Não é o fim do papel humano no desenvolvimento de aplicativos. A indústria de software ainda está longe de ser completamente ultrapassada pelo desenvolvimento assistido por IA, eliminando a necessidade de desenvolvedores. Pelo contrário, a IA no desenvolvimento de software serve como uma técnica complementar que amplia a capacidade humana enquanto abre espaço para estratégias, criatividade e eficiência.
Katie Mikova
9min de leitura
A IA libera as pessoas da sobrecarga cognitiva e de tarefas que retardam os processos de desenvolvimento. O que antes era inteiramente impulsionado pela criatividade humana e pelo esforço manual agora é possível com a ajuda de tecnologias inovadoras e automação. Pense em escrever código clichê linha por linha, esperar por compilações e testes ou criar interfaces de usuário pixel por pixel. Essas tarefas dependiam de recursos de designer-desenvolvedor e levavam muito tempo. No entanto, a infinidade de ferramentas de IA está crescendo, com a intenção de eliminar grande parte desse trabalho de base demorado.
Nos últimos anos, vimos uma tremenda mudança na forma como a inteligência artificial se integra a vários campos, incluindo o desenvolvimento de aplicativos. A pesquisa mais recente da Reveal resume que "a principal prioridade em 2025 é a adoção da IA, com 73% dos líderes de tecnologia planejando expandir o uso de IA dentro das organizações no próximo ano". Tarefas assustadoras e repetitivas, como criar e reutilizar um único botão, criar temas ou até mesmo gerar código e bancos de dados, agora estão sendo redefinidas e tratadas de maneira diferente.
Temos desenvolvimento assistido por IA com o objetivo de aprimorar os processos de criação de aplicativos. Coisas que eram consideradas processos manuais agora estão sendo simplificadas e são realizadas de maneira mais rápida e menos pesada em atrito. O Relatório de Tendências de Desenvolvimento de Aplicativos da App Builder indica que 76% dos entrevistados (300 inovadores em tecnologia e executivos de nível C) esperam que a IA torne as ferramentas low-code mais eficientes do que nunca.
Por mais valiosa e impulsionadora do crescimento que a IA seja, sempre há algo a considerar em relação a ela. É por isso que quero ampliar e explicar o que está por trás do desenvolvimento de software assistido por IA.
Vamos descobrir os benefícios e os desafios.
O desenvolvimento assistido por IA (AIAD) aproveita as tecnologias de IA para automatizar, melhorar e acelerar diferentes estágios do ciclo de criação de aplicativos. Em sua essência, é impulsionado por dois métodos subjacentes: aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP). Como se trata de abordagens iterativas e redução de despesas gerais, o desenvolvimento de aplicativos assistido por IA se encaixa naturalmente em metodologias ágeis e low-code com princípios básicos como automação, velocidade, eficiência, entrega contínua, personalização completa de low-code e flexibilidade.
Com algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode entender as práticas existentes para fornecer resultados correspondentes. Por exemplo, ele pode absorver o código existente, examinar padrões de design ou monitorar o comportamento do usuário. Isso permite que ele emita código relevante para uma determinada estrutura, detecte e corrija bugs ou recomende atualizações e aprimoramentos.
O processamento de linguagem natural, por outro lado, é um método que permite que a IA interprete prompts de linguagem humana e responda a eles com os elementos de design ou código necessários que os usuários solicitam para seu aplicativo.
Imagine reduzir 50 dias de desenvolvimento para apenas algumas horas e economizar 4.500 anos de trabalho de desenvolvedor em um ano. Parece impossível? Mas isso é exatamente o que Andy Jassy, CEO da Amazon, afirma ter alcançado quando integrou a IA em seus sistemas internos e a aplicou às atualizações do Java.
Então, sim, o potencial do desenvolvimento assistido por IA está crescendo, ajudando startups, empresas e gigantes da tecnologia a se moverem mais rapidamente e inovarem melhor.
