Como eu uso IA no desenvolvimento sem abrir mão do aprendizado

Nos últimos meses, a IA passou a fazer parte do meu dia a dia como desenvolvedor.

Mas não da forma que muita gente imagina.

Ela não decide arquitetura por mim, não “pensa” o sistema e muito menos substitui o entendimento dos conceitos. Na prática, eu a uso como apoio técnico para acelerar a execução, mantendo o foco no que realmente importa: arquitetura, qualidade e aprendizado contínuo.

Quero compartilhar aqui como funciona o meu workflow.

(Workflow aprovado pela Karol Atekitta kkkkk)

1. Tudo começa antes do código

Antes de qualquer linha de código existir, eu defino:

• a arquitetura do projeto
• as responsabilidades de cada camada
• as tecnologias e ferramentas
• como os módulos vão se comunicar

Em muitos casos, isso vira uma pequena documentação, mas objetiva, explicando como o projeto deve funcionar.

Esse momento é intencional. Se a arquitetura não está clara, nenhum código gerado vai “salvar” o projeto depois.

2. A IA entra como executora, não como arquiteta

Com a documentação em mãos, eu uso a IA para gerar código seguindo exatamente o que foi planejado.

O papel dela aqui é bem claro:

transformar decisões técnicas já tomadas em implementação.

Isso não é muito diferente de:

• consultar uma documentação oficial
• adaptar um exemplo de referência
• ou até delegar uma tarefa bem definida em um time

A diferença é a velocidade.

3. Revisão de código é parte obrigatória do processo

Código gerado não é código final.

Depois da geração, eu reviso tudo com apoio de ferramentas como o SonarQube, analisando:

• code smells
• problemas de legibilidade
• possíveis riscos de manutenção
• inconsistências com a arquitetura planejada

A partir disso, faço os ajustes necessários. Muitas vezes, essa etapa ensina mais do que a própria escrita do código.

4. Aprendizado ativo, não passivo

Trechos que chamam atenção, padrões novos ou decisões interessantes não passam batido.

Eu separo esses pontos para estudar depois com mais calma.

Esse hábito transforma o projeto em:

• um laboratório prático
• um material de estudo personalizado
• um ciclo contínuo de aprendizado

Em vez de estudar exemplos genéricos, eu estudo problemas reais, dentro do meu próprio contexto.

5. “Sem IA eu só pesquisaria no Google”

E isso nunca foi um problema.

Buscar soluções, ler documentação, consultar exemplos e aprender com referências externas sempre fez parte do desenvolvimento de software.

A IA não muda o princípio. Ela apenas:

• reduz o tempo de busca
• organiza o contexto
• diminui o ruído

No fim, quem precisa entender, decidir e manter o código é (e sempre será) o desenvolvedor.

Conclusão

Usar IA não é sobre terceirizar o pensamento.

É sobre otimizar o processo para investir energia onde realmente importa.

Enquanto a arquitetura, as decisões técnicas e a revisão continuam sob minha responsabilidade, a IA é só mais uma ferramenta. Poderosa, sim. Mas ainda assim, uma ferramenta.

E, no fim das contas, aprender nunca deixou de ser parte central do processo.