O futuro da engenharia pertence àqueles que constroem com IA, e não sem ela.

Quando o CEO da Salesforce, Marc Benioff, anunciou recentemente que a empresa não contrataria mais engenheiros em 2025, citando um “aumento de 30% na produtividade da engenharia” devido à IA, isso gerou ondas no setor de tecnologia. As manchetes rapidamente enquadraram isso como o início do fim para os engenheiros humanos — a IA estava vindo por seus empregos.

Mas essas manchetes perdem o foco. O que realmente está acontecendo é uma transformação da engenharia. O Gartner nomeou a IA agentiva como sua principal tendência tecnológica deste ano. A empresa também prevê que 33% dos aplicativos de software empresarial incluirão IA agentiva até 2028 — uma parte significativa, mas longe de uma adoção universal. O prazo estendido sugere uma evolução gradual em vez de uma substituição total. O verdadeiro risco não é a IA tomar empregos; são os engenheiros que não conseguem se adaptar e ficam para trás à medida que a natureza do trabalho de engenharia evolui.

A realidade no setor de tecnologia revela uma explosão na demanda por engenheiros com experiência em IA. As empresas de serviços profissionais estão recrutando agressivamente engenheiros com experiência em IA generativa, e as empresas de tecnologia estão criando novas posições de engenharia focadas na implementação de IA. O mercado para profissionais que podem alavancar efetivamente ferramentas de IA é extraordinariamente competitivo.

Embora as alegações sobre ganhos de produtividade impulsionados pela IA possam estar baseadas em progresso real, esses anúncios muitas vezes refletem a pressão dos investidores por lucratividade tanto quanto o avanço tecnológico. Muitas empresas são hábeis em moldar narrativas para se posicionarem como líderes em IA empresarial — uma estratégia que se alinha bem com as expectativas do mercado.

Como a IA está transformando o trabalho de engenharia

A relação entre IA e engenharia está evoluindo de quatro maneiras principais, cada uma representando uma capacidade distinta que aumenta o talento humano de engenharia, mas que certamente não o substitui.

A IA se destaca na sumarização, ajudando os engenheiros a destilar enormes bases de código, documentação e especificações técnicas em insights acionáveis. Em vez de passar horas analisando a documentação, os engenheiros podem obter resumos gerados por IA e se concentrar na implementação.

Além disso, as capacidades de inferência da IA permitem que ela analise padrões em códigos e sistemas e sugira proativamente otimizações. Isso capacita os engenheiros a identificar possíveis bugs e tomar decisões informadas mais rapidamente e com maior confiança.

Terceiro, a IA provou ser notavelmente capaz de converter códigos entre linguagens. Essa capacidade está se mostrando inestimável à medida que as organizações modernizam suas pilhas tecnológicas e tentam preservar o conhecimento institucional embutido em sistemas legados.

Finalmente, o verdadeiro poder da IA generativa reside em suas capacidades de expansão — criando conteúdo novo como código, documentação ou até mesmo arquiteturas de sistemas. Os engenheiros estão usando a IA para explorar mais possibilidades do que poderiam sozinhos, e estamos vendo essas capacidades transformar a engenharia em diversas indústrias.

No setor de saúde, a IA ajuda a criar sistemas de instrução médica personalizados que se ajustam com base nas condições específicas de um paciente e em seu histórico médico. Na fabricação farmacêutica, sistemas aprimorados por IA otimizam cronogramas de produção para reduzir desperdícios e garantir um suprimento adequado de medicamentos críticos. Grandes bancos também investiram em IA generativa por mais tempo do que muitos imaginam; eles estão construindo sistemas que ajudam a gerenciar requisitos complexos de conformidade enquanto melhoram o atendimento ao cliente.

O novo cenário de habilidades de engenharia

À medida que a IA redesenha o trabalho de engenharia, está criando especializações e conjuntos de habilidades totalmente novos e muito procurados, como a capacidade de se comunicar efetivamente com sistemas de IA. Engenheiros que se destacam ao trabalhar com IA podem extrair resultados significativamente melhores.

De forma semelhante ao que aconteceu com o surgimento da disciplina DevOps, operações de modelos de linguagem grande (LLMOps) focam na implantação, monitoramento e otimização de LLMs em ambientes de produção. Profissionais de LLMOps rastreiam a deriva do modelo, avaliam modelos alternativos e ajudam a garantir a qualidade consistente dos resultados gerados pela IA.

Criar ambientes padronizados onde ferramentas de IA possam ser implantadas de forma segura e eficaz está se tornando crucial. A engenharia de plataformas fornece modelos e diretrizes que permitem que os engenheiros construam aplicativos aprimorados por IA de forma mais eficiente. Essa padronização ajuda a garantir consistência, segurança e manutenibilidade nas implementações de IA de uma organização.

A colaboração humano-IA varia desde a IA meramente fornecer recomendações que os humanos podem ignorar, até sistemas totalmente autônomos que operam de forma independente. Os engenheiros mais eficazes entendem quando e como aplicar o nível apropriado de autonomia da IA com base no contexto e nas consequências da tarefa em questão.

Chaves para uma integração bem-sucedida da IA

Estruturas de governança de IA eficazes — que ocupam a 2ª posição na lista de tendências principais do Gartner — estabelecem diretrizes claras, mas deixam espaço para inovação. Essas estruturas tratam de considerações éticas, conformidade regulatória e gerenciamento de riscos sem sufocar a criatividade que torna a IA valiosa.

Em vez de tratar a segurança como um pensamento posterior, organizações bem-sucedidas a incorporam em seus sistemas de IA desde o início. Isso inclui testes robustos para vulnerabilidades como alucinações, injeção de prompts e vazamento de dados. Ao incorporar considerações de segurança no processo de desenvolvimento, as organizações podem avançar rapidamente sem comprometer a segurança.

Engenheiros que podem projetar sistemas de IA agentiva criam um valor significativo. Estamos vendo sistemas onde um modelo de IA lida com a compreensão da linguagem natural, outro executa raciocínio e um terceiro gera respostas apropriadas, todos trabalhando em conjunto para fornecer melhores resultados do que qualquer modelo isolado poderia oferecer.

Ao olharmos para o futuro, a relação entre engenheiros e sistemas de IA provavelmente evoluirá de ferramenta e usuário para algo mais simbiôntico. Os sistemas de IA de hoje são poderosos, mas limitados; eles carecem de verdadeira compreensão e dependem fortemente da orientação humana. Os sistemas de amanhã podem se tornar verdadeiros colaboradores, propondo soluções inovadoras além do que os engenheiros poderiam ter considerado e identificando riscos potenciais que os humanos poderiam negligenciar.

No entanto, o papel essencial do engenheiro — entender requisitos, fazer julgamentos éticos e traduzir necessidades humanas em soluções tecnológicas — permanecerá insubstituível. Nessa parceria entre criatividade humana e IA, reside o potencial para resolver problemas que nunca conseguimos enfrentar antes — e isso está longe de ser uma substituição.

Rizwan Patel é chefe de segurança da informação e tecnologia emergente na Altimetrik.