Você viu como assistentes de codificação de IA como Cursor, Cline, Copilot e WindSurf transformaram a forma como o software é construído, assumindo muito do trabalho pesado e código boilerplate—cerca de 70%. Mas e quanto aos últimos "30%" do trabalho que separam uma solução de brinquedo de um sistema pronto para produção? Essa lacuna inclui as partes difíceis: compreender requisitos complexos, arquitetar sistemas maintíveis, lidar com casos extremos e garantir a correção do código. Em outras palavras, embora a IA possa gerar código, ela frequentemente tem dificuldades com engenharia.
Tim O'Reilly, refletindo sobre décadas de mudanças tecnológicas, nos lembra que cada salto na automação mudou como programamos, mas não por que precisamos de programadores qualificados. Não estamos enfrentando o fim da programação, mas sim "o fim da programação como a conhecemos hoje", significando que os papéis dos desenvolvedores estão evoluindo, não evaporando.
O desafio para os engenheiros de hoje é abraçar a IA pelo que ela faz melhor (os primeiros 70%) enquanto dobra o investimento nas habilidades duráveis e insights necessários para os 30% restantes. Este artigo mergulha em insights de especialistas para identificar quais habilidades humanas permanecem cruciais. Exploraremos o que desenvolvedores seniores e de nível médio devem continuar aproveitando e no que desenvolvedores juniores devem investir para prosperar ao lado da IA.
O objetivo deste capítulo, então, é oferecer orientação pragmática para maximizar o valor desses insubstituíveis 30%, com conclusões acionáveis para engenheiros em todos os níveis.
Engenheiros e Desenvolvedores Seniores: Aproveitem Sua Experiência com IA
Se você é um engenheiro sênior, deve ver o advento das ferramentas de codificação de IA como uma oportunidade para amplificar seu impacto – se aproveitar sua experiência da maneira certa. Desenvolvedores seniores tipicamente possuem conhecimento profundo de domínio, intuição para o que pode dar errado e a capacidade de tomar decisões técnicas de alto nível.
Essas forças fazem parte dos 30% que a IA não consegue lidar sozinha. Esta seção examina como desenvolvedores experientes podem maximizar seu valor.
Seja o Arquiteto e o Editor-Chefe
Deixe a IA lidar com o primeiro rascunho do código, enquanto você se concentra em arquitetar a solução e então refinar a saída da IA. Em muitas organizações, Steve Yegge escreve, podemos ver uma mudança onde equipes precisam de "apenas associados seniores" que "(a) descrevem as tarefas a serem feitas (ou seja, criam os prompts), e (b) revisam o trabalho resultante para precisão e correção." Abrace esse modelo. Como desenvolvedor sênior, você pode traduzir requisitos complexos em prompts ou especificações eficazes para um assistente de IA, então usar seu olhar crítico para examinar cada linha produzida. Você está efetivamente programando em par com a IA – ela é a datilógrafa rápida, mas você é o cérebro.
Mantenha altos padrões durante a revisão: garanta que o código atenda aos benchmarks de qualidade, segurança e performance de sua organização. Ao atuar como arquiteto e editor, você previne que a "alta carga de revisão" o sobrecarregue. (Uma nota de cautela: se funcionários juniores simplesmente jogam saída bruta de IA por cima do muro para você, resista – institua um processo onde eles devem verificar o trabalho gerado por IA primeiro, para que você não seja a única rede de segurança.)
Use IA como Multiplicador de Força para Grandes Iniciativas
Engenheiros seniores frequentemente conduzem projetos grandes ou enfrentam refatorações complicadas que juniores não conseguem abordar sozinhos. A IA pode supercarregar esses esforços lidando com muitas mudanças mecânicas ou explorando alternativas sob sua orientação. Steve Yegge introduziu o termo programação orientada por chat (CHOP) para este estilo de trabalho – "codificação via refinamento iterativo de prompt", com a IA como colaboradora. Aproveite CHOP para ser mais ambicioso no que assume.
Ter assistência de IA diminui a barreira para quando um projeto vale a pena investir tempo, já que o que poderia ter levado dias agora pode ser feito em horas. Desenvolvedores seniores podem assim tentar aqueles projetos "não seria legal se...?" que sempre pareciam ligeiramente fora de alcance.
A chave é permanecer a mente orientadora: você decide quais ferramentas ou abordagens buscar, e integra as peças em um todo coeso. Sua experiência permite peneirar as sugestões da IA – aceitando aquelas que se encaixam, rejeitando aquelas que não se encaixam.
Orientar e Estabelecer Padrões
Outro papel crucial para engenheiros seniores é treinar membros da equipe menos experientes no uso eficaz de IA e nas melhores práticas atemporais. Você provavelmente tem conhecimento duramente conquistado de armadilhas que juniores podem não ver, como vazamentos de memória, erros off-by-one e riscos de concorrência.
Com juniores agora potencialmente gerando código via IA, é importante ensinar-lhes como auto-revisar e testar esse código. Dê o exemplo demonstrando como testar completamente contribuições de IA, e encoraje uma cultura de questionar e verificar saída de máquina. Algumas organizações (incluindo até escritórios de advocacia) instituíram regras de que se alguém usa uma IA para gerar código ou escrita, deve divulgar e verificar os resultados eles mesmos – não apenas assumir que um colega sênior pegará erros.
