IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DESENSOLVIMENTO DE SOFTWARES

Lucas Lopes Souza

Emanuel Devigili Langa

Centro Universitário Leonardo da Vinci – UNIASSELVI

Analise e Desenvolvimento de Sistemas (FLD216534CET) – Trabalho de Seminário 30/06/2025

RESUMO

Este trabalho explora o impacto da Inteligência Artificial (IA) no desenvolvimento de software, analisando sua evolução e o papel como ferramenta essencial na otimização de processos e redefinição de rotinas. A pesquisa, explicativa e qualitativa, baseou-se em artigos online, interpretando criticamente os dados. Aborda a automação de tarefas, assistentes de programação baseados em IA e o impacto nas metodologias de trabalho, destacando a sinergia humano-IA. Apesar dos ganhos em produtividade, o estudo ressalta as limitações da IA generativa, que carece de criatividade e intuição humanas, e a necessidade de supervisão para garantir a qualidade do código. Conclui-se que o futuro da programação reside na colaboração simbiótica entre inteligência humana e artificial, onde o desenvolvedor assume um papel estratégico, focado em arquitetura e problemas complexos, enquanto a IA amplifica suas capacidades, impulsionando a inovação no software.

Palavras-chave: Inteligência Artificial; Desenvolvimento de Software; Automação; Assistentes de Programação; Colaboração Humano-IA

1 INTRODUÇÃO

No atual contexto tecnológico, a Inteligência Artificial (IA) destaca-se como uma força disruptiva que remodela setores inteiros. Neste trabalho, aprofundo-me na

análise do impacto da IA no desenvolvimento de software, área em que atuo e estudo. Justifica-se esta investigação pela urgência de compreender de que modo a IA está a transformar práticas, metodologias e o próprio papel do profissional de software, ampliando a eficiência, a produtividade e a qualidade dos produtos desenvolvidos.

Adoto uma abordagem qualitativa e crítica, na qual atuo como defensor, acusador e árbitro dos dados levantados em fontes online. Meu objetivo é oferecer uma visão equilibrada: reconhecer os ganhos em automação e suporte à decisão, mas também apontar limitações técnicas e de supervisão humana. A originalidade reside em interpretar os achados sob múltiplas perspectivas, preenchendo uma lacuna de conhecimento sobre as implicações práticas dessa revolução para desenvolvedores e organizações.

Ao sistematizar contribuições variadas, este estudo visa fornecer subsídios consistentes para quem pesquisa, ensina ou trabalha com desenvolvimento de software. A proposta é demonstrar que a IA não substitui o raciocínio humano, mas o potencializa, exigindo novas competências — desde a capacidade de interagir com ferramentas inteligentes até o manter vigilância constante sobre resultados. Espero que minhas reflexões estimulem debate e pesquisa adicionais, promovendo uma colaboração cada vez mais rica entre inteligência humana e artificial no futuro do desenvolvimento e da engenharia de sistemas de software.

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

2.1 Conceito de Inteligência Artificial

“Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem o aprendizado, a compreensão, a resolução de problemas, a tomada de decisões, a criatividade e a autonomia dos seres humanos” (STRYKER; KAVLAKOGLU, 2024).

Complementando essa definição, Lopes (2023) aponta que a Inteligência Artificial representa uma área da computação focada no desenvolvimento de sistemas que emulam capacidades humanas como aprendizado, raciocínio e tomada de decisão. A autora explica que essa tecnologia utiliza algoritmos complexos e técnicas de aprendizado de máquina para permitir que máquinas processem informações e executem

tarefas de forma semelhante ao intelecto humano, incluindo reconhecimento de padrões e compreensão de linguagem natural.

2.2 Evolução da IA aplicada à tecnologia

“A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um conceito futurista para se tornar uma força real e presente no nosso cotidiano” (GIANINI, 2025).

Atualmente, a inteligência artificial se tornou parte de nossa vida com o surgimento de tecnologias como reconhecimento facial, carros autônomos, assistentes de voz, chatbots, automatização industrial, algoritmos em mídias sociais e aprendizado de máquinas. A inteligência artificial é uma ferramenta com capacidade de resolver problemas complexos e executar tarefas repetitivas, e tem sido usada em empresas de praticamente todos os segmentos, principalmente tecnologia, finanças, saúde e transporte, sempre com intuito de melhorar processos e produtos (SCHUNCK, 2023).

