

Após ter os protótipos visuais criados e validados, da mesma forma as IAs integradas às IDEs (como Cursor, Windsurf, Junie, etc.) aceleram drasticamente a escrita de código do backend incluindo a criação de testes e até a refatoração, especialmente em linguagens e frameworks modernos. O que isso exige do desenvolvedor? Menos tempo digitando for, if e else, e mais tempo pensando no porquê. Com a velocidade de implementação aumentada, o gargalo deixa de ser a escrita do código e passa a ser a definição clara do que precisa ser feito e qual valor aquilo entrega. O desenvolvedor precisa entender mais do negócio, do produto, das dores do usuário. Ele deixa de ser apenas uma 'engrenagem' técnica que recebe tarefas e passa a ser uma 'peça principal' no jogo do software, atuando quase como um Product Owner técnico, moldando a solução e garantindo que ela realmente resolva um problema real de forma eficaz.

Essa combinação – frontend rápido e backend acelerado – força uma evolução no papel do desenvolvedor experiente: ele precisa orquestrar essas ferramentas, garantir a qualidade e, principalmente, conectar a tecnologia aos objetivos do negócio.

A Experiência Continua Valiosa (E Essencial)

Então, a experiência de quem conhece a fundo o ofício continua sendo fundamental. Assim como um tecelão experiente que sabe sobre a qualidade dos materiais e o resultado final que busca, o desenvolvedor com vivência em projetos complexos entende as nuances de um software robusto e eficiente (sabemos que não é só fazer telinha e coisas básicas). Essa visão é crucial para guiar as ferramentas de IA e garantir que o produto final atenda às expectativas. Afinal, a IA pode gerar código, mas não a visão estratégica de como ele se encaixa num sistema maior e como evitar dores de cabeça futuras.

Qualidade, Tempo de Maturação e Novos Nichos

É natural que o mercado precise de um tempo para discernir o que é feito com qualidade do que é apenas produzido em larga escala. Assim como nem todo produto industrializado tem a mesma durabilidade ou design de um artesanal, nem todo software gerado com auxílio de IA será igualmente eficaz. A expertise humana será essencial para essa avaliação. Além disso, consigo antecipar o florescimento de um novo mercado de micro softwares, soluções pequenas e focadas em resolver problemas bem específicos. Pense em pequenas ferramentas que automatizam tarefas nichadas, plugins inteligentes, etc.

O Eterno Desafio da Integração

Para os desenvolvedores experientes, o momento não é de receio, mas de adaptação. A IA pode ser uma aliada poderosa para otimizar tarefas repetitivas e permitir que foquem em desafios mais complexos, como a arquitetura de sistemas e a resolução de problemas de negócio. Isso pode envolver aprender novas tecnologias e, talvez, deixar para trás algumas práticas antigas que já não se encaixam tão bem nesse novo cenário. E, como um bom desenvolvedor já sabe, a gente pode apostar uma pizza que o próximo grande desafio será a integração entre esses diversos micro softwares. A história simplesmente se repete, sempre.

Em resumo, a IA traz uma nova dinâmica para a programação. A chave para os profissionais da área é entender essa transformação como uma oportunidade de evoluir e incorporar novas ferramentas ao seu repertório, mantendo sempre o foco na qualidade e na expertise que só a experiência pode trazer. E para quem está começando, a jornada pode até parecer mais fácil na superfície, mas a profundidade do conhecimento necessário para construir sistemas robustos continua sendo um diferencial crucial.