Como engenheiro sênior, defenda tais normas em sua equipe: IA é bem-vinda, mas diligência é necessária. Ao orientar juniores dessa forma, você alivia parte da carga de supervisão e os ajuda a crescer naquele conjunto de habilidades de 30% mais rapidamente.
Continue a Cultivar Maestria de Domínio e Previsão
Sua ampla experiência e contexto são mais importantes do que nunca. Desenvolvedores seniores frequentemente têm conhecimento histórico de por que as coisas na empresa são construídas de uma certa forma ou como uma indústria opera. Esta maestria de domínio permite que você pegue passos em falso da IA que um novato não pegaria.
Continue investindo em entender o domínio do problema profundamente. Isso pode significar manter-se atualizado com as necessidades do negócio, feedback do usuário ou novas regulamentações que afetam o software. A IA não incorporará automaticamente essas considerações a menos que você diga a ela. Quando você combina sua percepção de domínio com a velocidade da IA, obtém os melhores resultados.
Além disso, use sua previsão para orientar a IA. Por exemplo, se você sabe que uma correção rápida criará dor de manutenção no futuro, pode instruir a IA a implementar uma solução mais sustentável. Confie nos instintos que você aprimorou ao longo dos anos – se um trecho de código parece "estranho" ou bom demais para ser verdade, investigue. Nove em cada dez vezes, sua intuição detectou algo que a IA não considerou. Ser capaz de prever os efeitos de segunda e terceira ordem do código é uma marca registrada de engenheiros seniores; não deixe a conveniência da IA embotar esse hábito. Em vez disso, aplique-o ao que quer que a IA produza.
Aperfeiçoe Suas Habilidades Sociais e Liderança
Com a IA assumindo parte da codificação, desenvolvedores seniores podem gastar mais energia no lado humano da engenharia. Isso inclui comunicar-se com stakeholders, liderar reuniões de design e tomar decisões que alinhem tecnologia com estratégia de negócios. Tim O'Reilly e outros sugerem que conforme a codificação rotineira se torna mais fácil, o valor muda para decidir o que construir e como orquestrar sistemas complexos.
Engenheiros seniores são frequentemente aqueles que orquestram e veem o panorama geral. Assuma esse papel. Voluntarie-se para escrever aquele roteiro de arquitetura, para avaliar quais ferramentas (IA ou outras) adotar, ou para definir as diretrizes de codificação de IA da sua organização. Essas são tarefas que a IA não pode fazer – elas requerem experiência, discrição humana e frequentemente, construção de consenso entre equipes. Ao amplificar sua presença de liderança, você garante que não é apenas um gerador de código (substituível por outra ferramenta), mas um líder técnico indispensável guiando a equipe.
Em resumo, continue fazendo o que desenvolvedores experientes fazem melhor: vendo a floresta pelas árvores.
A IA o ajudará a cortar muito mais árvores, mas alguém ainda precisa decidir quais árvores cortar e como construir uma casa estável com a madeira. Seu julgamento, pensamento estratégico e orientação são agora ainda mais críticos. Um desenvolvedor sênior que aproveita a IA efetivamente pode ser dramaticamente mais produtivo do que um que não o faz – mas aqueles que realmente se destacam serão aqueles que aplicam suas forças humanas para amplificar a saída da IA, não apenas deixá-la correr solta.
Como um Redditor observou, "IA é um multiplicador de força de programação" que "aumenta grandemente a produtividade de programadores seniores." O efeito multiplicador é real, mas é sua expertise que está sendo multiplicada. Mantenha essa expertise afiada e no centro do processo de desenvolvimento.
Engenheiros de Nível Médio: Adaptem-se e Especializem-se
Se você é um engenheiro de nível médio, enfrenta talvez a pressão mais significativa para evoluir. Muitas das tarefas que tradicionalmente ocupavam seu tempo – implementar recursos, escrever testes, debugar problemas diretos – estão se tornando cada vez mais automatizáveis.
Isso não significa obsolescência; significa elevação. O foco muda de escrever código para conhecimento mais especializado, que as seções seguintes exploram.
Aprenda a Gerenciar Integração de Sistemas e Limites
Conforme os sistemas se tornam mais complexos, entender e gerenciar os limites entre componentes se torna crucial. Isso inclui design de API, schemas de eventos e modelos de dados – tudo requerendo consideração cuidadosa de requisitos de negócio e flexibilidade futura. Aprofunde seus fundamentos de ciência da computação, incluindo ganhar entendimento avançado de disciplinas como:
- Estruturas de dados e algoritmos
- Princípios de sistemas distribuídos
- Internos de banco de dados e otimização de consultas
- Protocolos de rede e segurança
Este conhecimento ajuda você a entender as implicações do código gerado por IA e tomar melhores decisões arquiteturais.
