Transparência: este guia foi escrito pela equipe da Quality Planning Sistemas, empresa de software de Curitiba que usa IA no desenvolvimento dos próprios produtos e dos projetos sob medida. As fontes estão no fim do texto.
Desenvolvimento de software com IA é o uso de ferramentas de inteligência artificial generativa para escrever, revisar, testar e documentar código. Em vez de digitar cada linha, o desenvolvedor descreve o que precisa, a ferramenta propõe o código e a pessoa avalia, corrige e integra ao sistema.
Isso mudou bastante a rotina das equipes desde 2023. Mas “fazer software com IA” não significa que a IA faz tudo sozinha, e é aí que estão as maiores confusões de quem vai contratar um projeto.
Como a IA é usada no desenvolvimento de software
As ferramentas mais comuns hoje são assistentes dentro do editor de código e agentes que executam tarefas maiores, como o Claude Code, o Cursor e o GitHub Copilot. Na prática, elas ajudam em cinco frentes:
- Protótipo: gerar rapidamente as telas principais para o cliente validar o fluxo antes do código definitivo.
- Código repetitivo: cadastros, listagens, relatórios, chamadas de API e validações, que seguem padrões conhecidos.
- Testes automatizados: escrever os testes junto com o código, algo que muitas equipes deixavam para depois.
- Documentação: explicar o que cada parte faz e manter isso atualizado.
- Manutenção: entender código antigo, encontrar a causa de um erro e sugerir a correção.
O que continua com as pessoas: entender o negócio, decidir a arquitetura, definir regras de negócio, cuidar da segurança e revisar tudo o que a IA escreveu antes de ir para produção.
O que dizem os estudos sobre produtividade
Os números variam muito conforme o tipo de tarefa:
- Em um experimento controlado do GitHub (2022), 95 desenvolvedores escreveram um servidor HTTP em JavaScript. Quem usou o Copilot terminou 55% mais rápido (1h11 contra 2h41 em média). É uma tarefa isolada e bem definida, o melhor cenário para a IA.
- Em um estudo do METR publicado em julho de 2025, 16 desenvolvedores experientes trabalharam em 246 tarefas reais de projetos de código aberto que já conheciam. Com IA, eles levaram 19% mais tempo, embora acreditassem ter ficado 20% mais rápidos. A própria METR informa que esses resultados ficaram desatualizados e publicou novos dados em fevereiro de 2026.
- O relatório DORA 2024, do Google Cloud, encontrou ganho de produtividade individual com a adoção de IA, mas também impacto negativo na estabilidade e na vazão das entregas de software.
- Em junho de 2026, o Gartner previu que, até 2028, o uso de ferramentas de IA para programar pode custar mais do que o salário médio de um desenvolvedor, por causa do consumo crescente de tokens, se não houver controle de uso.
A leitura que fazemos: a IA acelera muito o que é padrão e repetitivo, e ajuda menos (ou até atrapalha) em sistemas grandes e cheios de contexto, se for usada sem método. O ganho depende de como a equipe trabalha, não só da ferramenta.
Onde a IA ajuda de verdade em um projeto
| Etapa | Ganho com IA | Cuidado necessário |
|---|---|---|
| Protótipo das telas | Alto: telas navegáveis em pouco tempo | Validar o fluxo com quem vai usar |
| Cadastros, relatórios e APIs simples | Alto | Revisar regras e validações |
| Integrações com outros sistemas | Médio | Testar com dados reais e tratar falhas |
| Regras de negócio complexas | Baixo a médio | Especificar bem e testar cada cenário |
| Segurança e dados pessoais (LGPD) | Baixo | Revisão humana obrigatória |
| Testes e documentação | Alto | Conferir se os testes cobrem o que importa |
Os riscos de um projeto feito com IA
- Código sem revisão: a IA escreve código que parece certo e às vezes não é. Sem revisão, o erro aparece em produção.
- Segurança: falhas de controle de acesso, dados expostos e senhas no código são problemas clássicos que a IA pode repetir.
- Sistema que ninguém entende: se o código foi gerado sem padrão, a manutenção fica cara. Arquitetura e padrões definidos pela equipe evitam isso.
- Dados do cliente nas ferramentas: é preciso saber quais ferramentas recebem o código e os dados do projeto, e em que condições.
- Expectativa errada de prazo: escrever código ficou mais rápido, mas entender o problema, validar com o cliente e implantar não ficou na mesma proporção.
Como contratar desenvolvimento de software com IA
Perguntas que valem a pena fazer ao fornecedor:
- Em quais etapas vocês usam IA, e quais continuam manuais?
- Quem revisa o código gerado, e como?
- Os testes automatizados fazem parte da entrega?
- Em quais ferramentas o código e os dados do projeto são processados?
- O ganho de prazo da IA aparece na proposta?
- Quem mantém o sistema depois da entrega?
Na Quality Planning Sistemas, usamos IA em todas as etapas, do protótipo à documentação, com revisão da equipe em todo o código. É a mesma forma de trabalho dos nossos produtos, como o Sistema Quality, usado por mais de 900 redes de ensino. Veja como funciona o nosso desenvolvimento de software sob medida e quanto custa desenvolver um sistema.
Fontes
- GitHub. Research: quantifying GitHub Copilot’s impact on developer productivity and happiness, 7 set. 2022.
- METR. Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, 10 jul. 2025.
- DORA / Google Cloud. Accelerate State of DevOps Report 2024.
- TI Inside. IA poderá custar mais que programadores até 2028, diz Gartner, 30 jun. 2026.
Fontes consultadas em 10 de outubro de 2026.
Perguntas frequentes
Desenvolver software com IA é mais barato?
Costuma ser mais rápido nas partes repetitivas (cadastros, telas, integrações simples, testes e documentação), e isso reduz horas de trabalho. Mas levantamento de requisitos, regras de negócio, revisão, segurança e implantação continuam pesando. Desconfie de promessas de sistema completo em poucos dias: peça para ver como o código gerado é revisado e testado.
Um sistema feito com IA é seguro?
Pode ser, se o código passar por revisão de uma pessoa experiente, testes automatizados e boas práticas de segurança (controle de acesso, validação de dados, segredos fora do código). O risco está em colocar em produção código gerado sem revisão. Pergunte ao fornecedor como ele revisa, testa e onde os dados do projeto são processados.
Dá para criar um sistema só com IA, sem programador?
Para protótipos e ferramentas internas simples, ferramentas de IA e no-code já resolvem bastante. Para um sistema que guarda dados de clientes, cobra, integra com outros sistemas e precisa ficar no ar por anos, ainda é preciso alguém que entenda de arquitetura, segurança e manutenção, porque é aí que estão os problemas mais caros.
A IA substitui a empresa de software?
Não. Ela muda a forma de trabalhar: menos tempo digitando código e mais tempo entendendo o problema, revisando e testando. Por isso faz sentido escolher um fornecedor que já use IA no processo e repasse parte do ganho em prazo e preço, mas que continue responsável pela qualidade do que entrega.