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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