Aprenda a lidar com casos extremos e ambiguidade também. Software do mundo real está repleto de cenários estranhos e requisitos em mudança. A IA tende a resolver o caso geral por padrão. Cabe ao desenvolvedor perguntar "E se...?" e sondar por fraquezas.
As habilidades duráveis aqui são pensamento crítico e previsão – enumerar casos extremos, antecipar falhas e abordá-los em código ou design. Isso pode significar pensar em entrada nula, interrupções de rede, ações incomuns do usuário ou integração com outros sistemas.
Construa Sua Expertise de Domínio
Entender o contexto de negócio ou o ambiente do usuário revelará casos extremos que uma IA genérica simplesmente não conhece. Engenheiros experientes habitualmente consideram esses cenários. Pratique testar limites sistematicamente e questionar suposições. Especialize-se em domínios complexos onde o entendimento humano permanece crucial.
Domínios genéricos incluem:
- Sistemas financeiros com requisitos regulatórios
- Sistemas de saúde com preocupações de privacidade
- Sistemas em tempo real com requisitos rigorosos de performance
- Infraestrutura de aprendizado de máquina
Domínios específicos de engenharia de software incluem engenharia frontend e backend, desenvolvimento mobile, DevOps e engenharia de segurança, para citar alguns. Expertise de domínio fornece contexto que ferramentas de IA atuais carecem e ajuda você a tomar melhores decisões sobre onde e como aplicá-las.
Domine Otimização de Performance e DevOps
Enquanto LLMs podem sugerir otimizações básicas, identificar e resolver problemas de performance em todo o sistema requer entendimento profundo de toda a pilha, desde padrões de consulta de banco de dados até estratégias de renderização frontend. Entender como sistemas funcionam em produção se torna mais valioso conforme a geração de código se torna mais automatizada. Foque em campos como:
- Monitoramento e observabilidade
- Profiling de performance e otimização
- Práticas de segurança e conformidade
- Gerenciamento de custos e otimização
Foque em Revisão de Código e Garantia de Qualidade
Com IA escrevendo muito código, a capacidade de revisar e testar rigorosamente esse código se torna ainda mais crítica. "Todos precisarão ficar muito mais sérios sobre testar e revisar código," Steve Yegge enfatiza. Trate código gerado por IA como você trataria a saída de um desenvolvedor junior humano – você é o revisor de código responsável por pegar bugs, falhas de segurança ou implementações desleixadas. Isso significa fortalecer suas habilidades em testes unitários, testes de integração e debugging.
Escrever bons testes é uma habilidade durável que força você a entender a especificação e verificar correção. É sábio assumir que nada funciona até ser provado o contrário. Como o CEO da Builder.io Steve Sewell nota, IA frequentemente produz "código funcional mas horrivelmente otimizado" até você guiá-la através de melhoria iterativa.
Cultive uma mentalidade de teste: verifique cada caminho lógico crítico, use análise estática ou linters, e não hesite em reescrever código dado por IA se não atender sua barra de qualidade. Mesmo se você está seguindo o padrão "IA como validador" discutido no capítulo anterior, garantia de qualidade não é uma área para simplesmente terceirizar para IA – é onde a diligência humana brilha. Quando software não funciona como esperado, você precisa de habilidades reais de resolução de problemas para diagnosticar e consertar. IA pode assistir com debugging (por exemplo, sugerindo possíveis causas), mas carece de verdadeiro entendimento do contexto específico no qual sua aplicação funciona. Testadores humanos possuem conhecimento específico de domínio e entendimento de expectativas do usuário que IA atualmente carece. Esta percepção é vital ao avaliar a relevância e impacto de problemas potenciais. Diagnosticar bugs complexos frequentemente requer resolução criativa de problemas e a capacidade de considerar uma ampla gama de fatores—habilidades que são inerentemente humanas. E avaliar as implicações éticas do comportamento do software, como justiça e acessibilidade, requer sensibilidade e julgamento humanos.
Ser capaz de raciocinar através de um bug complexo – reproduzi-lo, isolar a causa, entender os sistemas subjacentes (SO, bancos de dados, bibliotecas) – é uma habilidade de engenharia atemporal. Isso frequentemente requer uma compreensão forte de fundamentos (como memória e estado funcionam, concorrência, etc.) que desenvolvedores juniores devem aprender através da prática. Use IA como um ajudante (pode explicar mensagens de erro ou sugerir correções), mas não confie nela irrefletidamente. A habilidade de troubleshoot metodicamente e aplicar primeiros princípios ao debugar distingue grandes desenvolvedores. É também um loop de feedback: debugar código escrito por IA ensina você a dar prompts melhores para a IA da próxima vez ou evitar certos padrões.
Aprenda Pensamento Sistêmico
Projetos de software não são apenas tarefas de codificação isoladas; eles existem dentro de um contexto maior de necessidades do usuário, cronogramas, código legado e processos de equipe. IA não tem senso inato do panorama geral, como a história do seu projeto ou a racionalidade por trás de certas decisões (a menos que você explicitamente alimente tudo isso no prompt, o que é frequentemente impraticável). Humanos precisam carregar esse contexto.
