Nos últimos dois anos, desenvolvedores do mundo inteiro passaram a escrever código mais rápido do que nunca. A IA se tornou a extensão natural e ampliou a nossa capacidade de produzir. Mas a pergunta que fica é: será que estamos produzindo melhor ou apenas produzindo mais?
A ilusão da velocidade
A maior parte dos desenvolvedores sente que ficou “mais produtivo” usando IA. Essa percepção é real, mas incompleta.
O relatório AI Copilot Code Quality 2025, da GitClear, analisou mais de 211 milhões de linhas de código entre 2020 e 2024. Os resultados mostram um padrão claro:
- O volume de código adicionado nunca foi tão alto.
- O volume de código refatorado nunca foi tão baixo.
- A duplicação de código explodiu.
Ou seja: estamos gerando mais software e menos arquitetura. E isso é importante porque produtividade não é escrever mais, é escrever o mínimo necessário para resolver um problema sem comprometer o futuro. Com a IA, ficou fácil demais aumentar o passado técnico da empresa sem perceber.
O custo do excesso invisível
Sempre que uma sugestão de IA é aceita sem reflexão, criamos um pequeno débito técnico de futuro incerto. Isoladamente, não é um problema. Mas centenas desse tipo, espalhados por semanas e sprints, começam a deformar um sistema de maneiras difíceis de perceber.
Os dados mostram exatamente isso:
Em 2024, pela primeira vez na história, o número de linhas copy/paste ultrapassou o número de linhas movidas (refatoradas).
A chance de um commit conter um bloco duplicado cresceu aproximadamente 10 vezes desde 2022.
A maior parte das mudanças está acontecendo em código com menos de um mês, sinal de churn acelerado e sistemas instáveis.
O que parece produtividade, de perto, é um aumento disfarçado do custo de manutenção. E o paradoxo é cruel: quanto mais “produtivo” o time acredita estar sendo, mais lento ele tende a ficar nos meses seguintes.
O paradoxo da IA: rápido agora, lento depois
Os dados do Google DORA 2024 confirmam a tendência: para cada +25% de adoção de IA, a estabilidade de entrega cai 7,2%.
Não porque a IA gere código ruim, ela gera código rápido. E código rápido não é, necessariamente, código integrável, simples ou sustentável. Acontece que a IA é ótima para expandir, mas péssima para consolidar.
Ela escreve, mas não organiza. Sugere, mas não julga. Completa, mas não edita o sistema como um todo. Isso significa que, quanto mais aceleramos a produção de código, mais difícil fica navegar por ele no futuro.
Produtividade de verdade tem outro nome
À medida que a IA domina o ato de escrever, a verdadeira produtividade muda de forma. Agora, produtividade é: simplificar, reutilizar antes de criar, decidir o que não precisa existir, refatorar o que já existe e zelar pela coerência da base de código.
Como recuperar a sensibilidade perdida
Se quisermos colher os benefícios da IA sem pagar o preço da instabilidade, precisamos repensar nossas práticas. Alguns pontos fundamentais:
1. Incentivar refatoração como parte da entrega
Não é “tempo perdido”, é proteção do investimento.
2. Trocar métricas de quantidade por métricas de qualidade
Menos “linhas de código” e mais:
consistência entre módulos,
taxa de duplicação,
clareza arquitetural,
tamanho e autonomia dos componentes.
3. Criar guidelines explícitos de quando aceitar sugestões da IA
Exemplo:
“Se a IA duplicou código que já existe, recuse.”
4. Formar desenvolvedores com pensamento de longo prazo
A habilidade mais valiosa vai ser escrever menos e melhor.
A oportunidade escondida na crise
Paradoxalmente, o excesso gerado pela IA está nos lembrando daquilo que sempre fez a diferença entre sistemas que duram e sistemas que colapsam: o cuidado artesanal com o código. Se a IA fica com a quantidade, cabe a nós assumir a qualidade. Se ela escreve, nós arquitetamos. Se ela duplica, nós consolidamos. Essa é a oportunidade real da era da IA: resgatar a engenharia como disciplina de precisão, clareza e responsabilidade. Porque, no fim, produtividade é impacto.
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