Esta IA já escreve 20% do código da Salesforce. Veja por que os desenvolvedores não estão preocupados.

Quando o CEO da Anthropic, Dario Amodei, declarou que a IA escreveria 90% do código em seis meses, o mundo da programação se preparou para uma extinção em massa. Mas, dentro da Salesforce, uma realidade diferente já tomou forma.

“Cerca de 20% de todo o código APEX escrito nos últimos 30 dias veio do Agentforce”, disse Jayesh Govindarajan, Vice-Presidente Sênior de IA da Salesforce, durante uma entrevista recente. Sua equipe acompanha não apenas o código gerado, mas o código efetivamente implantado em produção. Os números revelam uma aceleração que é impossível de ignorar: 35.000 usuários ativos mensais, 10 milhões de linhas de código aceitas e ferramentas internas economizando 30.000 horas de desenvolvedores todos os meses.

Porém, os desenvolvedores da Salesforce não estão desaparecendo. Eles estão evoluindo.

“A grande maioria do desenvolvimento — pelo menos o que eu chamaria de primeiro rascunho de código — será escrito por IA”, reconheceu Govindarajan. “Mas o que os desenvolvedores fazem com esse primeiro rascunho mudou fundamentalmente.”

De linhas de código a controle estratégico: como os desenvolvedores estão se tornando pilotos de tecnologia

A engenharia de software sempre mesclou criatividade com tediosidade. Agora, a IA cuida do último, empurrando os desenvolvedores em direção ao primeiro.

“Você passa de um papel puramente técnico para um mais estratégico”, explicou Govindarajan. “Não apenas ‘eu tenho algo a construir, então eu vou construir’, mas ‘o que devemos construir? O que o cliente realmente deseja?’”

Essa mudança espelha outras disrupções tecnológicas. Quando as calculadoras substituíram a computação manual, os matemáticos não desapareceram — eles enfrentaram problemas mais complexos. Quando as câmeras digitais eliminaram os laboratórios fotográficos, a fotografia se expandiu em vez de contrair.

A Salesforce acredita que o código funciona da mesma forma. À medida que a IA reduz os custos de criação de software, os desenvolvedores ganham o que sempre lhes faltou: tempo.

“Se criar um protótipo funcional antes levava semanas, agora leva horas”, disse Govindarajan. “Em vez de mostrar aos clientes um documento descrevendo o que você poderia construir, você simplesmente entrega um software funcionando. Depois, você itera com base na reação deles.”

‘Vibe coding’ chegou: por que os engenheiros de software estão agora orquestrando IA em vez de digitar cada comando

Os codificadores começaram a adotar o que é chamado de “vibe coding” — um termo cunhado pelo cofundador da OpenAI, Andrej Karpathy. A prática envolve dar direções de alto nível à IA em vez de instruções precisas e, em seguida, refinar o que ela produz.

There’s a new kind of coding I call “vibe coding”, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It’s possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper…

— Andrej Karpathy (@karpathy) February 2, 2025

“Você simplesmente dá uma espécie de direção de alto nível e deixa a IA usar sua criatividade para gerar um primeiro rascunho”, disse Govindarajan. “Não funcionará exatamente como você deseas, mas lhe dará algo para brincar. Você refina partes dizendo: ‘Isso parece bom, faça mais disso’ ou ‘Aqueles botões estão estranhos, eu não preciso deles.’”

Ele compara o processo a uma colaboração musical: “A IA define o ritmo enquanto o desenvolvedor ajusta a melodia.”

Enquanto a IA se destaca em gerar aplicativos empresariais simples, Govindarajan admite que tem limites. “Você vai construir o banco de dados de próxima geração com vibe coding? Improvável. Mas você poderia construir uma interface realmente legal que faz chamadas de banco de dados e cria um aplicativo de negócios fantástico? Absolutamente.”