A habilidade durável aqui é pensamento sistêmico – entender como uma mudança em uma parte do sistema pode impactar outra, como o software serve os objetivos de negócio, e como todas as peças em movimento se conectam.² Esta perspectiva holística permite que você use saídas de IA apropriadamente. Por exemplo, se uma IA sugere um atalho inteligente que contradiz um requisito regulatório ou convenção da empresa, você pegará porque conhece o contexto. Faça questão de aprender o background de seus projetos e ler documentos de design, para que possa desenvolver seu julgamento sobre o que se encaixa e o que não se encaixa.
Seja Adaptável – e Nunca Pare de Aprender
Finalmente, uma meta-habilidade: a capacidade de aprender novas ferramentas e adaptar-se à mudança. O campo de desenvolvimento assistido por IA está evoluindo rapidamente. Engenheiros que mantêm mente aberta e aprendem como usar efetivamente novos recursos de IA permanecerão à frente da curva – Tim O'Reilly sugere que desenvolvedores que são "ansiosos para aprender novas habilidades" verão os maiores aumentos de produtividade da IA. Invista em aprender os fundamentos profundamente e manter-se curioso sobre novas técnicas. Esta combinação permite que você aproveite IA como ferramenta sem se tornar dependente dela.
É um ato de equilíbrio: use IA para acelerar seu crescimento, mas também ocasionalmente pratique sem ela para garantir que não está pulando aprendizado central (alguns desenvolvedores fazem uma "desintoxicação de IA" periodicamente para manter suas habilidades de codificação brutas afiadas). Em resumo, seja o engenheiro que aprende constantemente – essa é uma habilidade à prova de carreira em qualquer era.
Fique Bom em Comunicação Cross-Funcional
A capacidade de traduzir entre requisitos de negócio e soluções técnicas se torna mais valiosa conforme o tempo de implementação diminui. Engenheiros que podem comunicar efetivamente com gerentes de produto, designers e outros stakeholders se tornarão cada vez mais valiosos. Boas áreas de foco aqui incluem:
- Coleta e análise de requisitos
- Escrita técnica e documentação
- Planejamento de projeto e estimativa
- Liderança de equipe e orientação
Aprenda Design de Sistema e Arquitetura
Em vez de gastar dias implementando um novo recurso, engenheiros de nível médio podem gastar esse tempo projetando sistemas robustos que lidam graciosamente com escala e modos de falha. Isso requer entendimento profundo de princípios de sistemas distribuídos, internos de banco de dados e infraestrutura de nuvem – áreas onde LLMs atualmente fornecem valor limitado.
Pratique projetar sistemas que resolvem problemas do mundo real em escala. Essas habilidades permanecem valiosas independentemente de como o código é gerado, pois requerem entender requisitos de negócio e trade-offs de engenharia.
Projetar um sistema coerente requer entender trade-offs, restrições e o "panorama geral" além de escrever algumas funções. IA pode gerar código mas não escolherá automaticamente a melhor arquitetura para um problema complexo.
O design geral – como componentes interagem, como dados fluem, como garantir escalabilidade e segurança – faz parte daqueles 30% que demandam percepção humana. Isso inclui:
- Estratégias de balanceamento de carga e cache
- Particionamento e replicação de dados
- Modos de falha e procedimentos de recuperação
- Otimização de custos e gerenciamento de recursos
Desenvolvedores seniores há muito aprimoraram essa habilidade, e desenvolvedores de nível médio e junior devem ativamente cultivá-la. Pense em termos de padrões e princípios (como separação de responsabilidades e modularidade) – estes guiam uma solução gerada por IA em direção à manutenibilidade. Lembre-se, arquitetura sólida não emerge por acidente; precisa de uma mão humana experiente no volante.
Use IA!
Lembre-se de que IA deve ser parte integral do seu fluxo de trabalho – não é algo para resistir. Maneiras práticas de incorporar IA em seu trabalho diário incluem:
- Criar estruturas iniciais de código
- Protótipos rápidos e provas de conceito
- Programação em par para debugging mais rápido e resolução de problemas
- Sugerir otimizações e abordagens alternativas
- Lidar com padrões repetitivos de código enquanto você foca em arquitetura e decisões de design
Aventure-se em Design de UI e UX
Há uma narrativa crescente de que engenheiros de software de nível médio deveriam "simplesmente desistir" – que habilidades puras de engenharia se tornarão obsoletas conforme IA lida com os detalhes de implementação. Embora a conclusão seja exagerada, o discurso sobre a importância de habilidades além de engenharia (como design) merece exame. Em uma troca representativa no X em dezembro de 2024, @nullpointered escreveu:
Se você é um engenheiro de software com três anos de carreira: desista agora. não há um único trabalho em CS mais. acabou. este campo não existirá em 1,5 anos.
Ao que @garrytan respondeu em um quote tweet:
Aprenda design X e design de produto e você se tornará mais forte do que jamais poderia imaginar.
Criação de software bem-sucedida sempre requereu mais do que apenas habilidade de codificação. O que está mudando não é a morte da engenharia, mas sim a diminuição das barreiras de implementação pura. Esta mudança na verdade torna julgamento de engenharia e pensamento de design mais cruciais, não menos.