Grande parte do código clichê será substituído por IA. O objetivo aqui não é eliminar os desenvolvedores, mas obter uma abstração de alto nível e acelerar o processo de design para código, automatizando pelo menos a lógica mais repetitiva e as tarefas mundanas. Programadores e engenheiros de software experientes ainda terão que entrar no código da máquina e inspecionar a lógica e o código clichê que o ambiente de desenvolvimento gera.
Mas uma coisa é certa: as ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA, como algumas das plataformas low-code mais abrangentes e orientadas digitalmente que vemos hoje, reduzem a necessidade de codificação manual demorada e propensa a erros.
Eles fazem isso por:
Não é surpresa que, durante um dos episódios do The Twenty Minute VC apresentado por Harry Stebbings, Kevin Scott, CTO da Microsoft, tenha dito que a IA escreverá 95% do código nos próximos cinco anos, mas a autoria do código ainda será inteiramente humana. O desenvolvimento de software está sendo reescrito. E quando as equipes podem fazer mais com menos ferramentas e recursos, isso resulta em economias de custos mensuráveis.
Para ilustrar isso, vejamos App Builder AI. Ele reúne a simplicidade das plataformas low-code e a inteligência da IA, permitindo que as equipes:
Os desenvolvedores podem gerar conjuntos de dados de amostra instantaneamente, adaptados a casos de uso específicos, como registros de saúde ou previsões financeiras. Eles também podem acelerar a prototipagem com recursos de geração de imagens orientados por IA. Se você precisa de gráficos de espaço reservado ou ativos finais, as imagens são integradas diretamente ao painel de ativos do seu aplicativo, economizando tempo e eliminando gargalos.
O desenvolvimento assistido por IA e as ferramentas de desenvolvimento assistido por IA oferecem imenso suporte para programadores, desenvolvedores cidadãos e QAs. Existem ciclos de teste mais rápidos e melhor colaboração entre equipes e departamentos.
Em relação a isso e à mudança na produtividade e satisfação do desenvolvedor, uma pesquisa do GitHub indicou que "entre 60 e 75% dos usuários relataram que se sentem mais satisfeitos com seu trabalho, se sentem menos frustrados ao codificar e podem se concentrar em um trabalho mais satisfatório ao usar o GitHub Copilot". Outros 88% apontaram que se sentem mais produtivos, o que é um dos objetivos do desenvolvimento assistido por IA.
Sistemas antigos apresentam vários riscos, preocupações de segurança, violações de dados, dependência de fornecedor, funcionalidades proprietárias que limitam as capacidades dos desenvolvedores e o escopo de seus projetos, dependências desatualizadas, sem suporte ou atualizações regulares e muito mais. Em alguns casos, a IA pode facilmente traduzir código antigo, ineficiente e difícil de manter em estruturas modernas.
Embora a IA ofereça várias vantagens e tenha o potencial de simplificar processos e ajudar as empresas a alcançar a inovação digital mais rapidamente, ela também tem desvantagens. O que as organizações, equipes e desenvolvedores devem reconhecer então?
O desenvolvimento orientado por IA visa simplificar todo o processo de desenvolvimento, desde as ideias até a implantação. No entanto, os desenvolvedores ainda estão preocupados com o que acontece com a propriedade e o controle do código. Felizmente, com plataformas low-code como o App Builder e suas funcionalidades orientadas por IA, o usuário final tem controle total sobre o código.
A maior parte do código gerado por IA hoje ainda não prioriza a qualidade e a capacidade de manutenção. Um desenvolvedor compartilhou uma sugestão do Copilot no Reddit que transformou uma função de classificação simples em um bloco de código desnecessariamente complexo. Isso significa que as equipes devem investir tempo e esforço na inspeção, depuração e solução de possíveis problemas.
O desenvolvimento de software assistido por IA tem uma vantagem em termos de contextos genéricos. As ferramentas podem gerar código rapidamente ou sugerir otimização, contando com repositórios de código, dados e padrões existentes. No entanto, é mais desafiador com sugestões de código específicas, especialmente quando a IA não compreende totalmente a lógica de negócios e os requisitos do usuário.
As ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA podem exigir treinamento substancial para se acostumar com os recursos da plataforma. Além disso, entender as sugestões e a lógica por trás do código gerado também pode se tornar uma luta.
