Uso de intelig\u00eancia artificial chega a 84% das equipes de desenvolvimento, mas volume de c\u00f3digo, <\/i> commits<\/i> e tokens consumidos deixam de indicar produtividade. <\/i> Espresso<\/i> Labs<\/i> lan\u00e7a a <\/i> Devint<\/i> , plataforma que mede o que gera valor cruzando dados t\u00e9cnicos, ado\u00e7\u00e3o de IA e avalia\u00e7\u00f5es humanas<\/i><\/p>\n
A ado\u00e7\u00e3o acelerada de ferramentas de intelig\u00eancia artificial no desenvolvimento de software est\u00e1 obrigando as empresas a rever uma das pr\u00e1ticas mais dif\u00edceis da gest\u00e3o de tecnologia: como avaliar o desempenho de programadores e squads. Com a IA j\u00e1 presente em 84% das equipes de desenvolvimento, ante 76% em 2024, m\u00e9tricas tradicionais como quantidade de linhas de c\u00f3digo, n\u00famero de commits, volume de tarefas conclu\u00eddas e story points entregues deixaram de dizer quais profissionais realmente geram valor.<\/p>\n
O motivo \u00e9 direto. Com a IA, um desenvolvedor pode produzir grandes volumes de c\u00f3digo em poucos minutos, mas isso n\u00e3o significa que o resultado seja mais seguro, sustent\u00e1vel ou eficiente. O c\u00f3digo gerado ainda precisa ser compreendido, validado, testado, integrado e mantido. N\u00e3o por acaso, o entusiasmo com a tecnologia convive com desconfian\u00e7a: apenas 29% dos desenvolvedores confiam na precis\u00e3o das respostas da IA, contra 40% no ano anterior, e 45% afirmam que depurar c\u00f3digo gerado por IA consome mais tempo do que o esperado.<\/p>\n
O consumo de tokens tamb\u00e9m n\u00e3o pode ser lido isoladamente como sinal de produtividade. Um profissional que usa mais IA pode estar automatizando tarefas complexas, mas tamb\u00e9m pode estar repetindo comandos, fornecendo contextos inadequados ou recorrendo a modelos mais avan\u00e7ados do que a atividade exige.<\/p>\n
Quando a conta de IA encosta na folha de pagamento<\/b><\/p>\n
A discuss\u00e3o ganha peso com a expans\u00e3o dos agentes aut\u00f4nomos de programa\u00e7\u00e3o. Diferentemente de uma licen\u00e7a convencional, cobrada por usu\u00e1rio ao m\u00eas, o custo de um agente cresce conforme a quantidade de tokens processados, o tamanho do contexto, o n\u00famero de ferramentas acionadas e a quantidade de tentativas necess\u00e1rias para concluir uma tarefa. Um \u00fanico desenvolvedor pode coordenar v\u00e1rios agentes ao mesmo tempo, cada um analisando milhares de arquivos, consultando documenta\u00e7\u00f5es, executando testes e repetindo etapas de forma cont\u00ednua.<\/p>\n
Em opera\u00e7\u00f5es intensivas, sobretudo quando os agentes rodam modelos premium, os gastos com intelig\u00eancia artificial deixam de ser uma despesa secund\u00e1ria. No limite, a conta de IA pode superar o valor total destinado aos pr\u00f3prios profissionais da equipe de tecnologia. Isso transforma a avalia\u00e7\u00e3o de desenvolvedores tamb\u00e9m em uma quest\u00e3o financeira: as empresas precisar\u00e3o decidir n\u00e3o apenas quais ferramentas oferecer, mas quais desenvolvedores devem ter acesso a cada modelo de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n
“N\u00e3o se trata de restringir o acesso \u00e0 intelig\u00eancia artificial, mas de alocar os recursos de forma inteligente. Um modelo mais avan\u00e7ado pode multiplicar a capacidade de um desenvolvedor preparado, mas tamb\u00e9m pode apenas multiplicar custos quando utilizado sem crit\u00e9rio”, afirma Eduardo Missaka, CEO e cofundador da Espresso Labs.<\/p>\n
Uma nova defini\u00e7\u00e3o de produtividade t\u00e9cnica<\/b><\/p>\n