Considere o que torna aplicações como Figma, Notion ou VS Code bem-sucedidas. Não é apenas excelência técnica – é o entendimento profundo de necessidades do usuário, fluxos de trabalho e pontos de dor. Este entendimento vem de:
- Pensamento de design de experiência do usuário
- Conhecimento profundo de domínio
- Entendimento de psicologia e comportamento humanos
- Design de sistema que considera performance, confiabilidade e escalabilidade
- Alinhamento de modelo de negócio
Os melhores engenheiros sempre foram mais do que apenas codificadores. Eles foram solucionadores de problemas que entendem tanto restrições técnicas quanto necessidades humanas. Conforme ferramentas de IA reduzem o atrito de implementação, este entendimento holístico se torna ainda mais valioso.
No entanto, isso não significa que todo engenheiro precisa se tornar um designer UX. Em vez disso, significa desenvolver habilidades mais fortes de pensamento de produto e construir melhores habilidades de colaboração com designers e gerentes de produto. Significa pensar mais sobre usuários, entender sua psicologia e padrões de comportamento e aprender a tomar decisões técnicas que suportam objetivos de experiência do usuário. Você está no ponto de alcançar elegância técnica: agora equilibre isso com atenção próxima às necessidades práticas do usuário.
Tan continuou a tweetar:
UX, design, dedicação real ao ofício tomarão o centro do palco neste próximo momento
Na verdade faça algo que as pessoas querem. Software e codificação não serão o fator limitante. É a capacidade de ser um polímata e inteligente/eficaz em muitos domínios juntos que cria grande software.
O futuro pertence a engenheiros que podem preencher a lacuna entre necessidades humanas e soluções técnicas – seja através do desenvolvimento de melhores sensibilidades de design eles mesmos ou através de colaboração mais eficaz com designers dedicados.
Desenvolvedores Juniores: Prosperem ao Lado da IA
Se você é um desenvolvedor junior ou menos experiente, pode sentir uma mistura de empolgação e ansiedade sobre IA. Assistentes de IA podem escrever código que você pode não saber como escrever sozinho, potencialmente acelerando seu aprendizado. No entanto, há manchetes sobre a "morte do desenvolvedor junior", sugerindo que trabalhos de nível de entrada estão em risco. Contrário à especulação popular, embora IA esteja mudando significativamente a experiência de início de carreira, desenvolvedores juniores não são obsoletos.
Você precisa ser proativo no desenvolvimento de habilidades que garantem que está contribuindo com valor além do que uma IA pode produzir. O caminho tradicional de aprender através da implementação de aplicações CRUD básicas e recursos simples evoluirá conforme essas tarefas se tornam cada vez mais automatizadas.
Considere uma tarefa típica de junior: implementar um novo endpoint de API seguindo padrões existentes. Anteriormente, isso pode ter levado um dia de codificação e teste. Com assistência de IA, o tempo de implementação pode cair para uma hora, mas as habilidades cruciais se tornam:
- Entender a arquitetura do sistema existente bem o suficiente para especificar o requisito corretamente
- Revisar o código gerado para implicações de segurança e casos extremos
- Garantir que a implementação mantém consistência com padrões existentes
- Escrever testes abrangentes que verificam lógica de negócio
Essas habilidades não podem ser aprendidas puramente através de seguir tutoriais ou prompts de IA – elas requerem experiência prática com sistemas de produção e orientação de engenheiros seniores.
Esta evolução apresenta tanto desafios quanto oportunidades para desenvolvedores de início de carreira. A barra para posições de nível de entrada pode subir, requerendo conhecimento fundamental mais forte para efetivamente revisar e validar código gerado por IA. No entanto, esta mudança também significa que engenheiros juniores podem potencialmente enfrentar problemas mais interessantes mais cedo em suas carreiras.
Aqui está como investir em si mesmo para lidar com aquela lacuna de 30% efetivamente.
Aprenda os Fundamentos: Não Pule o "Por Quê"
É tentador apoiar-se na IA para respostas a toda pergunta ("Como faço X em Python?") e nunca verdadeiramente absorver os conceitos subjacentes. Resista a essa vontade. Use IA como tutor, não apenas uma máquina de venda de respostas. Por exemplo, quando IA lhe der um pedaço de código, pergunte por que ela escolheu aquela abordagem, ou peça para explicar o código linha por linha.
Certifique-se de entender conceitos como estruturas de dados, algoritmos, gerenciamento de memória e concorrência sem sempre deferir à IA. A razão é simples: quando a saída da IA está errada ou incompleta, você precisa de seu próprio modelo mental para reconhecer e consertá-la. Se você não está ativamente se engajando com por que a IA está gerando certo código, pode na verdade aprender menos", prejudicando seu crescimento. Então reserve tempo para ler documentação, escrever pequenos programas do zero e solidificar seu conhecimento central. Esses fundamentos são duráveis; servirão você mesmo conforme as ferramentas ao seu redor mudam.
