Agência analisou 4 910 orçamentos: hoje se reservam 2,2 vezes menos horas para autenticação

Quando CEOs dizem que a IA escreve 20%, 30% ou até 90% do código, o cliente fica com uma única pergunta: quanto custa um aplicativo agora? Sergey Nikonenko, diretor de uma agência de desenvolvimento mobile e web, decidiu responder em horas e rublos. Ele usou dados internos: orçamentos, apontamentos de horas no Jira e commits do GitLab. A porcentagem de código gerado não entrou no cálculo.

O que mostraram os orçamentos

O arquivo tem 4 910 orçamentos, mas poucos serviam para comparação: é preciso que os documentos tenham a mesma estrutura. A autenticação pôde ser comparada em 12 orçamentos de 2025 e em 19 de 2026. A mediana de horas orçadas caiu de 124 para 56, ou seja, 2,2 vezes. A dispersão também diminuiu: os 50% centrais das estimativas iam de 64 a 178 horas e passaram a ir de 24 a 70.

O valor da hora mudou menos. Em sete orçamentos de cada ano, a taxa mediana de desenvolvimento baixou de 3 900 para 3 600 ₽, cerca de 8%. O autor não multiplica as duas medianas para obter o preço de uma funcionalidade: horas e taxas vêm de amostras diferentes, e esse cálculo exigiria pares dos mesmos orçamentos.

Na prática, isso significa que está na hora de revisar as tarefas conhecidas nos modelos de orçamento. Mas não dá para escrever no modelo o mínimo de 12 horas para autenticação: sob o mesmo nome de épico, produtos diferentes escondem implementações diferentes.

Jira e GitLab: onde os números são mais traiçoeiros

Com o resultado real, a coisa se complica. Cumprir o orçamento, por si só, diz pouco. Um aplicativo mobile com painel administrativo ficou dentro do orçamento em 100% (1 359 de 1 360 horas). Um produto de desenvolvimento pessoal, planejado já com IA, chegou a 101% (520 de 515), embora o projeto ainda esteja em andamento. Só que ele já foi orçado levando os agentes em conta: a economia esperada pode ter sido descontada de antemão, e os 101% não mostram se a IA ajudou ou não. Um projeto com crescimento de escopo chegou a 182%, mas teve 23 reestimativas, e na comparação vale o orçamento original.

Há outro problema de apuração: no serviço de expedições, o Jira registrou 311 horas, mas cerca de 120 horas de trabalho não chegaram ao tracker. O autor as acrescentou por estimativa. Sem essa correção, a economia pareceria melhor, mas o cálculo seria pior.

O GitLab serve para ver a participação dos agentes pelo trailer Co-Authored-By: Claude na mensagem do commit. No site de cosméticos, 92% dos 802 commits estão marcados com coautoria de IA, e um único desenvolvedor os fez em 37 dias úteis. No aplicativo mobile, o quadro é mais revelador: até junho de 2026 não há marcações, e no outono elas aparecem em quase todos os commits.

Ainda assim, o trailer indica apenas a coautoria declarada. Por ele, não dá para saber quantas linhas a IA escreveu nem quantas horas economizou. E, se o desenvolvedor usou IA mas não colocou a marcação, o trabalho dele fica fora do retrato.

Por isso, projetos sem trailers não podem ser chamados de desenvolvimento sem IA.

Coeficientes finais e seus limites

O resultado principal é este: divide-se o orçamento pelas horas reais. No site de cosméticos, deu cerca de 2,5× (594 horas de orçamento contra 240 reais). Mas 594 correspondem a 80% das 742 horas originais, e os 80% de conclusão foram informados pelo dono do projeto, sem conferência independente por tarefas fechadas. No serviço de expedições, 1 627 horas de orçamento contra cerca de 431 reais resultam em aproximadamente 3,8×. Na conclusão, o autor arredondou com cautela para 3×; essa é uma escolha dele, não um limite estatístico.

As limitações são listadas pelo próprio autor:

• Os projetos não foram distribuídos aleatoriamente entre trabalho com agentes e sem agentes.
• Só há dois casos AI-first comparáveis com os orçamentos antigos. Ambos são web, com Next.js e Nest.js.
• Gerentes de projeto ficaram de fora, então são horas de desenvolvimento, não o custo total.
• Os prazos de entrega no calendário não foram comparados.

Há também um contra-argumento. Em um experimento randomizado do METR, desenvolvedores experientes com ferramentas de IA, em tarefas familiares de projetos open source, trabalharam 19% mais devagar. O autor não afirma ter refutado esse estudo: o tipo de comparação dele é outro, e os dados dele não explicam por que os resultados divergem.

O que fazer com isso

Para equipes que fazem orçamentos, a conclusão é pé no chão. Primeiro: revise as normas de horas para tarefas típicas, como autenticação, e não leve os números antigos para os projetos novos de forma automática. Segundo: não prometa ao cliente que tudo vai ficar várias vezes mais barato, porque o valor da hora se move bem mais devagar. Terceiro: implante um controle decente de horas. Se parte do trabalho não chega ao tracker, qualquer coeficiente de aceleração sai embelezado. Quarto: não tome a fatia de commits com marcação de IA como medida de produtividade. É apenas um rastro no histórico do repositório.

O estudo em si é honesto, porque mostra abertamente seus pontos fracos. Para o setor, serve de exemplo de como checar nos próprios dados as alegações de "aceleração de várias vezes" e de como não vender uma comparação com orçamentos como se fosse um experimento controlado.