Do CRUD ao Assistente Corporativo: O Que Aprendi com a Mentoria de IA com Spring Boot

📝 Este artigo é um relato de aprendizado baseado na mentoria "Aumentando a Produtividade com IA no Desenvolvimento com Spring", ministrada por Rogério Tomaz (NTT DATA) na DIO. Os exemplos de código foram escritos e validados de forma independente, com base nos conceitos apresentados. ⚠️ Spring AI e suas dependências evoluem rapidamente. Sempre verifique a versão mais recente em spring.io/projects/spring-ai antes de usar em projetos reais.

Introdução

Segundo o Stack Overflow Developer Survey 2025, aproximadamente 70% dos usuários de agentes concordam que os agentes reduziram o tempo gasto em tarefas específicas de desenvolvimento, e 69% concordam que aumentaram a produtividade. Não como curiosidade - como parte do fluxo diário de desenvolvimento. E no ecossistema Java com Spring Boot, esse movimento chegou com força: hoje é possível criar um assistente corporativo inteligente com a mesma base que antes servia apenas para CRUDs e APIs REST tradicionais.

Quando entrei na mentoria do Rogério Tomaz, esperava aprender mais um recurso técnico. O que encontrei foi uma mudança de perspectiva. Não se trata de substituir o que o dev já sabe - se trata de expandir o que ele consegue construir, sem abrir mão da qualidade, da arquitetura e dos fundamentos que sustentam qualquer sistema sério.

Este artigo é um registro do que aprendi.

Se você é dev júnior ou até mesmo leigo em transição de carreira e quer entender como usar IA com responsabilidade técnica - leia até o final.

Como a IA Mudou o Mercado de Desenvolvimento?

Por anos, o trabalho como desenvolvedor backend Java girava em torno - como a maioria conhece - de um conjunto bem conhecido de entregas:

CRUDs (Create, Read, Update, Delete)
APIs REST
Monólitos ou microsserviços tradicionais
Desenvolvimento sequencial, manual, ciclo longo

Esse trabalho continua existindo. Mas o como mudou.

Hoje, o desenvolvedor que ignora IA está abrindo mão de uma vantagem competitiva real. O mercado passou a contar com:

Antes:

Código 100% manual
Documentação escrita à mão
Debug solitário
Protótipos demorados
Testes escritos depois
Sistemas passivos

Agora:

IAs auxiliadoras de desenvolvimento
Geração automatizada de documentação
Copilotos que explicam erros
Geração de código base em minutos
Testes gerados junto com o código
Agentes e sistemas inteligentes

A pergunta que a mentoria colocou na minha cabeça foi: você sabe usar essa mudança a seu favor - ou está deixando ela passar?

A IA não vai substituir o desenvolvedor. Vai substituir o desenvolvedor que recusou aprender a usá-la.

Onde a IA Ajuda no Desenvolvimento com Spring?

Com ferramentas como Claude, GitHub Copilot, ChatGPT e o Spring AI, um dev Java pode hoje:

Gerar entidades JPA a partir de uma descrição de domínio
Gerar APIs REST completas com endpoints, DTOs e validações
Gerar testes unitários com JUnit e Mockito para código existente
Explicar código legado - aquele que ninguém mais sabe de onde veio ou pra que serve
Criar documentação Swagger/OpenAPI de forma automática
Acelerar protótipos - de ideia a endpoint funcional em minutos
Sugerir melhorias de performance, legibilidade e segurança

Cada um desses pontos representa horas economizadas por semana. Mas - e essa foi a virada de chave da mentoria - economia de tempo só tem valor se o que foi gerado é confiável, legível e sustentável.

IA NÃO Substitui Fundamentos - Esse É o Ponto Mais Importante

IA é um multiplicador, não uma base. Se você não tem a base, não tem o que multiplicar.

Durante a mentoria ficou claro que, independente de quanto código a IA gere, você ainda precisa dominar os fundamentos, como:

HTTP e REST - para entender o que seu endpoint está fazendo de verdade
Arquitetura - para saber se o código gerado está no lugar certo
JPA e Hibernate - para não criar queries que travam o banco em produção
Testes - para saber que o sistema funciona antes do usuário descobrir que não funciona
Segurança - porque a IA raramente pensa em autenticação, autorização e OWASP (Open Web Application Security Project)
Observabilidade - logs, métricas, traces - o que acontece quando der errado em produção
Cloud - porque a entrega final mora lá, não no seu ~~localhost~~

Se a IA gera um código ruim e você não sabe que ele é ruim, o problema não é a IA. O problema é: a lacuna nos fundamentos.

Spring Boot não é mágica. Quando você entende os fundamentos, parece mágica - mas é engenharia.

Como Usar IA com Qualidade e Arquitetura?

Como transformar o output da IA em código de produção? A resposta é uma palavra: contexto.

Quanto mais contexto você fornece à IA, melhor ela responde. Mas contexto vai além do prompt - é a estrutura que envolve toda a entrega.

Planejamento antes de gerar

Antes de pedir qualquer código à IA, defina:

O que essa feature faz?
Quais são as entradas e saídas?
Quais camadas ela toca (controller, service, repository)?
Quais regras de negócio precisam ser respeitadas?

Com isso no prompt, a resposta da IA sai em um nível completamente diferente.

Arquitetura SOLID como filtro

O código gerado deve passar pelo filtro SOLID:

S - Single Responsibility: cada classe faz uma coisa só
O - Open/Closed: aberta para extensão, fechada para modificação
L - Liskov: subclasses devem poder substituir a classe pai
I - Interface Segregation: interfaces pequenas e específicas
D - Dependency Inversion: dependa de abstrações, não de implementações

A IA frequentemente viola o princípio S - gera métodos longos que fazem muita coisa. Cabe a você refatorar.

