À medida que o mercado de trabalho muda, saber como orquestrar agentes e sistemas está se tornando o novo diferencial competitivo para os desenvolvedores
De ler grandes manuais de programação a implantar software com ferramentas de codificação e copilotos de IA, as carreiras das pessoas desenvolvedoras mudaram ao longo das últimas décadas. Uma evidência de como a IA agora faz parte da sua rotina é que quase 80% dos novos programadores no GitHub utilizam o GitHub Copilot durante a primeira semana, de acordo com o relatório Octoverse 2025. O uso de um copiloto no processo de revisão também impactou a produtividade, já que quase 73% das pessoas desenvolvedoras afirmaram que ele melhorou sua eficácia. Esse uso reflete uma mudança no papel deles, à medida que eles se tornam orquestradores entre repositórios, ferramentas e agentes de IA.
No passado, práticas como aprender novas habilidades, revisar e implantar código, projetar sistemas e proteger software dependiam de trabalho manual e conhecimento técnico. “Por décadas, escrever código era considerado a parte difícil, e um bug podia levar meses e uma equipe inteira para ser corrigido”, afirma Julio Viana, gerente regional do GitHub no Brasil. “Hoje em dia, com a ascensão dos copilotos de programação, é possível resolver bugs em questão de minutos e usar o tempo das pessoas desenvolvedoras para focar em habilidades interpessoais. Como resultado, aprender a orquestrar ferramentas de IA será uma das competências determinantes no futuro.”
Um exemplo de orquestração é delegar o raciocínio durante a investigação de uma implantação mal-sucedida. As pessoas desenvolvedoras podem usar um agente de IA para analisar logs, identificar a causa raiz e sugerir correções, permitindo que foquem na validação da recomendação e na definição dos próximos passos. Os agentes de IA também estão ajudando equipes a monitorar fluxos de trabalho e melhorar a confiabilidade dos sistemas de forma proativa, reduzindo trabalhos operacionais repetitivos.
No entanto, isso não indica que os profissionais irão delegar completamente a programação à IA, e os números comprovam isso. De acordo com o mais recente Innovation Graph do GitHub, os brasileiros enviaram código para o GitHub mais de 11,5 milhões de vezes apenas no último trimestre de 2025. As pessoas desenvolvedoras ainda precisarão colocar a mão na massa, mas a mudança é principalmente em termos de carreira e na forma como definem seu valor. As expectativas em torno da função estão migrando para adaptabilidade, resolução de problemas, capacidade de conectar o desenvolvimento de software às necessidades do negócio e aprender a delegar.
Em meio a essa transformação, as curvas de aprendizado também estão mudando. Enquanto os pontos de entrada tradicionais estão se tornando automatizados, novas oportunidades de aprendizado para pessoas desenvolvedoras estão surgindo em torno do design de sistemas, revisão de código gerado por IA e da capacidade de orientar ferramentas inteligentes de forma eficaz. A IA também está se tornando parte do processo de aprendizado. Por exemplo, os profissionais podem pedir aos copilotos que expliquem uma lógica de negócios complexa em Java usando Python, tornando mais fácil aprender linguagens desconhecidas.
Segundo Viana, embora essas mudanças e expectativas tenham evoluído ao longo das décadas, o julgamento humano continua sendo um ativo importante nas equipes de engenharia. À medida que as ferramentas de IA tornam mais fácil gerar código e software em escala, as pessoas desenvolvedoras estão cada vez mais lidando com uma abundância de resultados que podem parecer funcionais e refinados, mas que ainda exigem validação técnica, compreensão contextual e pensamento arquitetural, fenômeno que passou a ser conhecido como “AI slop” e “Vibe Slop”, também relacionado ao Vibe Coding.
Dessa forma, validar os resultados gerados pela IA, conectar decisões técnicas às prioridades de negócios e garantir a confiabilidade ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento tornam-se algumas das tarefas e responsabilidades essenciais para os profissionais que navegam nesse cenário.
“Pessoas desenvolvedoras ainda precisarão de forte conhecimento técnico, mas seu papel está se expandindo para além da escrita de código. Saber como orquestrar ferramentas e agentes, gerenciar código e ser um profissional adaptável, curioso e orientado para soluções é o que continuará abrindo portas no futuro. À medida que os resultados gerados por IA se tornam mais comuns, a capacidade de distinguir o que é tecnicamente confiável, relevante para o negócio e realmente valioso se torna cada vez mais importante. Dessa forma, o julgamento humano continua sendo uma habilidade importante, mesmo após décadas de mudanças no mercado”, afirma Julio.
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