Cobrar o segundo número que o código de IA esconde

A ferramenta que gera código entrou na sua empresa por uma linha de orçamento pequena e defensável, cobrada por assento, aprovada sem discussão. O que ela mudou não coube nessa linha. A fila de escrever encurtou e a fila de conferir cresceu, e quem confere é a gente mais cara da casa.

A empresa passou a pagar duas vezes pela mesma entrega. Uma vez em fatura de software, uma vez em hora de gente sênior. Só a primeira dessas contas tem rubrica, dono e data de renovação.

Esta aula não pede que você desconfie da ferramenta. Pede que você exija o segundo número.

Este curso foi escrito para quem aprova orçamento e responde por risco sem escrever código: conselheiro, CEO, CFO, diretor de tecnologia e líder de área. Cada aula abre pelo impacto em caixa ou em risco, define cada sigla em português na primeira vez que ela aparece e fecha com uma ordem que você pode dar na semana seguinte.

As aulas estão agrupadas em oito trilhas, na ordem em que o assunto chega à mesa de quem decide. O mapa abaixo mostra a promessa de cada trilha. As três aulas do apêndice são opcionais e servem a quem vai implantar.

Existem hoje duas medições sérias sobre quanto do código de uma empresa é escrito por IA, e elas discordam por um fator de vinte.

A primeira pergunta aos desenvolvedores quanto do que eles entregaram saiu de uma ferramenta de IA. A resposta média é 42%. A segunda varre sistemas empresariais em operação e conta quanto do código que está rodando ali foi gerado por IA. A resposta é 1,9%.

As duas estão certas, e é por isso que o par importa. Elas medem pontos diferentes do mesmo funil: uma mede o que sai do editor, a outra mede o que sobreviveu até rodar em produção. Entre os dois pontos existem revisão que devolve, reescrita antes de entrar, rejeição na aprovação e código que nunca sai do ramo. Essa distância é trabalho pago que ninguém orçou.

Cuidado com um atalho tentador. As duas pesquisas não olham a mesma população: uma é um questionário respondido por desenvolvedores, a outra é uma varredura de portfólio de sistemas, e boa parte desse portfólio é legado que ninguém está tocando com agente. A leitura honesta é tratá-las como dois pontos do funil, nunca como a mesma medição feita duas vezes.

O mesmo desvio entre o que se declara e o que se mede já foi apurado com cronômetro, e o resultado é o dado mais desconfortável do assunto.

Em ensaio controlado com dezesseis desenvolvedores experientes e 246 tarefas nos repositórios em que eles mesmos trabalhavam havia cerca de cinco anos, permitir o uso de IA aumentou o tempo de conclusão em 19%. Antes de começar, esses desenvolvedores previam ficar 24% mais rápidos. Depois de terminar, com o trabalho pronto, ainda estimavam ter ganhado 20% de velocidade. A distância entre o que eles sentiram e o que o relógio registrou passou de trinta pontos.

O ensaio é de julho de 2025 e as ferramentas mudaram muito desde então. O que não muda é o método, e é ele que interessa a quem decide: percepção de velocidade e velocidade medida são dois dados diferentes, e só um deles serve para justificar orçamento. Quando alguém lhe apresentar um ganho de produtividade com IA, a pergunta útil não é quanto acelerou. É qual era a medição feita antes de a adoção começar, a linha de base, e quem a mediu.

Mande hoje a pergunta do modelo acima para a pessoa que responde pela engenharia, com prazo de dez dias úteis. Confira a resposta por um critério só: o número precisa sair do registro da ferramenta de código, com o método descrito numa frase. Estimativa de memória volta para o remetente.