Bem-vindo à última edição do Engineering Enablement, um boletim informativo semanal que compartilha pesquisas e perspectivas sobre a produtividade do desenvolvedor.
🗓 Junte-se à Abi no dia 19 de março para uma sessão de perguntas e respostas ao vivo. Ele abordará algumas das questões mais urgentes que recebemos sobre a medição do impacto da IA, o impacto da escolha da ferramenta e muito mais. Cadastre-se aqui.
As redes sociais e o marketing de fornecedores estabeleceram grandes expectativas para a IA, sugerindo ganhos de produtividade de 2 a 3 vezes. Mas, pelos dados que vemos, a realidade no terreno é muito mais modesta.
Na DX, estamos atualmente conduzindo um estudo longitudinal para medir o impacto de longo prazo da adoção da IA nas principais métricas de produtividade da engenharia. Como parte deste estudo, analisamos dados de 40 empresas entre novembro de 2024 e fevereiro de 2026 para monitorar se as equipes estão enviando mais solicitações pull à medida que aumenta a adoção de IA.
Descobrimos que, durante esse período, o uso de IA aumentou significativamente – em média 65%. No entanto, o rendimento de PR aumentou apenas 9,97%.
Observação: esse número é particularmente robusto porque filtramos possíveis efeitos de gamificação, excluindo equipes que definem metas de rendimento de relações públicas para engenheiros individuais, o que poderia gerar inflação métrica em vez de produção genuína.
Um ganho de aproximadamente 10% é consistente com o que ouvimos dos líderes de engenharia de forma mais ampla: a maioria das organizações está na faixa de 8–12%. É uma melhoria real, mas está muito longe dos ganhos de 2 a 3 vezes que muitos executivos e conselhos de administração esperam. A IA está a mover o ponteiro, mas os líderes poderão ter de redefinir as expectativas internamente.
Para entender o que está por trás disso, conversamos com desenvolvedores de várias dessas organizações. A explicação que ouvimos de forma mais consistente: escrever código nunca foi o gargalo.
Como disse um desenvolvedor sênior: “As tarefas fáceis são um pouco mais fáceis. As tarefas tediosas são um pouco menos irritantes. Uma tarefa de quatro dias pode levar três. Mas isso não significa que estou enviando três vezes mais PRs”.
A IA pode estar acelerando a parte de codificação do trabalho. Mas a codificação representa uma fatia relativamente pequena de como os engenheiros realmente gastam seu tempo. O planejamento, o alinhamento, a definição do escopo, a revisão de código e as transferências — as partes humanas do SDLC — permanecem praticamente intocados.
Continuamos investigando os efeitos de longo prazo da IA nas equipes de engenharia. O estudo completo explorará por que algumas equipes estão capturando mais vantagens do que outras e o que os líderes podem fazer para preencher essa lacuna. Mais por vir.
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É isso por esta semana. Obrigado por ler.
Fonte: theverge
