Seis maneiras de aumentar a produtividade do desenvolvedor com (e além da) a IA

A inteligência artificial está mudando a forma como os desenvolvedores de software programam e tornando os desenvolvedores e suas equipes mais produtivos. A IA generativa, em particular, pode aumentar a produtividade das equipes de desenvolvimento de software. Em uma pesquisa da empresa de consultoria de gerenciamento McKinsey, organizações de software de alto desempenho alcançaram de 16% a 30% de melhorias na produtividade da equipe e ganhos de 31% a 45% na qualidade do software com a IA.¹

No entanto, a produtividade da engenharia de software abrange mais do que velocidade e eficiência. Também inclui eficácia, qualidade do código e a experiência do desenvolvedor. Em algumas dessas áreas, a IA pode mais atrapalhar do que ajudar.

Um estudo da organização de pesquisa sem fins lucrativos METR descobriu que as ferramentas de IA podem, na verdade, atrasar os desenvolvedores em alguns casos. Os entrevistados relataram alguns fatores que podem explicar a redução na velocidade, incluindo o pior desempenho das ferramentas de IA em ambientes de desenvolvimento grandes e complexos e a falta de contexto ou conhecimento tácito vital por parte dessas ferramentas.

A Stack Overflow’s 2025 Developer Survey revelou resultados semelhantes. Os entrevistados citaram lidar com soluções que estão "quase certas, mas não bastante" como sua maior frustração quando se trata de ferramentas de IA, seguida pelo processo demorado de depuração de linhas de código geradas pela IA. Os desenvolvedores entrevistados também disseram que ainda recorreriam a outra pessoa para obter ajuda quando não confiassem nas respostas da IA, tivessem preocupações éticas ou de segurança sobre código, quisessem aprender as melhores práticas ou quando estivessem "empacados" e não conseguissem explicar o problema.

Isso torna o toque humano ainda mais valioso para cultivar desenvolvedores produtivos e de alto desempenho. A IA está se tornando uma ferramenta indispensável para o desenvolvimento de software, mas não é uma varinha mágica. O desenvolvimento de software ainda requer a entrada de seres humanos para ser eficaz. Aqui estão seis maneiras de aumentar a produtividade do desenvolvedor de software — com e além da IA.

Algumas partes do processo de desenvolvimento de software podem se beneficiar da automação assistida por IA. ODevOps é um excelente exemplo, automatizando um ciclo de desenvolvimento ágil por meio de integração contínua e entrega contínua(CI/CD).

Usando uma página do livro de DevOps, as equipes de engenharia de software podem automatizar tarefas repetitivas ou rotineiras para acelerar e otimizar seus fluxos de trabalho e redirecionar seus esforços para iniciativas mais produtivas, como otimizar o código ou criar novas funcionalidades. As ferramentas de Infraestrutura como código (IaC), por exemplo, podem automatizar a preparação e a configuração para rápida integração de novos desenvolvedores e para a consistência entre os ambientes de desenvolvimento, testes e produção.

Outras ferramentas de automação incluem linters e sistemas de avaliações de código de IA que analisam o código em busca de problemas estilísticos e erros de programação, plataformas de segurança impulsionadas por IA para identificar vulnerabilidades e aplicações de testes de código orientadas por IA para verificar funcionalidade, qualidade e desempenho.

Quando recebem uma tarefa, os desenvolvedores tendem a ir direto para a programação. Mas elaborar o projeto antes de traduzi-lo em código pode economizar tempo a longo prazo, evitando ter que depurar ou refatorar soluções abaixo da média. Mesmo um fluxograma, esboço ou esquema aproximado pode ajudá-lo a pensar e elaborar a implementação mais ideal.

Os líderes de equipes também devem definir objetivos claros ao atribuir tarefas a desenvolvedores individuais, para que possam orçar seu tempo e esforço de acordo com os resultados esperados. Além disso, dar aos engenheiros de software autonomia para abordar um problema à sua maneira os imbui de um senso de propriedade e propósito, pois eles podem contribuir para o aprimoramento e a evolução do software que estão desenvolvendo. Essa liberdade de explorar pode até capacitar os desenvolvedores a migrar da otimização para a inovação.

Muitos artistas produzem seus melhores trabalhos quando estão "na zona", um estado de foco intenso que promove o desempenho máximo. Como a programação também pode ser considerada uma forma de arte, liberar a criatividade de um engenheiro de software implica dar a ele tempo e espaço para alcançar um "estado de fluxo" e permanecer "no fluxo".

Para os desenvolvedores, isso significa identificar seus horários mais produtivos e reservá-los como tempo dedicado à programação. Tente minimizar as distrações durante esse período para manter sua concentração, como pausar as notificações de e-mails e mensagens. Certifique-se também de fazer intervalos para reabastecer sua energia.

Para os líderes de engenharia de software, isso significa respeitar os limites que cada membro da equipe estabeleceu em relação ao estado de fluxo. Você pode até bloquear tempo nas agendas deles para horas de programação concentradas, trabalho profundo compartilhado ou sprints curtos de programação.

Muitos elementos podem atrapalhar o dia de um desenvolvedor, incluindo reuniões desnecessárias, problemas de alta gravidade e correções urgentes. Para lidar com isso, os desenvolvedores costumam recorrer à troca de contexto e à multitarefa. Essa fragmentação frequente pode esgotar a energia mental dos desenvolvedores e levar ao esgotamento.

