A pergunta que as pessoas não param de fazer é se a IA vai varrer os programadores em cinco anos. Eu acho que essa pergunta já está um passo atrasada. A coisa mais feia está acontecendo mais embaixo. Eu sempre volto para um cenário muito direto do mundo real: uma pequena software house costumava montar um app empresarial rotineiro com uma pessoa de produto, uma designer, um par de desenvolvedores de interface, um desenvolvedor de servidor e alguém de testes. Aí o dono obrigou o pessoal sênior a começar a usar IA nas partes chatas. Os modelos de banco de dados saíam rápido. As rotas básicas de cadastro, leitura, edição e exclusão saíam rápido. As páginas de formulário saíam rápido. Até os esqueletos de teste saíam rápido. Uma fatia enorme do trabalho júnior simplesmente evaporou.
Essa é a parte que gente demais ainda se recusa a dizer com clareza. A IA não está matando principalmente a ideia de programar. Ela está atacando o velho campo de treinamento: painéis administrativos, ferramentas internas, interfaces de integração padronizadas, telas carregadas de formulários, estrutura inicial de testes, lógica de migração e todos aqueles tickets repetitivos que antes eram irritantes, mas úteis, porque ensinavam como os sistemas reais de fato funcionam. Quando essa camada começa a ser comida pela IA, a profissão não desaparece da noite para o dia. A escada desaparece.
O velho caminho de iniciante nunca foi glamouroso
Ninguém entrou em software sonhando em construir página de configuração de conta ou mais um painel interno de aprovação.
Mas foi assim que muita gente aprendeu.
Aprendeu mexendo com:
- tickets chatos
- correções repetitivas de bug
- telas de cadastro, leitura, edição e exclusão
- regras de validação
- cola de integração
- painéis administrativos
- limpeza de testes
- documentação que ninguém queria tocar
Esse trabalho não era impressionante. Ainda assim, era valioso.
Ele permitia que iniciantes errassem em coisas administráveis. Dava repetição. Ensinava o quão bagunçado o software real é quando você sai dos tutoriais.
É exatamente por isso que eu acho esse momento tão perigoso. A IA está aterrissando mais forte na camada menos glamourosa, e essa camada era o sistema de aprendizado, gostando disso ou não.
A economia fica brutal muito rápido
O motivo de isso tudo estar andando tão rápido não é que os modelos sejam mágicos. É que a aritmética é brutal.
Se uma pessoa sênior consegue tirar via instrução uma primeira passada decente para:
- um painel interno
- um lote de rotas
- um formulário de permissões
- um script de migração
- estrutura inicial de testes unitários
no tempo que antes levava para uma pessoa júnior se ambientar, fazer perguntas e construir a primeira versão na mão, a gestão não vê um debate filosófico. A gestão vê compressão de custo.
É por isso que eu não compro a frase reconfortante de que “a IA ainda erra”. Claro que erra. Esse não é o limiar que importa. Se a pessoa sênior consegue corrigir a saída da IA mais rápido do que consegue orientar a pessoa júnior ao longo do processo, a cadeira júnior fica muito mais difícil de defender.
É por isso que times pequenos de repente parecem ainda menores
Eu acho que as pessoas não percebem o quão concreto isso já é.
Pega um projeto absolutamente normal: um cliente quer um app interno com formulários, papéis de usuário, relatórios e algumas integrações. Alguns anos atrás, isso significava entregar um pedaço da implementação para pessoas júnior porque o trabalho era previsível e consumia tempo.
Agora a conversa muda.
Em vez de:
- “deixa o júnior fazer os formulários”
- “deixa o júnior montar a base da integração”
- “deixa o júnior preparar os testes”
vira:
- “faz a pessoa sênior gerar a primeira passada com IA”
- “revisa segurança e lógica de negócio”
- “entrega mais rápido com menos gente”
Isso não é teoria. Isso é mudança de fluxo de trabalho. E, quando um fluxo de trabalho muda desse jeito, o tamanho da equipe muda junto.