2.3 Introdução da IA no desenvolvimento de software

A inteligência artificial (IA) está revolucionando muitos setores em todo o mundo, e o mercado de desenvolvimento de software não é exceção. A IA pode ser usada para melhorar a qualidade do software, aumentar a eficiência do processo de desenvolvimento e reduzir custos (AZEVEDO, 2023).

Segundo Cruz Júnior (2023), a aplicação de modelos de inteligência artificial no desenvolvimento de software apresenta um potencial transformador para a engenharia de software. O autor destaca que essas tecnologias podem automatizar tarefas e fornecer recomendações valiosas em diversas fases do ciclo de desenvolvimento, desde a escrita de código até a gestão de projetos. Entre as principais aplicações práticas, o estudo aponta que a IA pode auxiliar desenvolvedores na produção de códigos mais eficientes, permitir a identificação automática de bugs, melhorar os processos de teste e análise de código, além de otimizar a coleta de requisitos e o design de interfaces. No âmbito gerencial, essas tecnologias também oferecem insights valiosos para acompanhar a saúde e qualidade dos projetos de software.

2.4 Automação de tarefas técnicas

A Inteligência Artificial trouxe consigo um conjunto de ferramentas e técnicas que revolucionaram o desenvolvimento de software, especialmente quando se trata de automatizar tarefas rotineiras e monótonas. Essas inovações têm um impacto significativo na eficiência e produtividade dos developers (BOTEGA, 2023).

De acordo com Filho (2024), as ferramentas de inteligência artificial estão promovendo uma transformação significativa na prática do desenvolvimento de software. Essas soluções tecnológicas possibilitam a automação de tarefas rotineiras, detecção automatizada de erros e otimização de código, permitindo que os profissionais concentrem seus esforços em atividades que demandam maior criatividade e planejamento estratégico. O autor ressalta que, embora apresentem vantagens consideráveis, essas ferramentas não eliminam a necessidade do trabalho humano especializado. O desenvolvedor mantém funções essenciais como: análise crítica do código gerado, tomada de decisões arquiteturais complexas e coordenação com demais membros da equipe e partes interessadas no projeto. Entre os principais benefícios identificados, destacam-se: elevação dos níveis de produtividade, diminuição da ocorrência de erros, aprimoramento da qualidade do produto final e maior disponibilidade para inovação tecnológica. A medida que essas soluções evoluem, observa-se uma tendência de integração mais profunda nos fluxos de trabalho, configurando um cenário promissor de colaboração entre profissionais e sistemas inteligentes.

2.5 Assistentes de programação baseados em IA

“Os assistentes de IA são um tipo de agente de IA que utiliza a inteligência artificial para executar tarefas, responder a perguntas e prestar assistência em várias tarefas" (CHUDLEIGH, 2024).

Os assistentes de IA são construídos por um modelo de base (por exemplo, o IBM Granite, modelos Llama da Meta ou modelos da OpenAI). Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são um subconjunto dos modelos de base especializados em tarefas relacionadas a textos. Eles permitem que os assistentes compreendam consultas enviadas por humanos e ofereçam informações, sugestões ou ações de próximas etapas relevantes, ajudando as organizações a simplificar o acesso às informações, automatizar tarefas repetitivas e otimizar fluxos de trabalho complexos (HU; DOWNIE; FINIO, 2025).

Segundo Fernandes (2025), as ferramentas de IA para geração de código, como GitHub Copilot e ChatGPT, estão revolucionando o desenvolvimento de software ao oferecer sugestões contextuais de código, explicações técnicas e auxílio na refatoração. A autora destaca que essas soluções trazem benefícios significativos em produtividade, redução de erros e aceleração do aprendizado, suportando diversas linguagens de programação e etapas do ciclo de desenvolvimento. No entanto, a autora alerta para os desafios inerentes a essas tecnologias, incluindo a necessidade de revisão humana para garantir segurança e qualidade, possíveis vieses nos modelos e questões de propriedade intelectual.

2.6 Impacto nas metodologias e rotinas de trabalho

Segundo Oliveira (2023), a Inteligência Artificial tem desempenhado um papel cada vez mais relevante no desenvolvimento de software, contribuindo diretamente para a otimização de processos, a melhoria da qualidade do código e a eficiência das equipes de desenvolvimento. A aplicação da IA permite automatizar tarefas repetitivas, como geração de código, testes e documentação, além de auxiliar na detecção de falhas, análise de código e personalização da experiência do usuário.