Os líderes de equipe podem ajudar no gerenciamento de prioridades e no trabalho em andamento. Considere a possibilidade de criar uma lista semanal ou quinzenal de membros da equipe alocados para investigar e corrigir problemas de alta gravidade. Inclua nas reuniões apenas os membros essenciais e defina agendas direcionadas desde o início.

Reúna modelos de soluções estruturadas para problemas difíceis ou tarefas comuns, para que os membros da equipe possam reutilizá-los em vez de reinventar a roda. Descreva guias para padrões de programação e outras melhores práticas para ajudar os desenvolvedores a descobrir rapidamente uma abordagem adequada e evitar fadiga de decisões. Mantenha a documentação do código atualizada para reduzir o tempo gasto na navegação na base de código. Em muitos desses cenários, a IA pode ajudar, como agentes de IA que mantêm a documentação sincronizada com o estado atual do repositório ou assistentes de programação impulsionados por IA, como o Claude Code, Cursor, GitHub Copilot e IBM Bob, que aplicam automaticamente os estilos e padrões de programação necessários e facilitam os fluxos de trabalho pull request.

Ao reduzir a carga cognitiva, os desenvolvedores recuperam mais capacidade intelectual para programação e resolução de problemas.

Um ambiente de trabalho de engenharia de software que promove o aprendizado e incentiva o crescimento não apenas progride as habilidades de um desenvolvedor, mas também pode aumentar sua motivação. De acordo com a pesquisa global da PwC sobre esperanças e medos da força de trabalho de 2025, “os trabalhadores que se sentem apoiados para aprimorar suas habilidades são 73% mais motivados do que aqueles que relatam o menor apoio”.² Programadores motivados são potencialmente mais engajados e produtivos, o que pode, por sua vez, fortalecer sua satisfação como desenvolvedores e a retenção de empregos.

As oportunidades típicas de aprimoramento incluem a inscrição em cursos online e a participação em conferências e workshops relevantes. Outras metodologias de melhoria contínua envolvem avaliações de código, mentoria e programação em pares. Essas experiências práticas permitem que os membros compartilhem atalhos, estratégias e insights, contribuindo para uma cultura que valoriza a colaboração, o suporte e o trabalho em equipe.

Habilidades de programação e conhecimento especializado no domínio são essenciais, mas os programadores também precisam canalizar essas habilidades e conhecimentos por meio de ferramentas de alta qualidade. Isso inclui ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) , linguagens e frameworks de programação, softwares de gerenciamento de projetos e sistemas de controle de versão, entre outros.

Certifique-se de que essas ferramentas se combinem sem dificuldades com os fluxos de trabalho de desenvolvimento e os processos de entrega de software para ajudar a acelerar o ritmo da criação de software e reduzir o atrito no desenvolvimento. Opte por tecnologias modernas que foram testadas e comprovadas para evitar a dívida técnica associada a sistemas legados e arquiteturas monolíticas.

Em termos de frameworks e linguagens, escolha aqueles que não apenas se alinhem aos resultados de negócios e aos requisitos do projeto, mas também se adaptem aos recursos de sua equipe. Uma documentação robusta pode ajudar a resolver problemas rapidamente, enquanto uma comunidade ativa pode oferecer suporte.

O ditado de que você não pode melhorar o que não mede também se aplica à produtividade do desenvolvedor. Empresas de tecnologia e organizações de pesquisa introduziram métricas diferentes, com o DORA e o SPACE se destacando como benchmarks populares para medir a produtividade do desenvolvedor.

Como programa de pesquisa de longa data do Google Cloud, o DORA tem como objetivo "entender os recursos que impulsionam a entrega de software e o desempenho das operações". Aqui estão suas cinco métricas principais:

• O lead time de alteração (também conhecido como tempo de ciclo) mede quanto tempo leva para uma código ser alterado ou comprometido para alcançar a produção.

• A frequência de implementação mede a frequência com que uma equipe envia mudanças para a produção.

• A taxa de falha de alteração mede a porcentagem de implementações que levam a falhas em produção.

• A taxa de retrabalho de implementação mede a porcentagem de implementações que são não planejadas, mas que devem acontecer para correções de um incidente de produção.

• O tempo de recuperação de implementação com falha (anteriormente conhecido como tempo médio de recuperação ou MTTR)  mede quanto tempo leva para se recuperar de falhas de implementação.

As métricas DORA representam medidas quantitativas que podem indicar gargalos na estabilidade e na taxa de transferência de mudanças de software.

Enquanto isso, pesquisadores do GitHub e da Microsoft criaram o framework SPACE composto por essas métricas de produtividade:

• Satisfação e bem-estar

• Desempenho

• Atividade

• Comunicação e colaboração

• Eficiência e fluxo

As métricas SPACE podem ser mais difíceis de medir, pois são mais qualitativas e subjetivas. As pesquisas em tempo real podem ajudar, capturando dados durante determinados pontos no tempo.

A combinação de medições quantitativas e qualitativas oferece uma visão mais equilibrada do desempenho individual e do desempenho da equipe. Estabeleça métricas de referência que você possa comparar ao longo do tempo e considere implementar ou adotar um dashboard para visualizar melhor as métricas de produtividade do desenvolvedor. Evite se prender a uma única métrica e escolha as mais importantes para sua equipe, permitindo que ela se concentre nas corretas.

Acima de tudo, lembre-se de tratar as métricas não como objetivos, mas como guias. Caso contrário, os desenvolvedores trabalharão mais para atendê-las do que para entregar valor, bloqueando a produtividade em vez de trazer benefício a ela. Os resultados dessas medições sinalizam o que precisa ser melhorado e lançam você em sua jornada em direção a uma equipe de engenharia de software mais produtiva.