O “gap” de produtividade: IA acelera o coding, mas não o resto

Embora a IA já tenha melhorado a produtividade de times de engenharia, um debate em torno do “gap” mostra que o ganho não é tão uniforme quanto prometem. A análise aponta que, para desenvolvedores sêniores, grande parte do tempo não está apenas em escrever código, mas em entender requisitos, decidir o que implementar e revisar/organizar trabalho — áreas em que a IA ainda ajuda pouco. O texto também sugere que, em algumas tarefas não relacionadas ao coding, como leitura de documentos de requisitos ou tickets gerados por IA, o processo pode até ficar mais lento.

Mesmo assumindo que a IA acelere o desenvolvimento em até 3x, o impacto diário para sêniores seria relativamente limitado (algo como cerca de 15%), enquanto para juniores o ganho tende a ser maior (por volta de 25%). A mensagem para líderes e times é clara: não dá para esperar saltos dramáticos de produtividade só “colocando IA para codar”; o maior desafio continua sendo transformar requisitos e decisões técnicas em entregas de produção com qualidade.