Já para Chirindza (2025), os agentes de inteligência artificial estão se tornando parceiros indispensáveis no cotidiano dos desenvolvedores, transformando radicalmente a forma como o trabalho de programação é realizado. Esses sistemas inteligentes atuam como assistentes altamente capacitados, capazes de automatizar tarefas repetitivas, sugerir melhorias no código e otimizar diversos aspectos do fluxo de trabalho. O autor destaca que esses agentes oferecem benefícios significativos em várias frentes: desde a geração inteligente de código e revisão automática até a criação de documentação e gestão de testes. Um aspecto crucial é que essas ferramentas não substituem o desenvolvedor, mas potencializam suas capacidades, permitindo que se concentre em atividades mais estratégicas e criativas. Chirindza (2025) também ressalta o impacto positivo na qualidade do trabalho, com redução de erros e maior consistência nos padrões de codificação, além do ganho em produtividade e na velocidade de entrega das soluções. A pesquisa demonstra como a integração dessas tecnologias está redefinindo o papel do desenvolvedor moderno, tornando-o mais estratégico e inovador.

2.7 Limitações e desafios técnicos

Apesar dos resultados inovadores das ferramentas de IA generativa, a tecnologia ainda não está madura o suficiente para substituir os programadores. Em outras palavras, embora a IA generativa, como o ChatGPT, possa ser usada para uma ampla gama de tarefas downstream, aproximando-nos da ideia de Inteligência Geral Artificial (um nível hipotético de IA que pode realizar qualquer tarefa intelectual que os seres humanos ou animais possam realizar), ela ainda não consegue pensar ou se comportar como os seres humanos. A IA de última geração ainda carece da criatividade humana, da intuição e do conhecimento especializado que é muito necessário na programação. Embora a IA possa ajudar em muitas tarefas de codificação e até mesmo aumentar a criatividade, cabe aos humanos conceituar sistemas complexos, entender problemas de negócios e tomar decisões estratégicas. Além disso, apesar de seus resultados impressionantes, há vários riscos e desafios associados à IA que tornam obrigatória a supervisão humana, especialmente quando as decisões apoiadas pela IA podem ter implicações significativas para os indivíduos e a sociedade (CANALES LUNA, 2024).

2.8 Papel do desenvolvedor nesse novo cenário

Segundo Mucci (2025), a inteligência artificial generativa está transformando profundamente a experiência dos desenvolvedores, especialmente daqueles em início de carreira. Essas ferramentas oferecem suporte contextualizado em tempo real, acelerando a curva de aprendizado e permitindo que profissionais juniores contribuam com mais agilidade para suas equipes. Em ambientes empresariais complexos, como modernização de mainframes ou migrações em Java, os assistentes de IA são capazes de automatizar tarefas repetitivas e fornecer recomendações baseadas em boas práticas, reduzindo a dependência de profissionais mais experientes e promovendo maior autonomia técnica. Com isso, abre-se espaço para maior experimentação criativa, um aspecto cada vez mais valorizado nas equipes de desenvolvimento. Além dos ganhos técnicos, essas tecnologias também favorecem a adaptação ao trabalho remoto e assíncrono, proporcionando uma colaboração mais fluida entre os profissionais por meio de sugestões de código claras e contextualizadas. Conforme destaca o autor, ferramentas de IA generativa contribuem para o desenvolvimento contínuo das habilidades dos programadores, permitindo o acompanhamento de métricas de produtividade e a adoção de novas tecnologias. Essa capacidade de mensuração fortalece uma cultura organizacional voltada à inovação e ao aprimoramento constante, beneficiando tanto os indivíduos quanto os times de desenvolvimento como um todo.

Para Shani (2025), esse novo cenário impulsionado pela inteligência artificial tem redefinido o papel do desenvolvedor. O foco das atividades passa da escrita manual de código para a criação de arquiteturas mais robustas, interfaces centradas no usuário e estratégias voltadas à resolução de problemas complexos. A autora aponta três pilares fundamentais para essa transição: confiabilidade das plataformas, simplicidade de uso e inteligência incorporada. Esses elementos permitem que os profissionais se concentrem na inovação, enquanto delegam à IA parte da complexidade operacional. A pesquisa conduzida por Shani também aponta para o surgimento de um novo perfil profissional: o "criador de software". Esse profissional alia conhecimento técnico com sensibilidade às demandas do usuário final, combinando competências de teste, design, implementação e avaliação contínua de soluções inteligentes.

