IA agêntica: ampliando o potencial dos desenvolvedores em grande escala

A IA já mudou a forma como os desenvolvedores trabalham. De acordo com uma pesquisa do GitLab o uso de IA no desenvolvimento de software entre profissionais de DevSecOps foi de 39% em 2024, um aumento de 16 pontos percentuais em comparação com o ano anterior. Hoje, os assistentes de código com IA se tornaram comuns, ajudando equipes a programar com mais agilidade, entender codebases e produzir documentação. Mas agora estamos vendo uma grande mudança: o surgimento de agentes de IA que atuam como parceiros ativos, e não apenas como ajudantes passivos.

Essa mudança de assistentes reativos para agentes proativos está transformando a forma como os desenvolvedores criam software. A IA agêntica está democratizando a criação de software, acelerando a inovação e permitindo que mais pessoas desenvolvam soluções que impactam bilhões de usuários. Porém, para aproveitar essa nova onda de inovação sem assumir riscos desnecessários, líderes devem priorizar soluções de IA agêntica com verificadores de integridade robustos de segurança e conformidade.

Agentes de IA vs. assistentes de IA: qual é a diferença?

A principal diferença entre assistentes e agentes de IA está no comportamento. Assistentes de código são reativos: esperam que os desenvolvedores façam perguntas ou solicitem tarefas. Embora ajudem a acelerar a programação e a compreensão de código, esses assistentes são passivos no processo de desenvolvimento.

Agentes de IA atuam mais como membros da equipe. Eles demonstram raciocínio, fazem planejamento, mantêm o contexto entre diferentes tarefas e têm um certo grau de autonomia para tomar decisões, interagir com outros agentes e se adaptar a mudanças circunstanciais. Com a transição para agentes, a IA se torna uma verdadeira parceira na criação de software.

Diferentemente dos assistentes, que apenas ajudam na programação de código enquanto as equipes gerenciam o restante, agentes de IA podem orquestrar processos complexos de forma ativa, desde verificações de segurança até revisões de conformidade. Por exemplo, um agente de revisão de código pode verificar o código automaticamente, identificar problemas e sugerir correções. Enquanto um assistente precisa de intervenção humana a cada etapa, um agente é capaz de transitar entre tarefas com base nas metas do projeto. E, ao contrário dos assistentes simples, que não conseguem reter interações anteriores ou aprender com erros, agentes podem aprender e se adaptar ao longo do tempo.

O espectro da autonomia

Um dos aspectos mais poderosos dos agentes de IA é sua capacidade de configuração e seu nível de interação. Enquanto alguns agentes podem ser altamente interativos, outros executam tarefas complexas em segundo plano, com pouca ou nenhuma intervenção humana. Assim, as equipes podem definir diferentes níveis de supervisão humana, de acordo com o tipo de trabalho do agente e a importância da tarefa.

Para tarefas simples, como resumir código ou elaborar rascunhos de documentação, as equipes podem permitir que o agente trabalhe de forma independente, notificando uma pessoa da equipe apenas quando a tarefa estiver concluída. Já para tarefas críticas, que envolvem lógica de negócios essencial ou dados confidenciais, é possível configurar pontos de aprovação ou monitorar de perto o trabalho do agente.

Essa flexibilidade permite equilibrar a velocidade da automação com a necessidade de controle humano. O nível de autonomia não precisa ser "tudo ou nada": as equipes podem ajustá-lo conforme o tipo de tarefa e a etapa do ciclo de desenvolvimento.

O poder da especialização

Hoje, os assistentes de código de IA geralmente utilizam um único modelo de linguagem de grande porte. Mas o futuro trará uma nova geração de agentes especializados, cada um com tecnologia de modelos diferentes, desenvolvidos para tarefas específicas.

Já começamos a ver o surgimento de agentes especializados em tarefas como:

• Modernização de código (convertendo codebases para versões de linguagens mais recentes)
• Detecção e remediação de vulnerabilidades de segurança
• Geração e execução de testes
• Otimização de desempenho
• Geração de documentação
• Análise da causa raiz de falhas em pipelines

Cada tarefa é melhor executada com um modelo criado especificamente para aquele job. Essa especialização permite que cada agente se destaque em sua área, em vez de tentar atender a todas as demandas de forma genérica.

O que está surgindo é um ecossistema de agentes especializados trabalhando juntos, cada um com tecnologia de modelos de linguagem diferentes, otimizados para tarefas específicas. Essa abordagem multimodelo promete resultados superiores em comparação ao uso de um único modelo genérico para todas as tarefas de desenvolvimento.

O impacto real dos agentes de IA

Tarefas que antes levavam semanas agora podem ser concluídas em horas com agentes de IA. Por exemplo, atualizar um grande codebase Java para uma versão mais recente, trabalho que poderia tomar semanas de uma equipe, pode ser feito muito mais rápido com agentes.

