As ferramentas de inteligência artificial, inicialmente adotadas de forma pontual como apoio à programação, estão expandindo sua atuação e participando ativamente de etapas anteriores e posteriores à escrita do código nas empresas. Essa evolução tecnológica está transformando a divisão de responsabilidades dentro das equipes de tecnologia, abrangendo desde a organização de demandas e detalhamento de requisitos até a geração de trechos de software, revisão de entregas e suporte a diagnósticos.
Na Multipagamentos, empresa especializada em tecnologia para meios de pagamento, a adoção formal de inteligência artificial no ciclo de desenvolvimento entrou em operação em julho de 2026. Desde então, a tecnologia passou a dar suporte a todo o processo, desde a preparação inicial das demandas até a geração, revisão e diagnóstico de código, operando sempre sob um modelo rígido que exige validação humana obrigatória antes que qualquer entrega chegue à produção.
Uma das transformações mais significativas ocorreu na fase que antecede a própria programação. Solicitações de projetos, que anteriormente chegavam de forma fragmentada por meio de reuniões, documentos, e-mails e mensagens, passaram a ser consolidadas e estruturadas com o auxílio de modelos de linguagem. A inteligência artificial atua organizando o contexto, identificando eventuais lacunas e transformando as informações brutas em uma demanda padronizada e clara para a equipe técnica.
Na etapa subsequente, a tecnologia também assumiu a tarefa de decompor essas demandas em etapas menores de desenvolvimento, critérios de aceite, cenários de exceção e componentes potencialmente impactados. Em um dos fluxos adotados pela companhia, essa preparação inicial estruturada pode ser concluída em cerca de 90 minutos. A empresa ressalta, no entanto, que ainda não converte esse ganho em um percentual geral de produtividade, visto que a adoção é recente e não havia uma base histórica estruturada para comparação anterior.
José Tadeu Bijos, CEO e Presidente da Multipagamentos, pontua sobre a mudança de perfil profissional: "Quanto mais a inteligência artificial participa da produção inicial, mais importante se torna a capacidade humana de verificar o resultado. O papel do desenvolvedor não desaparece, mas passa a exigir mais contexto, revisão, arquitetura, análise de risco e responsabilidade sobre aquilo que efetivamente chega à produção".
Essa reestruturação operacional também forçou a companhia a revisar os protocolos de aprovação de código. Anteriormente, a revisão concentrava-se majoritariamente na conferência entre pares sobre códigos escritos por humanos. Com o avanço da geração assistida por IA, o processo passou a incorporar a classificação das ferramentas por grau de risco, definição de limites de acesso, verificações específicas para aplicações baseadas em modelos de linguagem, aprovação humana nominal e auditoria rigorosa por parte da liderança de tecnologia.
Na prática diária, parte do esforço humano migrou da produção inicial pura e simples para atividades estratégicas como contextualização, arquitetura, revisão, validação e tomada de decisão técnica. Profissionais focados no refinamento de demandas concentram agora mais energia em regras de negócio, exceções e qualidade, enquanto a inteligência artificial absorve a consolidação, estruturação e documentação.
Diante desse cenário, surge um novo desafio para as organizações que incorporam a tecnologia em processos críticos: estabelecer com clareza o limite entre a atuação automatizada e a responsabilidade estritamente humana. Na Multipagamentos, nenhum código desenvolvido com apoio de IA é enviado para o ambiente de produção sem uma aprovação devidamente identificada. Além disso, em ambientes produtivos, os acessos utilizados para diagnóstico são restritos e estritamente de leitura, sem qualquer exposição a dados de portadores de cartão.
"Adotar IA não é apenas liberar uma nova ferramenta para o time. Quando ela passa a participar de processos críticos, a discussão muda para governança: quais dados pode acessar, o que pode executar, quem valida e quem responde pelo resultado. É essa camada que separa a experimentação de uso estrutural", reforça Bijos.
Para gerenciar essa transição, a corporação criou papéis específicos dentro de suas equipes com o objetivo de distribuir responsabilidades sobre o uso da tecnologia e estruturou um programa robusto de capacitação. Parte dessa iniciativa nasceu a partir dos MultiCamps, encontros internos voltados a identificar novas aplicações de IA e mapear problemas que poderiam ser redesenhados com o auxílio da inovação.
Atualmente, a companhia concentra esforços na criação de indicadores quantitativos para mensurar com maior precisão o impacto dessa transformação digital. Entre as iniciativas em andamento estão a telemetria avançada das ferramentas de inteligência artificial, a identificação rastreável da origem dos códigos e o estabelecimento de critérios contínuos para acompanhar produtividade, qualidade e retratamento ao longo do tempo.
Fonte original: Globo