Pratique Resolução de Problemas e Debugging Sem a Rede de Segurança de IA
Para construir confiança real, às vezes você tem que voar solo. Muitos desenvolvedores defendem fazer um "dia livre de IA" ou de outra forma limitar assistência de IA periodicamente. Isso garante que você ainda pode resolver problemas com apenas suas próprias habilidades, o que é importante para evitar atrofia de habilidades. Você descobrirá que força você a realmente pensar através da lógica de um problema, o que por sua vez o torna melhor em usar IA (já que pode direcioná-la mais inteligentemente).
Adicionalmente, sempre que encontrar um bug ou erro em código gerado por IA, pule para dentro e debug você mesmo antes de pedir à IA para consertá-lo. Você aprenderá muito mais passando através de um debugger ou adicionando declarações de print para ver o que está dando errado.
Considere sugestões de IA como dicas, não respostas finais. Com o tempo, enfrentar aqueles últimos bits complicados de uma tarefa construirá sua habilidade nas próprias áreas que IA luta – exatamente o que o torna valioso.
Foque em Teste e Verificação
Como desenvolvedor junior, um dos melhores hábitos que você pode desenvolver é escrever testes para seu código. Isso é duplamente verdadeiro se você usa IA para gerar código.
Quando obtiver um pedaço de código de um LLM, não assuma que está correto – desafie-o. Escreva testes unitários (ou use testes manuais) para ver se realmente lida com os requisitos e casos extremos. Isso realiza duas coisas: pega problemas na saída da IA, e treina você a pensar sobre comportamento esperado antes de confiar em uma implementação.
Você pode até usar a IA para ajudar a escrever testes, mas você define o que testar. O conselho de Steve Yegge sobre levar teste e revisão de código a sério se aplica em todos os níveis. Se você cultivar uma reputação de verificar cuidadosamente seu trabalho (assistido por IA ou não), colegas seniores confiarão mais em você e evitará o cenário onde sentem que você está apenas "despejando" código questionável neles.
Em termos práticos, comece a tratar teste como parte integral do desenvolvimento, não um pensamento posterior. Aprenda como usar frameworks de teste, como fazer teste manual exploratório e como reproduzir sistematicamente bugs. Essas habilidades não apenas o tornam melhor no trabalho de 30%, elas também aceleram seu entendimento de como o código realmente funciona.
Lembre-se: se você pegar um bug que a IA introduziu, acabou de fazer algo que a IA não conseguiu – isso é valor agregado.
Construa um Olho para Manutenibilidade
Desenvolvedores juniores frequentemente focam em "fazer funcionar." Mas na era da IA, obter uma versão básica funcionando é fácil – a IA pode fazer isso. A parte mais difícil (e no que você deve focar) é fazer código que seja legível, manutenível e limpo.
Comece a desenvolver um olho para boa estrutura e estilo de código. Compare a saída da IA com melhores práticas que você conhece; se o código da IA está bagunçado ou excessivamente complexo, tome a iniciativa de refatorá-lo. Por exemplo, se um LLM lhe der uma função de 50 linhas que faz muitas coisas, você pode dividi-la em funções menores. Se nomes de variáveis não estão claros, renomeie-os.
Essencialmente, finja que está revisando código de um colega e melhore o código da IA como se um colega o tivesse escrito. Isso ajudará você a internalizar bons princípios de design. Com o tempo, você começará a dar prompts à IA de maneiras que produzem código mais limpo para começar (porque especificará o estilo que quer). Mantenedores de software (frequentemente trabalhando meses ou anos depois) agradecerão você, e provará que está pensando além de apenas "fazer rodar" – está pensando como um engenheiro. Manter coisas manuteníveis está exatamente naqueles 30% dirigidos por humanos, então faça disso sua preocupação desde o início de sua carreira.
Desenvolva Suas Habilidades de Prompt e Ferramentas (Sabiamente)
Não há como negar que "engenharia de prompt" – a habilidade de interagir com ferramentas de IA efetivamente – é útil. Como desenvolvedor junior, você deveria absolutamente aprender como formular perguntas à IA, como dar contexto adequado e como iterar em prompts para melhorar a saída (Capítulo 2 deste livro é um bom lugar para começar). Essas são habilidades novas que podem distingui-lo (muitos desenvolvedores experientes ainda estão descobrindo isso também!). No entanto, lembre-se de que dar bons prompts é frequentemente um proxy para entender bem o problema. Se você descobrir que não consegue fazer a IA fazer o que quer, pode ser porque precisa clarificar seu próprio entendimento primeiro. Use isso como sinal.
Uma estratégia é delinear uma solução em inglês simples você mesmo antes de pedir à IA para implementá-la. Além disso, experimente com diferentes ferramentas de IA (Copilot, Claude, etc.) para ver suas forças e fraquezas. Quanto mais fluente você for com esses assistentes, mais produtivo pode ser – mas nunca trate sua saída como infalível. Pense na IA como Stack Overflow supercarregado: uma ajuda, não uma autoridade.
Você pode até construir pequenos projetos pessoais usando IA para empurrar seus limites ("Posso construir uma aplicação web simples com ajuda de IA?"). Fazer isso ensinará você como integrar IA em um fluxo de trabalho de desenvolvimento, que é uma ótima habilidade para trazer para uma equipe. Apenas equilibre com períodos de trabalhar sem a rede, como mencionado anteriormente.
