Cognition chega à América Latina: Devin já é usado no Itaú e no Nubank

A Cognition, criadora do engenheiro de IA autônomo Devin, anunciou sua expansão para a América Latina. O anúncio foi feito na semana passada no MASP, em São Paulo, para executivos de grandes empresas, órgãos públicos e companhias de tecnologia. O principal argumento da empresa são os casos de clientes. No Itaú, mais de 75% das equipes de tecnologia usam o Devin, e no Nubank a migração de um monólito com vários milhões de linhas levou semanas em vez de anos e custou mais de 20 vezes menos. Todos os números foram divulgados pela própria Cognition e não foram verificados de forma independente.

Por que esta região

A Cognition descreve a América Latina como um dos mercados mais mobile-first do mundo. WhatsApp, bancos digitais e novos produtos financeiros se espalharam muito rápido por lá, mas os sistemas por trás deles ficaram para trás. Um cliente no Brasil paga o almoço com QR code, enquanto o banco que processa o pagamento ainda roda em COBOL.

O mercado de desenvolvedores, por sua vez, é enorme: são 15,8 milhões de contas no GitHub, quase cinco vezes mais do que em 2020. É a terceira maior comunidade, atrás apenas dos Estados Unidos e da Índia. Mesmo assim, na lógica da Cognition, contratar mais gente não resolve o problema. É preciso um novo jeito de escrever, modernizar e manter código, e o Devin se posiciona justamente como essa ferramenta.

O que mostram os casos de clientes

Entre os clientes do Devin na região, a empresa cita Itaú, Nubank, Santander, Natura e EBANX. Os números mais detalhados são de dois bancos:

• Itaú: mais de 75% das equipes de tecnologia usam o Devin;
• mais de 300 000 repositórios foram documentados;
• a migração de serviços legados de .NET para Java é 6 vezes mais rápida;
• cerca de 70% das vulnerabilidades de segurança são corrigidas automaticamente;
• no banco como um todo, a capacidade de entrega da engenharia cresceu de 20% a 30%;
• Nubank (cerca de 140 milhões de clientes): a migração de um monólito com vários milhões de linhas caiu de anos para semanas, e o custo foi mais de 20 vezes menor.

Todas essas tarefas — documentação, migrações, correção de vulnerabilidades — têm escopo limitado e podem ser verificadas: há testes e critérios de conclusão. É nesse tipo de tarefa que os agentes autônomos têm os melhores resultados. A metodologia usada para medir a "capacidade de entrega" não foi divulgada, assim como a linha de base da comparação. O número de 20–30% para o banco parece plausível, mas o mais correto é tratá-lo como uma estimativa do cliente e do fornecedor.

Os planos da Cognition na região

A equipe de São Paulo vai atender clientes de toda a América Latina e investir no ecossistema local de desenvolvedores. A empresa está contratando na região, inclusive deployed engineers, engenheiros que são incorporados às equipes dos clientes. Para levar um agente a um ambiente regulado, esse é um elemento-chave: sem pessoas ao lado da base de código de um banco ou de um órgão público, o piloto costuma travar em permissões de acesso, processos de revisão e requisitos de segurança.

A mensagem da Cognition é dirigida a bancos, operadoras de telecomunicações, varejistas e governos locais: por que importar software escrito em outro lugar se a região tem desenvolvedores, mercado e, agora, ferramentas?

Por onde começar, para times que estão avaliando agentes

Se você é responsável pela engenharia de uma empresa com muito legado, o que vale repetir não são os slogans, mas a escolha das tarefas. Comece por migração, documentação ou correção de vulnerabilidades, em que o resultado pode ser verificado automaticamente. Antes do piloto, registre métricas de base: tempo por tarefa, proporção de mudanças aceitas e custo de cada pull request incorporado.

Verifique a cobertura de testes: sem ela, o agente não tem sinal de que não quebrou nada. Combine antecipadamente com a área de segurança os acessos, o armazenamento de dados e as regras de revisão de código. E calcule a economia no ciclo completo, incluindo o tempo das pessoas que revisam o resultado: é ali que costuma se esconder a diferença entre o efeito anunciado e o real.