Código limpo e organizado

Estrutura de pacotes clara, nomes de variáveis que comunicam intenção/objetividade, ausência de comentários que explicam código ruim (o código deve se explicar). Revise o que foi gerado como se fosse para um code review com o time.

Boas práticas REST - O contrato da sua API

A IA gera endpoints, mas não garante que eles seguem boas práticas REST. Revise sempre:

Substantivos no plural para recursos (/usuários, não /getUsuario)
Verbos HTTP corretos (GET para leitura, POST para criaçã, PUT/PATCH para atualização, DELETE para remoção)
Status codes semânticos (200 OK, 201 Created, 400 Bad Request, 404 Not Found, 500 Internal Server Error)
Versionamento de API (/api/v1/usuarios)

Testes Unitários: A IA Gera, Você Valida

Pedir à IA que gere testes para o código que você acabou de escrever. O resultado é um ponto de partida sólido — mas precisa de revisão crítica.

// Exemplo: Service de usuário com Spring Boot + JUnit 5 + Mockito
@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class UsuarioServiceTest {

  // Mock do repositório — não acessa o banco de verdade
  @Mock
  private UsuarioRepository usuarioRepository;

  // Injeta o mock no service que estamos testando
  @InjectMocks
  private UsuarioService usuarioService;

  @Test
  @DisplayName("Deve retornar usuário quando ID existir")
  void deveRetornarUsuarioQuandoIdExistir() {
      // Arrange — prepara os dados
      Long id = 1L;
      Usuario usuarioEsperado = new Usuario(id, "Lenoln", "lenoln@email.com");
      when(usuarioRepository.findById(id)).thenReturn(Optional.of(usuarioEsperado));

      // Act — executa o método testado
      Usuario resultado = usuarioService.buscarPorId(id);

      // Assert — verifica o resultado
      assertNotNull(resultado);
      assertEquals("Lenoln", resultado.getNome());
      verify(usuarioRepository, times(1)).findById(id);
  }
}

Peça à IA: "Gere testes unitários com JUnit 5 e Mockito para este service, cobrindo cenários de sucesso, não encontrado e exceção." Depois leia cada testegerado e entenda o que ele está validando.

Documentação com Swagger/OpenAPI

Nenhuma API profissional existe sem documentação. Com Spring Boot, adicionar Swagger é simples:

<!-- pom.xml -->
 <dependency>
    <groupId>org.springdoc</groupId>
    <artifactId>springdoc-openapi-starter-webmvc-ui</artifactId>
    <version>2.8.17</version>
 </dependency>

Com isso, sua documentação fica disponível em http://localhost:8080/swagger-ui.html. A IA pode gerar as anotações @Operation, @ApiResponse e @Parameter para cada endpoint - e você valida se a descrição está correta e útil.

A Jornada de Mariana (História Hipotética)

Mariana chegou na mentoria com um portfólio de três projetos Spring Boot — todos CRUDs básicos, todos funcionando, nenhum com testes, nenhum com Docker. Ela sabia fazer o básico. Mas sentia que o básico não bastava mais.

Durante as sessões, ela começou a usar IA para gerar os testes que nunca escreveu. Depois, para criar o Dockerfile que nunca configurou. Depois, para documentar os endpoints que ficavam só na cabeça. Cada passo, ela leu, entendeu e questionou antes de aplicar.

No final da mentoria, ela tinha um projeto diferente no GitHub: uma API com Spring Boot e Spring AI que respondia perguntas sobre documentos internos de uma empresa fictícia. Tinha testes. Tinha Swagger. Tinha Docker. Tinha um README com arquitetura documentada.

Na primeira entrevista técnica depois disso, o recrutador olhou para o repositório e perguntou: "Você fez tudo isso sozinha?"

Ela respondeu: "Eu e as ferramentas certas — mas cada linha, eu entendi."

Conclusão: O Dev que Usa IA com Consciência Chega Mais Longe

O que absorvi da mentoria do Rogério Tomaz na NTT DATA não foi sobre usar IA para escrever código mais rápido. Foi sobre usar IA para construir software melhor — com arquitetura, com testes, com documentação, com containerização e com os fundamentos no lugar certo.

O mercado não está buscando devs que sabem acionar o Copilot. Está buscando devs que sabem avaliar o que o Copilot entregou. Essa distinção faz toda a diferença.

Nossos próximos passos:

Estude os fundamentos - HTTP, REST, JPA, testes, segurança. IA amplia quem tem base.
Crie projetos reais com Spring Boot - coloque no GitHub, documente, containerize.
Use IA com critério - leia cada linha gerada, entenda, questione a si mesmo e a própria IA, refatore.
Invista em formação contínua - graduação, cursos, mentorias como essa da DIO.
Teste prompts para aprender - pergunte à IA: "Explique este trecho como se eu nunca tivesse visto Spring Boot." Depois pergunte o porquê de cada detalhe.

Você não precisa ser sênior para usar IA com qualidade. Você precisa ser intencional.

Recursos para Continuar

📖 Spring AI — Documentação Oficial
🚀 Spring Initializr
📦 springdoc-openapi
🐳 Docker — Get Started
🎓 DIO - Formações Java e Spring Boot
🔑 OpenAI Platform — API para testes

Sobre o autor: Professor de Programação em Escola Pública Estadual, formando em Ciência da Computação e em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Apaixonado por Back-End, Java, Spring Boot e Inteligência Artificial, acredita que tecnologia de ponta deve ser acessível a todos, independente do ponto de partida. Escreve para quem está começando - porque todo especialista já foi iniciante.