No Brasil, estudo do GitHub indica que agentes de IA já mudam a rotina dos desenvolvedores, com ganhos de produtividade e mais foco em design, trabalho em equipe e aprendizado contínuo
Os agentes de IA deixaram de ser promessa e já transformam o desenvolvimento de software no dia a dia. Segundo pesquisa conduzida pelo GitHub, apenas 12% das pessoas desenvolvedoras dizem que ainda não utilizam essas ferramentas, um sinal de adoção ampla e acelerada. Além de integração crescente, a plataforma aponta que a produtividade pode aumentar em até 55% quando soluções como o GitHub Copilot entram no fluxo de trabalho, atuando como um copiloto digital que acelera tarefas e melhora a qualidade do código.
Para além da entrega mais rápida, a maior recompensa relatada pelos times é a mudança de foco. Com os agentes de IA assumindo atividades repetitivas e burocráticas, desenvolvedores ganham tempo para o que realmente importa, como planejamento, colaboração e aprendizado. Isso se reflete em satisfação maior com o trabalho e em produtos mais robustos, já que o tempo poupado migra para design de soluções, revisão estruturada e evolução de habilidades.
“Em um curto período de tempo, ferramentas de programação com IA tornaram-se essenciais para o desenvolvimento de software, mudando permanentemente como profissionais do setor operam”, afirma Julio Viana, gerente regional do Brasil para o GitHub. “Ainda estamos no começo, mas a tecnologia já está tornando o trabalho mais criativo e engajado, empoderando pessoas desenvolvedoras a desbloquear todo seu potencial”.
Menos tempo corrigindo, mais tempo planejando
Na prática, os agentes de IA reorganizam prioridades. Com ferramentas como o GitHub Copilot e o Copilot Chat, pessoas desenvolvedoras reportam papéis mais estratégicos, com ênfase em arquitetura e visão de produto. De acordo com dados do GitHub, 42% dos devs brasileiros entrevistados disseram que estão direcionando mais esforço para o design de sistemas e para o que o cliente realmente precisa.
Esse impacto também aparece no ciclo de vida do software. A mesma parcela, 42%, afirma que passou a usar o tempo extra para otimizar códigos, poupando etapas manuais e se apoiando em contextos compreendidos pela IA, que aprende preferências e exemplos do projeto. Na hora de corrigir, a conversa com o Copilot Chat permite descrever propósitos e funções do software, enquanto a IA sugere os ajustes técnicos, o que reduz retrabalho e eleva a consistência.
O resultado é um fluxo mais fluido, com menos gargalos na manutenção e mais energia para a fase de planejamento e para decisões que impactam diretamente a qualidade do produto final.
Menos documentos, mais tempo em equipe
Os ganhos trazidos por agentes de IA não se limitam à programação. A automação de documentação e rotinas administrativas libera tempo valioso para trabalho em equipe. No recorte brasileiro, 46% dos profissionais disseram que a IA abriu espaço para maior colaboração, enquanto 45% apontaram que hoje passam mais tempo na otimização e revisão de códigos, o que eleva a qualidade final dos programas.
Com a IA entendendo como cada projeto funciona e se adaptando às preferências da base de código, a comunicação interna flui melhor, as decisões ficam mais transparentes e o ritmo de entrega se torna sustentável. Em vez de dispersar energia em tarefas mecânicas, os times concentram o esforço em alinhamento, arquitetura e testes significativos, beneficiando tanto a velocidade quanto a confiabilidade.
Essa redistribuição de foco cria ciclos positivos, em que o conhecimento coletivo se acumula, a revisão por pares ganha qualidade e as entregas se tornam mais previsíveis, algo essencial para escalar produtos em ambientes competitivos.
Menos pesquisa, mais aprendizado e experiência
O impacto dos agentes de IA também acelera o crescimento profissional. Depois de integrar IA no dia a dia, 47% das pessoas desenvolvedoras disseram que agora passam mais tempo aprendendo e se desenvolvendo, e 44% se dedicam a pesquisar e experimentar novas tecnologias. Como a IA responde perguntas diretamente dentro do contexto do código, há menos dispersão em buscas externas, o que mantém o foco no problema e reduz fadiga.
Nesse cenário, a experiência segue decisiva. Viana complementa: “Ferramentas de programação com IA ajudam muito, mas ainda precisam de um piloto e nunca vão substituir o aprendizado”. E reforça o papel da senioridade: “Ao contrário, elas se tornam ainda mais poderosas nas mãos de quem sabe o que está fazendo. O papel da pessoa desenvolvedora passa a ser guiar, revisar e implementar. Quanto mais experiente você é, melhor será o desempenho do seu copiloto”.
Com a adoção já mainstream e métricas consistentes de impacto, os agentes de IA consolidam um novo padrão de produtividade no desenvolvimento. De códigos mais funcionais e revisões qualificadas a rotinas de aprendizado contínuo, ferramentas como o GitHub Copilot aparecem como aliadas para times que querem planejar melhor, colaborar mais e transformar conhecimento em software de qualidade, com ganhos que chegam a 55% em produtividade.