O custo das ferramentas de inteligência artificial aplicadas ao desenvolvimento de software já rivaliza com os salários dos próprios programadores. Em um mercado onde essas soluções estão presentes em 84% das equipes, o fenômeno está obrigando as empresas a repensar a forma de avaliar o desempenho de desenvolvedores e squads.
O motivo é direto: as métricas tradicionalmente usadas para medir produtividade perderam validade. Volume de código produzido, número de commits e quantidade de tokens consumidos deixaram de refletir o trabalho real de um time que agora conta com assistentes digitais escrevendo parte do software.
Como resposta, o mercado começou a criar ferramentas dedicadas a medir o que efetivamente gera valor. Um exemplo é a plataforma Devint, desenvolvida pela Espresso Labs, empresa brasileira de criação de software, que cruza dados técnicos de diferentes fontes para avaliar a contribuição real dos times de tecnologia.
Para dimensionar a mudança, é preciso entender o que os assistentes de programação fazem. Baseados em modelos de linguagem, esses sistemas sugerem, completam e geram trechos inteiros de código de forma automática, a partir de comandos escritos em linguagem natural ou de indicações dentro do próprio editor de programação.
Com parte relevante do código saindo da máquina, o volume de linhas escritas deixou de representar esforço ou competência. Um desenvolvedor pode entregar poucas linhas e resolver um problema crítico, enquanto outro gera uma quantidade grande de código de baixo impacto.
O número de commits, nome dado aos envios de alterações para o repositório central do projeto, enfrenta problema semelhante. Quando a ferramenta de IA produz código em ritmo acelerado, a contagem de envios cresce sem relação necessária com o trabalho humano envolvido em cada entrega.
O consumo de tokens, as unidades de texto processadas pelos modelos de linguagem em cada interação, também perdeu força como indicador. Gastar mais tokens não significa entregar mais valor: o número pode subir por causa de retrabalho, tentativas malsucedidas ou uso pouco eficiente da ferramenta.
Do ponto de vista financeiro, a equação ficou mais exigente. Quando o gasto com licenças e uso de IA se aproxima do custo da folha de pagamento da equipe, cresce a cobrança por evidências de retorno concreto, como ocorre com qualquer investimento pesado em tecnologia.
É nesse contexto que surgem plataformas como a Devint. Em vez de observar indicadores isolados de atividade, a solução da Espresso Labs cruza dados técnicos de múltiplas origens para identificar as entregas que geram resultado para o negócio.
A mudança de critério atinge diretamente quem gere engenharia. Líderes técnicos e executivos precisam justificar orçamentos crescentes de IA perante as áreas financeiras, e argumentos baseados apenas em atividade, como linhas escritas ou interações com o assistente, deixaram de ser suficientes.
O efeito também alcança o reconhecimento profissional. Avaliar programadores pela quantidade de código produzida coloca as pessoas competindo, em tese, com a própria máquina que escreve por elas, o que reforça a necessidade de critérios centrados em entrega e impacto.
O cenário marca uma transição na gestão de times de tecnologia: sai de cena a contagem de atividade e entra a medição de resultado. A tese é que produtividade, na era da IA, só faz sentido quando ligada ao valor gerado para a organização.
A Devint ilustra essa resposta do mercado ao propor uma camada de análise construída sobre o cruzamento de dados, e não sobre números isolados de produção.
Para as empresas que já destinam fatia relevante do orçamento de tecnologia à inteligência artificial, a discussão deixou de girar apenas em torno da velocidade que as ferramentas proporcionam e passou a girar em torno da capacidade de demonstrar, com dados, o retorno desse investimento.