A garantia de qualidade do código é essencial se as organizações quiserem garantir que os aplicativos criados com modelos de IA estejam em conformidade com os padrões e requisitos do setor. Alguns processos automatizados podem não ser capazes de fornecer isso, o que pode levar à não conformidade e vulnerabilidades que expõem todo o projeto a riscos de segurança e complicações legais. Às vezes, as recomendações violam as práticas recomendadas ou os protocolos de segurança.
Para explorar os riscos, desafios e limitações do desenvolvimento de aplicativos assistidos por IA, leia Quais são as 5 limitações da IA no desenvolvimento de aplicativos low-code?
Vamos novamente salientar que a IA não quer substituir completamente os desenvolvedores. Ele aumenta os fluxos de trabalho e processos o máximo possível, preservando valiosas contribuições humanas e know-how. Entrelaçando em diferentes estágios, é aqui que ocorre o desenvolvimento de aplicativos assistidos por IA:
Fase 1: Estratégia, Ideação e Planejamento
As ferramentas assistidas por IA podem ajudar a definir requisitos técnicos, visualizar histórias de usuários e facilitar o trabalho em equipe, o planejamento de sprints e o compartilhamento de conhecimento.
Fase 2: Projeto
Por exemplo, com tecnologias como nosso kit de interface do usuário Figma, os usuários podem integrar rapidamente arquivos de design e convertê-los em código para Angular, React, Web Components e Blazor. Se sua organização não tiver uma equipe de design ou quiser gerar imagens, ela poderá aproveitar App Builder AI. A ferramenta pode produzir rapidamente os visuais necessários com base em prompts de linguagem simples.
Fase 3: Codificação
Outra maneira pela qual a IA se integra aos fluxos de trabalho de desenvolvimento é gerando código automaticamente, produzindo sugestões de código com base em contextos e padrões predefinidos, trechos de código e muito mais. Isso permite que as equipes criem rapidamente POCs, MVPs, protótipos ou aplicativos Web de nível empresarial para diferentes casos de uso.
Fase 4: Teste, lançamento e manutenção automatizados
Em seguida, temos a fase de testes e garantia de qualidade. O desenvolvimento assistido por IA acelera o processo gerando testes unitários, analisando resultados de testes, verificando o código em busca de problemas, sinalizando bugs, otimizando pipelines e fazendo sugestões de melhorias na infraestrutura.
Não é o fim do papel humano no desenvolvimento de aplicativos. A indústria de software ainda está longe de ser completamente ultrapassada pelo desenvolvimento assistido por IA, eliminando a necessidade de desenvolvedores. Pelo contrário, a IA no desenvolvimento de software serve como uma técnica complementar que amplia a capacidade humana enquanto abre espaço para estratégias, criatividade e eficiência. O ciclo de criação de aplicativos acontece mais rapidamente sem comprometer a qualidade, enquanto o desenvolvedor se concentra no pensamento arquitetônico de nível superior, lógica de negócios complexa, inovação e otimização de desempenho.
Agora que sabemos que o low-code veio para ficar, a questão é: como sua organização está se preparando para o próximo capítulo? Nos últimos anos, ferramentas low-code como App Builder têm como alvo vários pontos problemáticos na criação de aplicativos, permitindo que executivos de nível C e líderes de equipe de desenvolvimento acelerem o tempo de lançamento no mercado, automatizem aplicativos [...]
A IA pode promover implementações de software mais rápidas? Isso levará a menos pessoas que escrevem código manualmente? E este é o fim do desenvolvimento de software como o conhecemos? Vamos ver qual é o impacto da IA nos trabalhos de desenvolvimento e qual é o papel do low-code aqui.
Aproveitar o poder do low-code e da IA é um movimento estratégico que impulsiona o crescimento e a inovação dos negócios em taxas mais rápidas. E agora, com App Builder AI, as empresas têm uma vantagem ainda maior. App Builder AI combina a simplicidade das plataformas low-code com a inteligência da IA, permitindo que as equipes criem e implantem aplicativos com mais rapidez e eficiência do que nunca.
