Liderança em engenharia através da curva GenAI: O que a pesquisa de 2025 realmente nos diz
Como a IA generativa está a redefinir a liderança em engenharia e o sucesso das equipas
Conclusões
- A IA generativa (GenAI) passou de uma tecnologia nova para uma parte essencial dos fluxos de trabalho diários de engenharia em 2025.
- O maior impacto do GenAI não vem das ferramentas em si, mas da liderança e dos sistemas organizacionais que orientam a sua adoção.
- Líderes de engenharia eficazes concentram-se em cultivar sistemas, cultura e dinâmicas de equipa, em vez de depender exclusivamente de novas tecnologias para impulsionar resultados.
- Construir literacia e uma compreensão partilhada do GenAI é crucial — os líderes devem filtrar o exagero e fomentar a clareza.
2025 foi um ano de grande avanço na engenharia de software. GenAI ultrapassou a linha da experimentação para a realidade quotidiana — remodelando a forma como os desenvolvedores projetam, codificam, colaboram e tomam decisões.
Mas a maior transformação não é a própria tecnologia. É a liderança necessária para guiar as equipas de engenharia através desta mudança.
Por exemplo, o recente webinar de DX “AI & Produtividade: Um Ano em Revista,” com a participação de investigadores da Microsoft, Google e GitHub, reforçou o que muitos líderes de engenharia estão a experienciar hoje:
O impacto da AI não é determinado pelas ferramentas—é determinado pelos sistemas, cultura e liderança.
Abaixo encontra-se uma perspetiva clara e fundamentada em investigação sobre como as equipas de engenharia podem navegar na Curva GenAI e alcançar um valor significativo e mensurável.
A curva do GenAI: Da sensibilização à realização de valor
1. Sensibilização — desenvolver literacia, não exagero
Os engenheiros encontram o GenAI pela primeira vez através de demonstrações, formações ou conversas. É aqui que os líderes devem filtrar o ruído, fornecer clareza e construir um entendimento comum.
Frameworks como o SPACE, AI Measurement Framework e DX Core 4/DORA‑2025 enfatizam a criação de modelos mentais comuns antes de procurar métricas de produtividade.
A sensibilização é sobre compreensão partilhada — não entusiasmo.
2. Exploração — permitir a experimentação segura
Esta fase é definida por PoCs, hackathons, experiências com APIs e testes de prompts. As equipas testam limites, quebram coisas e aprendem rapidamente.
Principais conclusões da pesquisa:
- Utilização de tokens = insight, não restrição
- Tamanhos de lote pequenos + controlo de versão rigoroso + diretrizes claras de IA = retornos desproporcionados
- Evite métricas enganosas: % de código gerado por AI ≠ sucesso. A AI muitas vezes cria valor ao eliminar código de forma segura, não ao gerar mais.
A exploração funciona melhor quando os líderes proporcionam segurança psicológica, orientações e recursos.
3. Integração — quando a IA se torna parte do ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC)
Esta etapa é onde os experimentos se tornam produtos minimamente viáveis (MVPs) e o GenAI se integra nos fluxos de trabalho diários:
- Geração e revisão de código
- Documentação e recuperação de conhecimento
- Automação de testes
- integração contínua e entrega contínua (CI/CD) e implementação
- Compreensão do sistema legado
Pesquisas da Microsoft, Google e GitHub deixam claro: a IA só cria valor real quando integrada nos rituais de engenharia existentes — e não como uma ferramenta separada.
A integração requer:
- Alinhamento de segurança e conformidade
- Rever normas para diffs gerados por IA
- Telemetria para o comportamento do agente
- Propriedade clara entre equipas
4. Realização de valor — de fazer mais rápido a pensar melhor
O verdadeiro valor do GenAI aparece quando ele reduz:
- Carga cognitiva
- Incidentes e regressões
- Tempo gasto a compreender código legado
- Lacunas na documentação
- Fricção entre equipas
DX destaca que a programação ocupa apenas cerca de 14% do tempo dos desenvolvedores, por isso o maior impacto ocorre em:
- Transferência de conhecimento
- Coordenação
- Documentação
- Planeamento
- Reduzindo a alternância de contexto
Esta fase não é sobre gerar mais código — é sobre gerar mais clareza.
Mentalidades em movimento: A psicologia da engenharia importa
A adoção do GenAI não é uniforme — e essa diversidade é uma força.
As equipas normalmente incluem:
- Entusiastas — ultrapassar limites
- Pragmatistas — adotantes constantes
- Céticos — proteger contra pontos cegos
- Adotantes discretos — usam IA silenciosamente, muitas vezes de forma eficaz
A investigação acrescenta nuances importantes:
- Dependência excessiva de IA reduz a colaboração e a mentoria
- Os programadores juniores correm o risco de perder oportunidades fundamentais de resolução de problemas
- A criatividade aumenta quando a IA expõe passos intermédios ("costuras")
Os líderes devem garantir que a IA complemente — e não substitua — a conexão e o aprendizado humano.
A nova identidade de um programador
Em todas as pesquisas, um tema é claro: os desenvolvedores estão a tornar-se orquestradores, não apenas implementadores.
Os futuros programadores irão:
- Intenção de design
- Definir restrições
- Supervisionar fluxos de trabalho agenciais
- Avaliar saídas de IA
- Tomar decisões arquitetónicas que a IA não pode
Esta evolução eleva a habilidade de engenharia — não a diminui.
Fluxos de trabalho agênticos: O próximo salto
A próxima fase do GenAI vai além da solicitação. Os fluxos de trabalho de equipas e agentes serão padronizados:
- Bibliotecas de prompts ao nível do repositório
- Paralelização de tarefas entre agentes
- Supervisão orientada por telemetria
- Novas normas de revisão de código para alterações geradas por máquinas
A investigação da IA agentic da Google deixa isto claro:
- Os agentes executarão tarefas de ponta a ponta
- Os programadores passarão para supervisão estratégica e design de sistemas
Capacitação estruturada: O que as organizações de alto desempenho fazem bem
As principais organizações de engenharia estão a investir em:
- Formação obrigatória: Uma base consistente previne uma adoção desigual e arriscada.
- Horas de aprendizagem e desenvolvimento para exploração: O tempo de aprendizagem do GenAI não é opcional — é estratégico.
- Consciencialização sobre tokens (não policiamento de tokens): O objetivo é visibilidade e sustentabilidade.
- DevEx como uma função de primeira classe: As equipas de plataforma e de processos amplificam a eficácia da IA muito mais do que as ferramentas por si só.
Manual de liderança para 2026
Os líderes de engenharia devem:
- Selecione a sensibilização: Seja o filtro — partilhe o que importa.
- Exploração de patrocinadores: Celebre a aprendizagem, não apenas a vitória em PoCs.
- Ponte para a integração: Trabalhar em produto, infraestrutura e segurança para operacionalizar a IA.
- Mentalidade de campeão na diversidade: Entusiastas, céticos e pragmáticos são todos importantes.
- Monitorizar resultados ao nível do sistema: Acompanhar velocidade + qualidade + satisfação — nunca isoladamente.
Pensamento final
GenAI não é um exercício de adoção de ferramentas. É uma transformação cultural, e os líderes de engenharia são os navegadores. As organizações que prosperam serão aquelas que equilibram:
- Experimentação com disciplina
- Autonomia com governança
- Inovação com liderança intencional
A curva do GenAI está aqui — e, com uma liderança ponderada, torna-se não uma disrupção, mas um multiplicador.
Referências:
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