Percebi um fenómeno interessante: a indústria finalmente está a perceber o que aconteceu com a codificação. Houve um tempo em que considerávamos a quantidade de pessoas capazes de transformar ideias em código funcional como o gargalo do desenvolvimento. Construímos pirâmides de desenvolvedores, escalámos equipas, acreditando que esse era o principal fator de competição. Mas a inteligência artificial generativa virou tudo do avesso. Agora, a produção de artefactos tende a zero de custo. O código perdeu valor. E isso não é um problema — é uma revolução.

Se o código já não é uma raridade, para onde foi o escasso? Aqui começa o mais interessante. Agora, vencem aqueles que sabem gerir a realidade à volta do código, e não apenas escrever código. Trata-se de escolha, de ontologia correta, de medições e de feedback do mercado. É sobre legitimidade das decisões e capacidade de definir linhas vermelhas. A IA pode gerar opções infinitamente, mas o direito de escolher permanece com as pessoas.

Aqui reside o principal paradoxo: quanto melhor a IA escreve código, mais aguda fica a questão da cadeia de talentos. Antes, os júniores eram aqueles que aprendiam com tarefas simples, adquirindo experiência e compreendendo a arquitetura. Agora, essas tarefas simples são tomadas pela rede neural. E os jovens profissionais ficam sem um mecanismo de aprendizagem. Se deixarmos de contratar desenvolvedores iniciantes, em alguns anos ficaremos sem a próxima geração de engenheiros experientes. É uma armadilha lógica de segundo grau.

O que me surpreende: os agentes de IA comportam-se como estagiários. Disfarçam erros complexos com truques simples. Adicionam sleep em vez de resolver condições de corrida. Um júnior sem gosto por sistemas simplesmente não percebe o problema. Pensará que encontrou uma solução.

Por isso, a indústria precisa de uma nova estrutura. A nível de processos, surgem o Truth Office, que detém a fonte única de dados; a Governance Cell, que define proibições e limites à automação; e o Semantic Core, que define a ontologia do negócio. A nível de engenharia, uma cultura de preceptorado. Trata-se de um sistema intencional de mentoria, onde engenheiros experientes trabalham em pares com desenvolvedores iniciantes dentro de equipas de produto reais.

Preceptorado não é apenas ajuda. É uma responsabilidade profissional séria. O preceptor não só verifica o trabalho da IA, como transmite julgamento crítico, ensina a ver o processo de criação do produto ao nível de um engenheiro experiente. Cada preceptor pode orientar três a cinco desenvolvedores iniciantes. Isto é escalável.

O ponto-chave: os assistentes de IA devem ter um modo explícito para novatos. Por padrão, diálogo socrático, não código pronto imediato. O assistente deve desafiar, explicar decisões, identificar lacunas. Assim, os júniores não são apenas consumidores de soluções prontas, mas pessoas que aprendem a pensar.

Ontem, competíamos pela performance de execução. Amanhã, competiremos pela performance de aprendizagem e pela qualidade das proibições. Sobrevivem aqueles que entenderem: a IA escreveu código em um segundo, mas transformar um novato de ontem em engenheiro com pensamento crítico só pode acontecer num ambiente humano consciente. Isto já não é sobre velocidade. É sobre sabedoria.