Antes da IA, quase nada.
Hoje, um bom engenheiro com IA está a começar a parecer muito com um engenheiro ciborgue: o mesmo discernimento humano, experiência e responsabilidade, mas aumentado com ferramentas que conseguem escrever código, analisar sistemas, pesquisar documentação, rever configurações e testar ideias a uma velocidade que antes não era possível.
A IA dá mais poder ao engenheiro.
Por isso, naturalmente, algumas empresas olham para isso e pensam:
"Ótimo. Talvez possamos livrar-nos do engenheiro."
E substituí-lo por quê, exatamente? Um agente de IA? Um conjunto de agentes? Eventualmente um robô?
Não acho que isso acabe bem.
O engenheiro compreende por que o sistema existe, o que pode partir, o que o negócio realmente precisa e — crucialmente — quando é que a IA está a produzir disparates com toda a convicção. Este último ponto não é hipotético. É a realidade quotidiana de trabalhar com grandes modelos de linguagem. Sem um humano no circuito que saiba reconhecer uma alucinação plausível, o sistema acabará, mais cedo ou mais tarde, por enviá-la para produção.
A IA não elimina a responsabilidade da engenharia. Torna um engenheiro competente dramaticamente mais produtivo.
Na prática, isso significa:
- O engenheiro continua a ser dono do design.
- O engenheiro continua a ser dono do raio de impacto.
- O engenheiro continua a ser dono da decisão quando o modelo erra.
O que muda é a economia unitária da atenção. Trabalho repetitivo, consultas e primeiras versões — aquele tipo de tarefa que costumava consumir metade de um sprint — pode agora ser externalizado. O tempo humano que resta é gasto nas partes que só um humano consegue fazer: enquadrar o problema, ponderar compromissos e decidir o que é que "correto" significa mesmo para esta base de código, esta equipa, este cliente.
Há outra parte desta conversa que não recebe atenção suficiente: o custo.
Neste momento, a IA pode parecer incrivelmente barata. Subscrições. Planos subsidiados. Tokens incluídos. Concorrência agressiva entre fornecedores. O preço de tabela de "IA para todos" parece um erro de arredondamento comparado com o salário de um engenheiro sénior.
Mas olhe para o consumo subjacente. Se executar fluxos agenticos sérios e rastrear o consumo equivalente de API através de ferramentas de observabilidade como o Langfuse, não é difícil ver centenas de dólares por dia em uso de modelos. Já vi pessoalmente cargas de trabalho a correr na faixa dos 300–400 $/dia quando um agente está a fazer trabalho real — a ler repositórios, a chamar ferramentas, a iterar sobre falhas, a reler contexto.
Isto não é um erro de digitação. É um engenheiro com uma IA a produzir quatro dígitos por mês em gastos com tokens.
A determinada altura, alguém paga essa fatura. E se a resposta a "quem paga?" for "o investidor do fornecedor do modelo", então a matemática que justifica substituir engenheiros seniores está construída sobre um preço que não vai durar.
O modelo vencedor, na minha opinião, é mais simples do que o discurso sugere:
- Bom engenheiro + IA > bom engenheiro sozinho.
- Mas: IA ≠ engenheiro.
Use a IA para construir engenheiros ciborgue. Engenheiros cujo instinto, experiência e responsabilidade são aumentados com ferramentas que se movem mais depressa do que qualquer humano conseguiria. Engenheiros que conseguem entregar mais, ver mais e aprender mais por hora do que conseguiam no ano passado.
Não use a IA como desculpa para remover os humanos que compreendem o que estão a construir. As poupanças de curto prazo parecerão reais. A fatura a longo prazo — medida em interrupções de serviço, incidentes de segurança, software em que ninguém confia — será paga por alguém. Geralmente não é o executivo que aprovou a substituição.
Ciborgues e engenheiros têm mais em comum do que o organograma sugere. São ambos sistemas em que a parte insubstituível não é o metal nem o modelo — é o discernimento do operador. Construa para isso. Contrate para isso. Aumente isso.
O futuro da engenharia não é menos engenheiros com mais agentes. São melhores engenheiros com melhores ferramentas.
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