A nova exigência de qualidade: por que as estratégias de teste devem evoluir à medida que a IA gera mais código de produção

A IA não apenas escreve código de forma diferente — ela requer um controle de qualidade diferente. A Salesforce desenvolveu seu Centro de Testes Agentforce após descobrir que o código gerado por máquinas exigia novas abordagens de verificação.

“Estes são sistemas estocásticos”, explicou Govindarajan. “Mesmo com uma precisão muito alta, existem cenários nos quais eles podem falhar. Talvez falhe no passo 3, ou passo 4, ou passo 17 de 17 passos que está realizando. Sem as ferramentas de teste adequadas, você não saberá.”

A natureza não determinística das saídas de IA significa que os desenvolvedores devem se tornar especialistas em testes de fronteira e definição de limites. Eles precisam saber não apenas como escrever código, mas também como avaliá-lo.

Além da geração de código: como a IA está comprimindo todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software

A transformação se estende além da codificação inicial para englobar todo o ciclo de vida do software.

“Na fase de construção, as ferramentas entendem o código existente e o estendem de forma inteligente, o que acelera tudo”, disse Govindarajan. “Depois vem os testes — gerando testes de regressão, criando casos de teste para o novo código — tudo isso que a IA pode lidar.”

Essa automação abrangente cria o que Govindarajan chama de “um loop significativamente mais apertado” entre ideia e implementação. Quanto mais rápido os desenvolvedores puderem testar e refinar, mais ambiciosos eles podem se tornar.

O pensamento algorítmico ainda importa: por que os fundamentos da ciência da computação permanecem essenciais na era da IA

Govindarajan frequentemente recebe perguntas ansiosas sobre o futuro da engenharia de software.

“Perguntam-me constantemente se as pessoas ainda devem estudar ciência da computação”, disse ele. “A resposta é absolutamente sim, porque o pensamento algorítmico continua sendo essencial. Quebrar grandes problemas em partes gerenciáveis, entender qual software pode resolver quais problemas, modelar as necessidades do usuário — essas habilidades se tornam mais valiosas, não menos.”

O que muda é como essas habilidades se manifestam. Em vez de digitar cada solução caracter por caracter, os desenvolvedores orientam as ferramentas de IA em direção a resultados ótimos. O humano fornece julgamento; a máquina fornece velocidade.

“Você ainda precisa de uma boa intuição para dar as instruções certas e avaliar a saída,” enfatizou Govindarajan. “É necessário um gosto genuíno para olhar o que a IA produz e reconhecer o que funciona e o que não funciona.”

Elevação estratégica: como os desenvolvedores estão se tornando parceiros de negócios em vez de implementadores técnicos

À medida que a codificação em si se torna comoditizada, os papéis dos desenvolvedores se conectam mais diretamente à estratégia de negócios.

“Os desenvolvedores estão assumindo papéis de supervisão, guiando agentes que trabalham em seu nome”, explicou Govindarajan. “Mas eles continuam responsáveis pelo que é implantado. A responsabilidade ainda cai sobre eles.”

Essa elevação coloca os desenvolvedores mais perto dos tomadores de decisão e mais longe dos detalhes de implementação — uma promoção em vez de uma eliminação.

A Salesforce apoia essa transição com ferramentas projetadas para cada etapa: o Agentforce para Desenvolvedores lida com a geração de código, o Agent Builder permite a personalização e o Centro de Testes Agentforce garante a confiabilidade. Juntas, elas formam uma plataforma para que os desenvolvedores cresçam em seus papéis expandidos.

A visão da empresa apresenta um contraste marcante com a narrativa de que “os desenvolvedores estão condenados”. Em vez de codificarem sua obsolescência, os engenheiros de software que se adaptam podem se encontrar mais essenciais do que nunca.

Em um campo onde a reinvenção é rotina, a IA representa o compilador mais poderoso até agora — transformando não apenas como o código é escrito, mas quem o escreve e por quê. Para os desenvolvedores dispostos a atualizar seus próprios modelos mentais, o futuro se parece menos com a terminação e mais com a transcendência.