2.9 O Futuro da Programação e dos Desenvolvedores

"O futuro da programação não envolve competir com a IA, mas sim aprender a colaborar com ela de maneira eficaz, criando soluções mais inteligentes e aprimoradas" (REITBAUER, 2025).

O papel do programador está, sem dúvida, evoluindo na era da inteligência artificial; no entanto, ele permanece crítico para o desenvolvimento, implementação e manutenção das tecnologias emergentes. A relação simbiótica entre programação e IA representa um futuro onde programadores não apenas sobrevivem, mas se destacam ao adotar novas habilidades e se adaptarem às crescentes demandas do mercado de trabalho (CAVALCANTI, 2024).

A IA está transformando o desenvolvimento de software, mas, em vez de torná-lo obsoleto, ela amplia as possibilidades e melhora a produtividade dos desenvolvedores. A chave para não ficar para trás é entender como a IA pode ser uma ferramenta poderosa no processo de desenvolvimento, enquanto se foca em habilidades que a máquina ainda não pode replicar, como criatividade, empatia e tomada de decisões estratégicas. Ao se adaptar às novas tecnologias, continuar aprendendo e aprimorando habilidades interpessoais e técnicas, os desenvolvedores podem se tornar ainda mais valiosos no mercado de trabalho (MENDES, 2025).

3 METODOLOGIA

O presente trabalho foi desenvolvido com base numa abordagem de pesquisa explicativa, que visa aprofundar a compreensão sobre o impacto da Inteligência Artificial no desenvolvimento de software. Este tipo de pesquisa busca não apenas descrever fenómenos, mas também interpretar as relações e as implicações dos dados coletados, oferecendo uma análise crítica e aprofundada do tema em questão.

As fontes de informação utilizadas para a construção deste estudo foram exclusivamente artigos científicos e publicações especializadas disponíveis em plataformas online. A seleção dos materiais foi orientada pela relevância e atualidade das informações, garantindo que os dados e as perspetivas apresentadas refletissem o estado da arte da discussão sobre IA e desenvolvimento de software. A pesquisa em fontes digitais permitiu o acesso a um vasto corpo de conhecimento, fundamental para a construção de uma análise robusta e multifacetada.

Quanto à forma de apresentação dos resultados, optou-se por uma abordagem qualitativa. Os dados coletados foram interpretados criticamente, com o objetivo de extrair inferências e construir um debate argumentativo consistente. A análise qualitativa permitiu explorar as nuances e as complexidades do tema, focando-se na compreensão dos fenómenos e na construção de significados. Esta metodologia assegura que as conclusões apresentadas são o resultado de uma reflexão aprofundada sobre as contribuições e os desafios da IA no contexto do desenvolvimento de software.

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

A análise do impacto da Inteligência Artificial no desenvolvimento de software, conforme delineado na fundamentação teórica, revela uma transformação profunda e multifacetada. Como defensor dos achados, é inegável que a IA se consolidou não apenas como um conceito futurista, mas como uma ferramenta prática e indispensável, capaz de otimizar processos, melhorar a qualidade do código e aumentar a eficiência das equipes de desenvolvimento. A automação de tarefas rotineiras, a detecção de erros e a otimização de código — facilitadas por assistentes de programação baseados em IA — são contribuições diretas que libertam os desenvolvedores para se concentrarem em atividades mais estratégicas e criativas. Essa sinergia entre humanos e máquinas, em

que a IA assume o trabalho repetitivo e o humano exerce o pensamento crítico e inovador, atesta o potencial da tecnologia para elevar a produtividade e a qualidade no setor. Na minha rotina de estudo e de projeto, a utilização de ferramentas de IA para sugerir ou refatorar código tem sido um divisor de águas, permitindo-me explorar soluções mais complexas, aprender com exemplos otimizados e acelerar significativamente o processo de desenvolvimento e a assimilação de novos conceitos.