A profissão sobrevive. A faixa de entrada não
Essa é a distinção que eu gostaria que mais gente fizesse.
Ainda vai haver engenheiros.
Ainda vai haver bugs difíceis.
Ainda vai haver integrações feias, falhas de segurança, incidentes em produção, problemas estranhos de performance, tradeoffs de arquitetura, bugs de permissão e regras de negócio que nenhum modelo entende de forma limpa numa única instrução.
Mas nada disso protege a velha faixa de entrada.
O que antes era um campo de treinamento agora parece, da cadeira de uma pessoa gestora, exatamente o lugar em que a IA deve economizar dinheiro primeiro.
É por isso que isso é muito mais duro do que a pergunta “os programadores vão desaparecer?”.
Não, não desse jeito.
A versão mais dura é: as empresas ainda vão pagar para seres humanos aprenderem em cima do trabalho que a IA agora já faz bem o bastante?
Essa resposta parece muito pior.
“É só aprender IA” não é uma resposta completa
Eu também acho que muito do conselho nesse espaço é superficial demais.
Sim, pessoas novas no desenvolvimento deveriam aprender as ferramentas.
Sim, se recusar a usar IA é burrice.
Mas “usar IA” não é um plano de carreira por si só.
Se tudo o que você faz é usar IA para ir mais rápido exatamente na camada que o mercado já está tentando desvalorizar, você não está escapando do problema. Você está sentado dentro dele.
O valor mais seguro está subindo:
- quebra mais clara de requisitos
- pensamento sistêmico
- julgamento de arquitetura
- depuração de bobagem gerada
- saber quando um código só parece correto
- entender como a lógica de produto e a lógica de negócio realmente se encaixam
Essa é uma barra diferente de “sabe escrever código”.
O risco de longo prazo é um colapso do pipeline
Essa é a parte em que eu acho que as empresas estão entrando sonâmbulas.
Pessoas sênior não aparecem do nada. Normalmente elas vêm de anos fazendo trabalho menor, mais bagunçado e repetitivo, até que a biblioteca de padrões na cabeça fique forte o bastante para lidar com coisas mais difíceis.
Se as empresas esvaziam essa camada de forma agressiva demais porque a economia de curto prazo parece incrível, elas podem descobrir depois que economizaram dinheiro queimando o caminho que antes produzia as futuras pessoas sênior.
Esse tipo de erro me parece muito plausível.
Ele se encaixaria perfeitamente no padrão:
- comemora eficiência agora
- ignora o problema de formação
- entra em pânico depois quando o mercado estiver cheio de gente que usou ferramentas de IA mas nunca construiu julgamento profundo de verdade
O que eu diria para uma nova pessoa desenvolvedora agora
Se eu estivesse começando hoje, eu pararia de pensar no objetivo como “ser alguém que escreve código”.
Isso é pequeno demais.
Eu tentaria me tornar alguém que consegue:
- entender o sistema inteiro
- enxergar onde o código gerado é fraco
- rastrear bugs através das camadas
- pensar sobre permissões e estados de falha
- transformar pedidos vagos em arquitetura viável
- usar IA sem confiar cegamente nela
Porque o mercado vai pagar menos por saída bruta de código do que pagava antes. Vai pagar mais pela pessoa que sabe se aquela saída é segura, completa e digna de ir para produção.
Pensamento final
Então não, eu não acho que a IA simplesmente “mate programadores”.
Eu acho que ela faz primeiro uma coisa mais suja.
Ela esvazia por dentro o trabalho barato, repetitivo e amigável para iniciantes que antes ensinava as pessoas a se tornarem programadoras em primeiro lugar.
É por isso que a luta real aqui não é IA versus engenharia de software.
É IA versus a escada júnior.
E, se essa escada cair, o dano não vai aparecer só nos números de contratação deste ano. Vai aparecer alguns anos depois, quando todo mundo perceber de repente o quão difícil ficou encontrar gente com julgamento real.