Subject: Gartner Insights: A IA Não Vai Substituir Engenheiros de Software — Vai Exigir Ainda Mais
Boa tarde, Tiago, tudo bem?
A Gartner identificou seis mudanças fundamentais que irão remodelar a engenharia de software até 2030: a IA impulsiona a demanda por mais desenvolvedores; a criatividade dos desenvolvedores (e não a produtividade) impulsiona o sucesso; times de produto enxutos proliferam, capacitados por times de plataforma; a confiança supera as funcionalidades; robôs autônomos tornam-se uma grande fronteira; e um SDLC (Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software) sem fricção converte intenção em resultado em um único passo. Abaixo trago em destaque insights sobre a primeira mudança: porque precisaremos de mais desenvolvedores e não menos:
Por que o Gartner afirma que precisaremos de mais desenvolvedores, e não menos
· A IA reduz barreiras e expande a demanda por software, gerando mais projetos e ideias de produto que exigem capacidade de engenharia — o paradoxo de Jevons: maior eficiência da IA estimula uma demanda total maior por software e, portanto, por desenvolvedores.
· O crescimento projetado de funções e evidências de pesquisas apontam para uma demanda crescente: o Gartner cita projeções do Fórum Econômico Mundial e de órgãos oficiais (crescimento do papel do desenvolvedor) e dados de pesquisas mostrando que muitas organizações estão estendendo aplicações com IA construindo novas aplicações impulsionadas por IA e automatizando processos — tudo isso exigindo engenheiros para projetar, integrar e operar esses sistemas.
· Novas funções especializadas (engenheiros de IA, engenheiros de agentes/plataformas, ModelOps) e requisitos de habilidades estão surgindo; organizações estão contratando e capacitando para esses papéis, em vez de eliminar posições, impulsionando um aumento líquido na capacidade de engenharia. Dados do Gartner mostram crescimento acelerado no número de engenheiros de IA e recomendam o desenvolvimento de habilidades em IA em todos os times.
· A IA aumenta e automatiza tarefas rotineiras, mas desloca o trabalho humano para atividades de maior valor (criatividade, design de sistemas, supervisão, engenharia de confiança, ética, governança). Essas atividades de maior valor exigem engenheiros qualificados para orquestrar, validar e supervisionar os resultados da IA, aumentando a demanda por desenvolvedores multiespecialistas e com conhecimento de domínio.
· A adoção mais ampla de IA em todo o SDLC (planejamento, design, testes, implantação, operações) e a transição para sistemas agentes e multimodais criam trabalho de integração, governança, testes, observabilidade e segurança que expande o esforço de engenharia para além da geração de código. As pesquisas do Gartner sobre casos de uso de GenAI e orientações para a jornada do SDLC mostram que a segunda onda do GenAI (agentes, orquestração, simulação) exige trabalho substancial de engenharia e plataforma.
· Novas fronteiras de produto (robótica autônoma, fluxos de trabalho de intenção para resultado sem fricção) introduzem requisitos de segurança no mundo físico, confiança e explicabilidade, além de engenharia de sistemas complexos que não podem ser totalmente automatizados; isso gera demanda adicional por desenvolvedores para construir robótica segura e confiável e plataformas orientadas por intenção.
· Sinais empíricos: organizações que relatam sucesso com IA são mais propensas a expandir o número de engenheiros do que a reduzi-lo, indicando que os profissionais ampliam os times para capturar novas oportunidades criadas pelas capacidades da IA.
AI Will Not Replace Software Engineers — It Will Require More
Outros Temas e implicações principais dos 6 posicionamento da Gartner que recomendo que explore nas pesquisas referenciadas e em conversas com nossos especialistas.
· Criatividade e experimentação tornam-se as principais fontes de diferenciação — à medida que a produtividade rotineira se torna um requisito básico, as organizações passarão a medir o sucesso por criatividade, velocidade de experimentação e impacto nos negócios, em vez de métricas tradicionais de entrega.
· Estrutura de times e densidade de talentos mudam para muitos times de produto pequenos e densos em talentos, apoiados por times de plataforma — times enxutos (product owner, designer, 1–2 engenheiros) aumentados por IA irão proliferar, exigindo engenharia de plataforma para escalar e coordenar.
· Confiança e governança tornam-se diferenciais competitivos — à medida que IA e sistemas autônomos assumem maior autonomia (e entram em domínios físicos), as organizações devem construir uma “pilha de confiança”, usar frameworks e abordar riscos regulatórios, de segurança e reputação.
· IA física e robótica surgem como uma nova fronteira da engenharia — um “momento ChatGPT para robótica” é previsto, ampliando o alcance do software ao mundo físico, aumentando a demanda por habilidades em robótica e elevando desafios de segurança e engenharia de sistemas.
· SDLC sem fricção e orientado por intenção muda a interação dos desenvolvedores — interfaces multimodais, fluxos de trabalho autônomos e maior clareza na articulação de intenção irão deslocar o trabalho do desenvolvedor de execução para supervisão da IA e expressão precisa de intenção.
Referências: Future of Software Engineering: Roadmap to 2030, Future of Software Engineering: Roadmap to 2030, Software Engineering in 2030: AI, Tiny Teams, Robotics, and Beyond, AI Will Not Replace Software Engineers — It Will Require More, How AI Will Transform Software Engineering Organizations, Roles and Processes, Future of AI in Software Engineering (Emerging Tech), A Journey Guide to Successful AI Utilization in the SDLC.