Diasoft explica por que juniores, mágica da IA e plataforma própria não salvam projetos de desenvolvimento

A Diasoft e outras empresas de TI analisaram três mitos persistentes que fazem grandes clientes continuarem perdendo dinheiro e tempo em desenvolvimento. São eles: a crença de que um projeto complexo pode ser acelerado com contratação em massa, de que um sistema antigo pode ser reescrito quase por completo pela IA e de que o problema da eficiência se resolve de vez com o lançamento de uma plataforma própria. Os autores da discussão afirmam que as três ideias só parecem lógicas no papel: em projetos enterprise reais, elas costumam criar caos, aumentar a dívida técnica e encarecer as mudanças.

O primeiro mito é "vamos colocar mais gente e andar mais rápido". Os participantes lembram que essa abordagem contraria a lei de Brooks: quanto mais pessoas são jogadas num projeto complexo já atrasado, maiores os custos de comunicação e mais difícil a sincronização. Na prática, isso aparece num conjunto conhecido de sintomas: as equipes constroem partes incompatíveis do sistema, erros surgem nas integrações, a UX diverge entre produtos e os requisitos de escalabilidade e segurança deixam de ser cumpridos de forma uniforme.

Isso fica especialmente evidente onde centenas de equipes trabalham ao mesmo tempo. Segundo os entrevistados, juniores e desenvolvedores apenas baratos não compensam a falta de pensamento arquitetural. Pelo contrário: após seis a doze meses, a organização muitas vezes fica com dívida técnica acumulada e precisa refazer uma parte substancial da solução.

O segundo mito envolve a IA generativa. Aqui a posição dos especialistas é mais sutil: eles não negam que ferramentas como Cursor, modelos internos e cenários com agentes já aceleram o time-to-market, reduzem o volume de trabalho manual repetitivo e ajudam a fechar bugs mais rápido. Algumas equipes até tratam o consumo de tokens como uma métrica de eficiência à parte.

Mas isso não significa que uma rede neural consiga reescrever "da noite para o dia" um sistema legado desenvolvido ao longo de dez ou quinze anos. Quando se fala em centenas de milhares ou milhões de linhas de código, não basta gerar: validação, restrições de arquitetura, requisitos de segurança da informação e padrões únicos para todo o perímetro são críticos. Por isso, a IA funciona como uma camada útil dentro do pipeline, e não como substituta autônoma da função de engenharia.

Para migração e transpilação em massa, continuam sendo necessários ferramentas determinísticas, parsing, transformações de AST e pessoas que entendam o contexto de negócio e consigam verificar o que exatamente o modelo gerou.

O terceiro mito é "vamos construir nossa plataforma e deixar de depender do mercado". Na discussão, observa-se que esse caminho às vezes realmente funciona, mas só em empresas com horizonte de investimento muito longo, orçamento enorme e dependência crítica do negócio em relação à própria plataforma digital. Como referência, cita-se o caso de um grande banco que gastou anos e dezenas de bilhões de rublos numa plataforma interna, reiniciando o projeto várias vezes.

Para a maioria das empresas, essa estratégia significa não aceleração, mas anos dedicados à construção de infraestrutura em vez de resolver problemas aplicados. Há também um contra-argumento: se for reunido um pequeno grupo de especialistas seniores fortes, com autonomia e ferramentas modernas de IA, parte do caminho pode ser percorrida bem mais rápido do que antes. Mas nem os defensores dessa ideia propõem uma falsa dicotomia.

Trata-se antes de um modelo híbrido, em que o núcleo do produto fica dentro da empresa, enquanto equipes externas ou fornecedores de plataforma cobrem serviços específicos e picos de projeto.

Disso decorre uma visão mais pragmática do mercado de desenvolvimento sob encomenda. Os clientes compram cada vez menos simples horas de programadores e esperam cada vez mais que o fornecedor assuma o resultado inteiro: monte rapidamente uma arquitetura funcional, incorpore verificações de qualidade e segurança, aplique bem a IA e reduza o tamanho da equipe sem queda de qualidade. Na avaliação dos participantes, com alto grau de automação e um processo bem estruturado, uma equipe de quatro a cinco pessoas pode entregar o volume que antes exigia doze a quinze.

Mas essa economia não surge do nada nem da "mágica dos prompts". Ela vem de padrões, pipeline, análise estática, testes automatizados, líderes maduros e uma divisão clara entre o que pode ser entregue à máquina e o que continua sendo responsabilidade humana.

O que isso significa para o mercado: a era das respostas simples no desenvolvimento enterprise está acabando. Contratação em massa sem arquitetura forte já não parece um acelerador eficaz, a IA sem limites não vira uma fábrica de código autônoma, e uma plataforma própria sem escala de negócio facilmente se torna uma distração cara. Ganharão as equipes que souberem combinar expertise sênior, abordagem de plataforma e automação da entrega. Nesse esquema, a IA não é uma varinha mágica, mas um amplificador de um sistema de engenharia que já é maduro.