Mais importante ainda, agentes de IA ajudam os desenvolvedores a atingir seu potencial máximo. Ao assumir tarefas rotineiras, os agentes liberam os desenvolvedores para focarem no que fazem de melhor: resolver problemas complexos e criar novas soluções Não se trata de substituir desenvolvedores por IA, mas de ampliar suas capacidades e permitir que se concentrem em pensamento estratégico, inovação e no trabalho criativo que exige o insight humano.

Com agentes de IA, desenvolvedores podem operar em uma escala que nunca havia sido possível para indivíduos ou equipes. Essa mudança leva o trabalho de tarefas reativas baseadas em prompts para fluxos de trabalho proativos, conectando todas as etapas da criação de software, desde codificação, planejamento e design até testes, implantação e manutenção.

O que considerar ao adotar agentes de IA

Para se preparar para o crescimento acelerado no desenvolvimento de software e no volume de código, as empresas precisam se planejar com antecedência. Antes de integrar agentes de IA aos seus processos, é necessário focar nestas áreas-chave:

1. Pense em como impulsionar a produtividade real, e não apenas adicionar novas ferramentas e processos para as equipes aprenderem. Ao adotar fluxos de trabalho com IA agêntica como parte de uma plataforma DevSecOps, você permite que os desenvolvedores dediquem mais tempo à criação de valor para os clientes, sem contribuir para a proliferação descontrolada da IA. Os relatórios e painéis integrados da plataforma também ajudarão a medir o sucesso para saber se sua equipe está no caminho certo.
2. Busque soluções que atendam a toda a equipe. Os melhores agentes de IA aumentam a eficiência de todo mundo, não apenas de alguns poucos desenvolvedores.
3. Priorize a segurança e a conformidade. À medida que a IA gera cada vez mais código pronto para produção, uma plataforma DevSecOps completa é essencial para garantir o desenvolvimento seguro de software em grande escala. Se você atua em um setor regulado, garanta que a solução de agentes de IA atenda aos requisitos rigorosos de segurança e privacidade de dados. Verifique se ela pode operar offline ou em sistemas isolados (air-gapped), caso esse nível de segurança seja necessário.
4. Procure soluções que ofereçam controle corporativo por meio da supervisão humana. Agentes de IA devem disponibilizar fluxos de aprovação claros e verificadores de integridade configuráveis, mantendo as pessoas no centro da tomada de decisões. Esse equilíbrio oferece a velocidade da automação sem abrir mão da governança adequada, o que é essencial para sistemas críticos e decisões estratégicas.

Empresas que adotarem uma plataforma DevSecOps de ponta a ponta, com análise de segurança automática, verificadores de integridade de conformidade e fluxos de trabalho padronizados, estarão mais preparadas para usufruir dos benefícios dos agentes de IA sem assumir riscos desnecessários. Já as que não tiverem uma plataforma terão dificuldade para gerenciar a complexidade e os riscos da IA agêntica, comprometendo a segurança e a confiabilidade da experiência do cliente.

De olho no futuro

Estamos apenas no início da revolução dos agentes de IA no desenvolvimento de software. À medida que essas ferramentas forem amadurecendo, haverá uma colaboração ainda mais eficiente entre desenvolvedores humanos e agentes de IA, com os agentes se tornando parceiros cada vez mais fortes na criação de software.

Pensando no futuro, há um grande potencial de convergência entre assistentes de código e agentes de IA. Os assistentes de código devem evoluir para incorporar recursos mais avançados de agentes de IA, como maior autonomia na execução de tarefas de codificação, solução proativa de problemas dentro dos fluxos de trabalho de desenvolvimento e integração ainda maior com outras ferramentas e processos. As próximas iterações devem permitir que assistentes de código assumam tarefas de codificação mais complexas, indo além da simples geração de código, como depuração, testes e até implantação autônoma com base em requisitos de alto nível, transformando-se efetivamente em "agentes de código" mais autônomos.

O software mudou o mundo nas últimas cinco décadas, mas apenas uma pequena parcela da população tem as habilidades para desenvolvê-lo. Ainda assim, esses poucos desenvolvedores impactaram bilhões de pessoas por meio de smartphones e da internet. Imagine um mundo em que mais pessoas possam criar, proteger e entregar software pronto para produção. A IA agêntica tornará isso possível.

A mudança de assistentes passivos para parceiros ativos no desenvolvimento é um avanço importante para o setor de software. À medida que esses agentes especializados evoluem, o desenvolvimento de software se tornará mais rápido, mais confiável e mais gratificante para os desenvolvedores que trabalharem ao lado desses novos parceiros de IA.