No entanto, é crucial questionar as limitações e os desafios inerentes a esta tecnologia. Embora a IA generativa produza trechos de código impressionantes, ainda não dispõe da criatividade, da intuição e do conhecimento especializado necessários para substituir completamente os programadores. A minha experiência corrobora essa visão: aspectos como a compreensão holística de um projeto, a tomada de decisões arquitetónicas complexas e a depuração de problemas lógicos — que exigem raciocínio abstrato profundo — mantêm-se domínios exclusivamente humanos. A dependência excessiva de ferramentas de IA pode conduzir à complacência, em que a revisão humana rigorosa é negligenciada, potencialmente introduzindo vieses ou falhas no código. Além disso, a questão da propriedade intelectual do código gerado e a necessidade de supervisão em decisões com implicações significativas para indivíduos e para a sociedade são pontos críticos que exigem atenção contínua. A IA é poderosa, mas não infalível, e a sua aplicação indiscriminada, sem uma compreensão profunda das suas fragilidades, pode gerar resultados indesejados — como a propagação de código ineficiente ou vulnerável — algo que já observei em contextos de desenvolvimento acelerado, onde a qualidade é sacrificada pela velocidade.

É imperativo balancear estas perspectivas. A relação entre a IA e o desenvolvimento de software é simbiótica e evolutiva. O futuro da programação não reside na competição com a IA, mas na colaboração eficaz com ela. O papel do programador está a transformar-se, deslocando o foco para a arquitetura de sistemas complexos, o design de interfaces centradas no utilizador e a resolução de problemas estratégicos, enquanto a IA assume as tarefas operacionais. Essa transição exige que os desenvolvedores adquiram novas competências — como a capacidade de interagir e otimizar o uso de ferramentas inteligentes — e mantenham o foco em qualidades intrinsecamente humanas, tais como a criatividade, a empatia e a tomada de decisões estratégicas. Na minha perspectiva, a verdadeira mestria no desenvolvimento de software na era da IA virá da capacidade de orquestrar essas ferramentas de forma inteligente, utilizando-as para amplificar a nossa produtividade e explorar novas

fronteiras, sem abdicar do nosso papel crítico na validação, na inovação e na garantia da ética e da segurança. A IA é um catalisador da inovação, mas o sucesso da sua integração depende da capacidade humana de a guiar, criticar e refinar, assegurando que a tecnologia amplie as nossas capacidades em vez de as substituir e moldando um futuro em que o “criador de software” seja simultaneamente engenheiro e artista, impulsionado pela inteligência artificial, mas orientado pela inteligência humana.

5 CONCLUSÃO

Ao longo deste trabalho, exploramos a relação intrínseca entre a Inteligência Artificial e o desenvolvimento de software, um campo em constante e rápida evolução. Recapitulando o que foi abordado, a IA — entendida como a capacidade de máquinas simularem o intelecto humano — transcendeu o domínio da ficção científica para se tornar uma força motriz em nosso cotidiano. No contexto do desenvolvimento de software, nossa análise indica claramente que a IA não é mera ferramenta auxiliar, mas um agente transformador capaz de otimizar processos, elevar a qualidade do código e redefinir as rotinas de trabalho dos desenvolvedores.

Os assistentes de programação baseados em IA, a automação de tarefas técnicas e a geração de recomendações em todas as fases do ciclo de desenvolvimento são testemunhos do impacto positivo dessa tecnologia. Contudo, é fundamental reforçar que a IA generativa ainda não dispõe da criatividade, da intuição e do conhecimento especializado necessários para substituir integralmente o programador. Suas limitações técnicas — como a necessidade de supervisão humana para garantir segurança e qualidade — e os desafios de propriedade intelectual exigem uma abordagem crítica e ponderada.

Em minha perspectiva, o futuro do desenvolvimento de software não se configurará como uma competição entre humanos e máquinas, mas como uma colaboração simbiótica. O papel do desenvolvedor evolui, deslocando o foco da mera escrita de código para a concepção de arquiteturas robustas, a resolução de problemas complexos e a tomada de decisões estratégicas. A IA liberta o profissional das tarefas repetitivas, permitindo-lhe dedicar-se a atividades que demandam maior criatividade e pensamento crítico. Essa nova era requer competências adicionais, como a habilidade de interagir eficazmente com ferramentas inteligentes e de manter vigilância constante sobre os resultados gerados. Assim, o “criador de software” do futuro será aquele que

souber aliar conhecimento técnico à sensibilidade para as necessidades do usuário, usando a IA como amplificador de suas capacidades, não como substituto. Em suma, a IA é um poderoso catalisador de inovação, mas seu potencial máximo só se realiza por meio de uma parceria inteligente e ética com a inteligência humana, em um cenário de aprendizado e adaptação contínuos.

REFERÊNCIAS

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