E aí, pessoal! Navegando aqui pelo feed de notícias, me deparei com algo que me fez parar na hora. Um artigo no site The Decoder trouxe dados de um estudo que joga um balde de água fria na empolgação geral sobre IA no desenvolvimento de software. A manchete já é um soco no estômago: 'AI coding can make developers slower even if they feel faster'. Ou seja, a IA para codar pode, na verdade, te deixar mais lento, mesmo que você *ache* que está voando.

A pesquisa por trás do baque

O estudo foi conduzido pelo pessoal do METR Institute no início de 2025 (sim, a notícia é fresquinha, do futuro! 😄). Eles fizeram um teste controlado, o padrão ouro para entender causa e efeito. Pegaram 16 desenvolvedores cascudos, desses de open-source, e deram a eles 246 tarefas reais dos próprios projetos complexos deles.

Dividiram a galera em dois grupos: um sem IA e outro usando assistentes como o Cursor Pro (com modelos de ponta, tipo o Claude 3.5 e 3.7). E o resultado, meus amigos? Enquanto os devs *achavam* que a IA ia deixá-los 24% mais rápidos (e depois do teste ainda sentiam que foram 20% mais ágeis!), os dados mostraram o oposto: eles levaram, em média, 19% *mais tempo* pra terminar as tarefas usando IA.

Isso mexe com a gente, né? É a velha história da percepção contra a realidade. O que a gente sente nem sempre bate com o que os números mostram. E olha que eu sou o cara que fala pra trazerem dados! Em Deus nós confiamos, o resto me tragam dados. E os dados desse estudo são claros.

Por que a 'sensação' não bate com o relógio?

Os pesquisadores notaram uma mudança no padrão de trabalho. Com a IA ligada, os desenvolvedores passavam menos tempo de fato codando ou buscando soluções por conta própria. Em compensação, gastavam mais tempo: promptando a IA, revisando o código gerado, esperando a resposta e, pasmem, até o tempo ocioso aumentou um pouco. É como se a IA adicionasse novas etapas no processo, etapas que consomem tempo e, para tarefas complexas e onde o dev já tem domínio, talvez não compensem a agilidade esperada.

Isso me faz pensar naquela minha bandeira da IA Vertical. A IA genérica, por mais poderosa que seja, pode não ser a ferramenta ideal para *qualquer* contexto. Um projeto open-source maduro e complexo, com suas regras implícitas e base de código vasta, é um ambiente muito diferente de, digamos, um protótipo rápido ou um projeto novo onde você está explorando um framework desconhecido.

Estava lendo no próprio The Decoder que, para cenários de projetos novos ou desconhecidos, a história pode ser outra. E faz todo sentido! Nesses casos, onde a curva de aprendizado é alta, a IA pode sim dar um empurrão significativo, ajudando a entender sintaxes, sugerir estruturas iniciais ou tirar dúvidas pontuais que levariam tempo buscando na documentação.

Discutir a aplicação prática de IA em diferentes contextos de desenvolvimento é algo que sempre rola na nossa comunidade, o IA Overflow. É exatamente esse tipo de discussão, baseada em dados e experiências reais, que ajuda a gente a separar o hype da realidade.

Realismo acima do Hype

Benchmarks tradicionais, como o SWE-Bench que o estudo menciona, são ótimos para testar a capacidade da IA em resolver problemas isolados, quase acadêmicos. Mas a vida real do desenvolvedor é muito mais bagunçada e contextual. É código legado, requisitos nebulosos, bugs misteriosos... Um RCT como esse, com tarefas reais, dá uma visão muito mais pé no chão do impacto.

Minha experiência de mais de 5 anos na área, começando lá em 2020 com ML e hoje focado em soluções práticas para negócios, me ensinou isso: a tecnologia é uma ferramenta. Poderosa, sim, mas uma ferramenta. O sucesso dela depende de *como* e *onde* você a aplica. Não é bala de prata. Em projetos onde o desenvolvedor já é um mestre, a IA pode, no momento, estar mais atrapalhando (adicionando overhead de prompt/revisão) do que ajudando de fato.

Para quem quer ir além do "sentir" e entender de verdade como aplicar IA de forma eficiente, seja no código ou em outras áreas do negócio, a gente troca muita ideia sobre isso. É sobre ser realista, entender as limitações e focar nas aplicações que realmente trazem resultados. Se você se identifica com essa busca por soluções práticas e baseadas em dados, o convite tá sempre aberto pra gente trocar uma ideia mais a fundo.

No fim das contas, essa pesquisa é um lembrete importante: não basta *sentir* que está mais rápido. É preciso medir o impacto real. E, por enquanto, a IA para codar, pelo menos para o desenvolvedor experiente em seu habitat natural, parece ser mais um co-piloto que, às vezes, te faz dar uma volta a mais no quarteirão antes de chegar no destino. Mas o potencial tá lá, e com o tempo e o ajuste das ferramentas e das nossas próprias metodologias, tenho certeza que a história vai mudar.