Esforço de desenvolvimento cai pela metade usando IA

Durante o segundo trimestre de 2026, a Smart Coding Lab, consultoria brasileira especializada no desenvolvimento de aplicações, conduziu um estudo exploratório de campo para investigar os benefícios práticos que a inteligência artificial pode proporcionar ao ciclo de desenvolvimento de aplicações empresariais.

A abordagem adotada consistiu em selecionar quatro necessidades reais de clientes e desenvolver, paralelamente, as respectivas soluções, com o mesmo escopo funcional, em duas “linhas de produção”: na primeira, utilizou-se o processo convencional, sem o auxílio de IA; na segunda, o desenvolvimento foi realizado com o apoio da IA.

Quando permitido, o uso da IA abrangeu todo o ciclo de desenvolvimento: desde a iniciação dos projetos, passando pelo desenvolvimento em si até a liberação da solução para produção. A IA também foi empregada nas etapas de pós-produção, como estabilização, suporte e monitoramento.

De forma consistente, o estudo demonstrou uma redução da ordem de 40% no esforço total necessário para a entrega dos projetos desenvolvidos com o apoio da inteligência artificial. Esse resultado foi impulsionado, sobretudo, pelos ganhos obtidos na fase de desenvolvimento, que inclui atividades altamente potencializadas pelo uso da IA, como a codificação e testes, nas quais a redução média de esforço alcançou 50%, chegando a incríveis 75% em um dos projetos avaliados.

O estudo também identificou que as reduções expressivas de esforço na fase de desenvolvimento podem ser atribuídas a cinco fatores principais: aceleração da geração de código; automação de tarefas repetitivas; maior padronização e qualidade do código produzido; geração e manutenção automatizadas dos planos de teste; e redução do esforço técnico necessário para realizar as entregas.

A redução do esforço total também se refletiu nos prazos de entrega, resultando em uma diminuição média de aproximadamente 18% na duração dos projetos. Cabe ressaltar, contudo, que a redução do esforço não se traduz de forma linear em redução dos prazos. Isso ocorre porque a metodologia ágil adotada no processo de desenvolvimento está estruturada em sprints de duas a três semanas. Como os ganhos de eficiência se distribuem entre diversas atividades ao longo dessas sprints, nem sempre são suficientes para eliminar semanas inteiras do cronograma.

Mesmo quando os ganhos de produtividade não se converteram integralmente em redução dos prazos, eles continuaram gerando valor por meio do aumento da capacidade de entrega, da redução dos riscos, da maior previsibilidade e controle e do melhor aproveitamento do tempo das equipes e dos próprios clientes. Esse melhor aproveitamento decorreu, sobretudo, da redução do tempo dedicado a tarefas operacionais e da maior concentração em atividades de valor. Essa transformação também redefiniu os papéis dos profissionais envolvidos, aumentando a importância da experiência, do repertório e da capacidade de julgamento na condução dos projetos.

Os desenvolvedores passaram a dedicar mais atenção à arquitetura, à implementação assistida e à qualidade do código, e menos à codificação manual e à resolução de problemas técnicos recorrentes. Os Tech Leads, por sua vez, reduziram o tempo destinado à revisão manual de código e passaram a se concentrar na orquestração da IA, na definição de padrões e na tomada de decisões estratégicas. A equipe de QA passou a priorizar a estratégia e a elaboração dos planos de teste, diminuindo sua dedicação à execução e às validações manuais. Por fim, os Engagement Managers reduziram o esforço empregado na elaboração de User Stories e na comunicação de relatórios de status e entregas, direcionando sua atenção para o alinhamento de expectativas e a geração de valor para os clientes.

Os projetos assistidos por IA revelaram um novo e importante gargalo: a disponibilidade do cliente. À medida que as diferentes fases do projeto — sobretudo a de desenvolvimento — passaram a ser executadas com maior rapidez e menor esforço, aumentou a necessidade de envolvimento do cliente, especialmente na definição de novos requisitos, na realização de testes funcionais e no acompanhamento após a entrada em produção.

Embora o caráter exploratório e o número limitado de projetos não permitam generalizar os percentuais observados para todos os contextos de desenvolvimento, os resultados oferecem evidências práticas dos ganhos que podem ser obtidos com a adoção estruturada da IA. As conclusões também convergem com a tendência apontada pelo Gartner: em pesquisa realizada com 598 organizações, 63% declararam estar testando, implantando ou já utilizando assistentes de codificação com IA. A consultoria prevê ainda que, até 2028, 75% dos engenheiros de software de empresas utilizarão essas ferramentas, ante menos de 10% no início de 2023.

A experiência da Smart Coding Lab ajuda a explicar esse movimento: quando incorporada a todo o ciclo de desenvolvimento, com processos, governança e participação humana adequados, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta de geração de código e passa a atuar como um importante multiplicador da capacidade de entrega das equipes.