Busque Feedback e Orientação
Por último, uma habilidade durável que acelerará seu crescimento é a capacidade de buscar feedback e aprender com outros. Uma IA não se ofenderá se você ignorar seu conselho, mas seus colegas humanos e mentores são inestimáveis para seu desenvolvimento – especialmente quando se trata de habilidades sociais, liderança, comunicação e navegar política de escritório.
Não hesite em perguntar a um desenvolvedor sênior por que eles preferem uma solução sobre outra, especialmente se difere do que uma IA sugeriu. Discuta decisões de design e trade-offs com colegas mais experientes – essas conversas revelam como engenheiros experientes pensam, e isso é ouro para você. Em revisões de código, seja extra receptivo a comentários sobre seu código escrito por IA. Se um revisor aponta que "esta função não é thread-safe" ou "esta abordagem terá problemas de escala", reserve tempo para entender a questão raiz. Essas são exatamente os tipos de coisas que uma IA pode perder, e você quer aprender a pegá-las. Com o tempo, você construirá uma lista mental de considerações.
Adicionalmente, encontre oportunidades para programar em par (mesmo se remotamente). Talvez você possa "fazer par" com um sênior que usa IA em seu fluxo de trabalho – você observará como eles dão prompts à IA e como a corrigem. Mas ainda mais importante, você verá como eles se comunicam, lideram discussões e lidam com dinâmicas delicadas de equipe. Estar aberto ao feedback e ativamente pedir orientação ajudará você a amadurecer de fazer tarefas que uma IA poderia fazer para fazer as tarefas de alto valor que apenas humanos podem fazer. Em certo sentido, você está tentando adquirir a sabedoria que usualmente vem com experiência, tão eficientemente quanto possível. Isso o torna mais do que apenas outro codificador na sala – o torna o tipo de engenheiro que equipes estão ansiosas para manter e promover.
Comunique e Colabore
Construir software é um esporte de equipe. IA não participa de reuniões (graças a Deus) – humanos ainda devem falar com outros humanos para clarificar requisitos, discutir trade-offs e coordenar trabalho. Habilidades de comunicação fortes são tão valiosas quanto sempre. Pratique fazer boas perguntas e descrever problemas claramente (tanto para colegas quanto para IA).
Curiosamente, dar prompts a uma IA é em si uma forma de comunicação; requer que você expresse precisamente o que quer. Isso se sobrepõe com uma habilidade central de engenharia: análise de requisitos.³ Se você pode formular um prompt claro ou especificação, significa que pensou através do problema.
Adicionalmente, compartilhar conhecimento, escrever documentação e revisar código de outros são habilidades colaborativas que IA não pode substituir. No futuro, conforme desenvolvedores trabalham "com" IA, a colaboração humano-para-humano em uma equipe – garantindo que os problemas certos estão sendo resolvidos – permanece vital. Uma tendência emergente é que desenvolvedores podem focar mais em discussões de design de alto nível (frequentemente com IA como participante) e em coordenar tarefas, essencialmente assumindo mais de um papel de regente. Habilidades de comunicação e liderança servirão você bem naquele assento de regente.
Mude Sua Mentalidade: De Consumir para Criar
Vale notar uma mudança de mentalidade para juniores na era da IA: você precisa se mover de apenas consumir soluções para criar entendimento. No passado, você pode ter lutado através de documentação para eventualmente escrever um recurso; agora uma IA pode entregar uma solução em uma bandeja. Se você simplesmente a consome (copia-cola e segue em frente), não cresceu muito.
Em vez disso, use cada solução dada por IA como um caso de aprendizado. Disseque-a, experimente com ela e considere como você pode ter chegado a ela sozinho. Ao tratar saídas de IA não como respostas para acabar com todas as perguntas mas como material de aprendizado interativo, você garante que você – o humano – está continuamente subindo de nível. Desta forma, em vez de substituir seu crescimento, IA o acelera.
Muitos especialistas acreditam que embora IA possa reduzir a necessidade de grandes equipes de "trituradores-de-código" juniores, também eleva a barra para o que significa ser um desenvolvedor junior. O papel está mudando para alguém que pode trabalhar efetivamente com IA e rapidamente subir a cadeia de valor. Se você adotar os hábitos acima, se distinguirá como um desenvolvedor junior que não apenas traz o que uma IA poderia trazer (qualquer empresa pode obter isso via assinatura), mas que traz insight, confiabilidade e melhoria contínua – traços de um futuro desenvolvedor sênior.
