Por que a maioria dos projetos-piloto de codificação com IA empresarial tem desempenho inferior

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A narrativa em torno da IA generativa na engenharia de software mudou decisivamente do simples preenchimento automático para a fronteira mais ambiciosa da codificação agentica — sistemas que podem planejar, executar e iterar mudanças complexas de forma autônoma. No entanto, como alguém que examina os últimos preprints do arXiv e anúncios de plataformas, vejo uma realidade dura emergindo: a maioria dos projetos-piloto empresariais para esses 'agentes de IA que codificam' tem desempenho inferior.O gargalo não é mais a capacidade bruta do modelo; é um desafio profundo de design de sistemas centrado no contexto. As empresas estão descobrindo que não projetaram o ambiente informacional que esses agentes precisam para prosperar.Isso não é uma falha de ferramentas, mas um problema de infraestrutura de dados. A evolução de fluxos de trabalho assistivos para agenticos, formalizada em pesquisas como a reamostragem dinâmica de ações que permite aos agentes ramificar e revisar decisões, representa um salto fundamental no raciocínio.Plataformas como o GitHub estão respondendo com camadas de orquestração dedicadas, como o Copilot Agent e o Agent HQ, visando facilitar a colaboração multiagente em pipelines de desenvolvimento reais. No entanto, dados iniciais de campo, incluindo estudos de controle randomizados, revelam uma história de advertência.Introduzir autonomia sem redesenhar o fluxo de trabalho circundante e o gerenciamento de contexto frequentemente leva à diminuição da produtividade, pois os desenvolvedores se afogam em verificação e retrabalho. O problema central é que os agentes, sem uma compreensão estruturada e projetada dos módulos, dependências, conjuntos de testes e histórico de alterações de uma base de código, geram resultados plausíveis, mas desconectados.As equipes vencedoras tratam o contexto não como uma reflexão tardia de engenharia de prompts, mas como uma superfície de engenharia de primeira classe. Elas constroem ferramentas para capturar, compactar e versionar a memória de trabalho do agente, tornando as etapas de deliberação e as especificações artefatos revisáveis e testáveis — uma mudança alinhada com o conceito de pesquisa de que 'as especificações estão se tornando a nova fonte da verdade'.Como observado em análises como o relatório 'Um Ano de IA Agentica' da McKinsey, os ganhos genuínos vêm da reestruturação de processos, não da sobreposição de IA aos existentes. Os agentes amplificam o que já está estruturado; eles lutam em bases de código monolíticas e mal documentadas.Além disso, segurança e governança exigem uma mudança de paradigma, integrando agentes em pipelines de CI/CD como contribuintes autônomos sujeitos à mesma análise estática e portões de auditoria que os desenvolvedores humanos. Para líderes técnicos, o caminho a seguir envolve avaliações de prontidão: os agentes prosperam onde testes autoritativos podem conduzir o refinamento iterativo, um ciclo destacado por pesquisadores da Anthropic.

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