Compartilhando conhecimento em IA – IA não corrige bagunça, ela só acelera o estrago!

Se a casa está organizada, ela vira amplificador. Se está bagunçada, ela vira microfone aberto para o caos.

O State of AI-Assisted Software Development 2025 crava o essencial: IA amplifica o que já existe. Ela potencializa forças de times maduros e expõe disfunções onde a engenharia é frágil. Não é moralismo. É mecânica de sistema.

Respire e encare o quadro completo. Adoção é quase universal: 90% dos profissionais já usam IA no trabalho. Ótimo. Mas ubiquidade não é sinônimo de valor. Em 2024 o DORA já mostrava que aumentar a adoção poderia piorar a estabilidade e reduzir throughput. Em 2025 há avanço pontual no desempenho, porém a instabilidade persiste, porque o impacto real depende do ambiente onde a IA opera. Tradução: ferramenta não vence sistema.

Quer um norte prático? O relatório apresenta sete capacidades que multiplicam os benefícios da IA: política clara de IA, ecossistema de dados saudável, dados internos acessíveis aos modelos, versionamento forte, lotes pequenos, foco no usuário e plataforma interna de qualidade. Sem isso, você só cria “ilhas de produtividade” que se afogam no mar do downstream.

“Mas meu time sente que está mais produtivo.” Percepções importam, porém podem enganar. Em 2024 já vimos queda de throughput e alta de instabilidade com mais IA; em 2025, o mosaico continua misto. Há ganhos reais em efetividade individual e qualidade de código, mas instabilidade de entrega também cresce. Valor sistêmico exige alinhar ganhos locais ao fluxo ponta-a-ponta. Pense menos em “velocidade de digitação” e mais em capacidade de fluxo.

Aqui entra o Value Stream Management: quando você mapeia o fluxo, mede gargalos e orienta os ganhos da IA ao constraint do sistema, o benefício local vira resultado organizacional. Sem VSM, você só acelera o que já estava travando. Café coado em filtro sujo continua amargo.

Dois lembretes para líderes:

1. Adoção por FOMO cria dívida organizacional. A pergunta não é “qual modelo?”, e sim “em qual parte do nosso fluxo a IA vai reduzir variabilidade e diminuir retrabalho?”.
   
2. Confiança é graduada. A maioria vê ganhos, mas ~30% ainda têm pouca ou nenhuma confiança no código gerado. Trate IA como colaboradora que precisa de verificação, não como autoridade infalível.
   

Feche o ciclo: arrume o que é humano antes de automatizar o erro. Padronize ambientes. Fortaleça versionamento. Trabalhe em lotes pequenos. Eleve sua plataforma interna. Só então peça para a IA pisar no acelerador. Aí, sim, ela amplifica a harmonia em vez do ruído.

Ação única hoje: desenhe seu fluxo atual em um quadro e marque onde a variabilidade explode; use a IA exatamente ali para reduzir fila, não para gerar mais código.

Por Samuel Gonçalves – Gerente de TI na 4Linux

Fontes e referências

• State of AI-Assisted Software Development 2025 (DORA/Google Cloud). Relatório principal usado como base. Versão v.2025.1. Escopo, metodologia, achados, AI Capabilities Model e capítulos de VSM e Platform Engineering. (PDF fornecido pelo usuário.)
  
• DORA 2024 – Accelerate State of DevOps. Base para as estatísticas de queda de throughput e aumento de instabilidade com maior adoção de IA. Link: dora.dev/dora-report-2024.

• DORA AI Capabilities Model (2025). Sete capacidades que amplificam os benefícios da IA: política clara, dados saudáveis, dados internos acessíveis, versionamento forte, lotes pequenos, foco no usuário, plataforma interna de qualidade. (Capítulo do relatório 2025.)