Torne Sua Carreira à Prova de Futuro com Habilidades de Engenharia Duráveis
Em resumo, para prosperar em um mundo de desenvolvimento aprimorado por IA, engenheiros em todos os níveis devem dobrar o investimento nas habilidades e práticas duradouras que IA não pode (ainda) replicar. Essas capacidades permanecerão cruciais não importa quão avançadas nossas ferramentas se tornem. Em particular, foque em:
- Fortalecer sua expertise em design de sistema e arquitetura
- Praticar pensamento sistêmico e manter entendimento contextual do panorama geral
- Aprimorar suas habilidades em pensamento crítico, resolução de problemas e previsão
- Construir expertise em domínios especializados
- Revisar código, testar, debugar e garantia de qualidade
- Melhorar suas habilidades de comunicação e colaboração
- Adaptar-se à mudança
- Aprender continuamente, mantendo seus fundamentos fortes enquanto ganha novas habilidades e atualiza seu conhecimento
- Usar IA
Essas habilidades formam a vantagem humana na engenharia de software. Elas são duráveis porque não expiram com a próxima mudança de framework ou ferramenta; se algo, a ascensão da IA as torna mais pronunciadas. Simon Willison argumentou que assistência de IA na verdade torna habilidades de programação fortes mais valiosas, não menos, porque aqueles com expertise podem aproveitar as ferramentas para efeito muito maior.
Uma máquina poderosa em mãos inexperientes pode ser perigosa ou desperdiçada, mas em mãos capazes é transformadora. Na era da IA, um engenheiro experiente é como um piloto experiente com um novo copiloto avançado: a jornada pode ir mais rápida e mais longe, mas o piloto ainda deve navegar as tempestades e garantir um pouso seguro.
Engenharia de software sempre foi um campo de mudança contínua – de linguagem assembly para programação de alto nível, de servidores on-prem para nuvem, e agora de codificação manual para desenvolvimento assistido por IA. Cada salto automatizou algum aspecto da programação, ainda assim cada vez desenvolvedores se adaptaram e encontraram ainda mais para fazer. Como Tim O'Reilly nota, inovações passadas "quase sempre resultaram em mais trabalho, mais crescimento, mais oportunidades" para desenvolvedores. A ascensão da IA não é diferente. Em vez de tornar desenvolvedores irrelevantes, está remodelando o conjunto de habilidades necessário para ter sucesso. Os mundanos 70% da codificação estão ficando mais fáceis; os desafiadores 30% se tornam uma parte ainda maior de nosso valor.
Para maximizar aqueles 30% humanos, foque nas habilidades de engenharia atemporais: entender problemas profundamente, projetar soluções limpas, escrutinar código para qualidade e considerar os usuários e contexto. Programadores experientes estão ganhando mais da IA porque sabem como guiá-la e o que fazer quando ela falha. Aqueles que combinam essas habilidades com ferramentas de IA superarão aqueles que têm apenas uma ou outra. De fato, o consenso emergindo entre especialistas é que IA é uma ferramenta para os qualificados: que "LLMs são ferramentas de poder feitas para usuários avançados." Isso significa que o ônus está em cada um de nós para se tornar aquele "usuário avançado" – para cultivar a expertise que nos permite manejar essas novas ferramentas efetivamente.
Ultimamente, o ofício da engenharia de software é mais do que escrever código que funciona. É sobre escrever código que funciona bem – em um ambiente do mundo real, ao longo do tempo e sob requisitos em evolução. Modelos de IA de hoje podem assistir com escrever código, mas ainda não podem garantir que o código funciona bem em todas essas dimensões. Esse é o trabalho do desenvolvedor.
Ao dobrar o investimento nas habilidades delineadas acima, desenvolvedores seniores podem continuar a liderar e inovar, desenvolvedores de nível médio podem aprofundar sua expertise, e desenvolvedores juniores podem acelerar sua jornada para maestria. IA lidará com mais e mais da rotina, mas sua criatividade, intuição e engenharia cuidadosa transformarão aquela saída bruta em algo verdadeiramente valioso. IA é uma ferramenta poderosa, mas tudo é sobre como a usamos. Boas práticas de engenharia, julgamento humano e disposição para aprender permanecerão essenciais.
Em termos práticos, seja você programando em par com uma IA "junior ansiosa" que escreve suas funções, ou revisando um diff cheio de código gerado por IA, nunca se esqueça de aplicar sua lente unicamente humana. Pergunte: Isso resolve o problema certo? Outros serão capazes de entender e manter isso? Quais são os riscos e casos extremos? Essas perguntas são sua responsabilidade. O futuro da programação de fato envolverá menos digitação de cada ponto e vírgula à mão e mais direcionamento e curadoria – mas ainda requer desenvolvedores no comando que têm a sabedoria para fazer certo.
No final, grande engenharia de software sempre foi sobre resolução de problemas, não apenas lançamento de código. IA não muda isso: simplesmente nos desafia a elevar nossa resolução de problemas para o próximo nível. Abrace esse desafio, e você prosperará neste novo capítulo de nossa indústria.
¹ Para aprender mais sobre pensamento sistêmico, confira Thinking in Systems: A Primer, 2ª edição, por Donella H. Meadows (Rizzoli, 2008), e The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization por Peter M. Senge (Crown, 2010).
² Para mais sobre este tópico, veja Fundamentals of Software Architecture, 2ª edição, por Mark Richards e Neal Ford (O'Reilly, 2025) e Head First Software Architecture, por Mark Richards, Neal Ford e Raju Gandhi (O'Reilly, 2024).