IA avança sobre o mercado de software e produz 30% mais código que desenvolvedores

Um estudo da Universidade de Harvard concluiu que os agentes de inteligência artificial que escrevem código de forma autônoma aumentam em 30% a quantidade de linhas de código produzidas em uma empresa, mas não elevam de maneira comprovável a quantidade de funções de software que efetivamente chegam aos usuários finais.

A investigação, assinada por Fiona Chen e James Stratton, analisou dados da plataforma de análise Jellyfish: cerca de 300 milhões de eventos de trabalho (como commits de código e solicitações de Pull Request) e registros de gestão de tarefas de mais de 700 mil funcionários em mais de 700 empresas de desenvolvimento de software, entre 2021 e março de 2026.

Os autores compararam o comportamento de cada empresa antes e depois de incorporar assistentes de IA (que completam trechos digitados majoritariamente por humanos) e agentes de IA (que redigem e enviam código por conta própria a partir de uma instrução em texto).

Como reflexo dessa transformação, em fevereiro de 2026, o Spotify chegou a afirmar que seus desenvolvedores não haviam escrito manualmente uma única linha de código desde dezembro de 2025.

Gargalo na revisão humana e aumento do tempo de espera

Após a chegada dos agentes autônomos, o volume de linhas de código subiu 30%, os commits cresceram 20% e as solicitações de alteração (pull requests) aumentaram 23%, segundo o estudo. No entanto, a taxa de resolução de tickets de funções completas — medida em ferramentas de gestão como o Jira — não apresentou mudança estatisticamente significativa.

A explicação para o fenômeno está no processo de revisão. O tempo médio entre o envio de uma solicitação de alteração e sua incorporação definitiva ao projeto cresceu 49% após a adoção dos agentes de IA.

Além disso, a proporção de solicitações devolvidas por um revisor humano pedindo correções quase dobrou, e a quantidade de comentários por solicitação aumentou 35%. Para tentar lidar com a demanda, as empresas redefiniram funções internas: a proporção de funcionários dedicados a revisar código cresceu 14%. Os autores, contudo, não encontraram impacto significativo no nível geral de emprego ao cruzar os dados com informações do LinkedIn.

Revisão por IA ainda tem alcance limitado

Embora a própria inteligência artificial possa ser usada para inspecionar códigos, seu suporte no controle de qualidade ainda é marginal. Em março de 2026, 80% das empresas pesquisadas utilizavam algum sistema de revisão automatizado por IA. Apesar disso, os agentes só geraram 23% dos comentários de revisão e participaram de apenas 10,8% das aprovações finais. O gargalo principal permanece sob controle humano.

Um estudo separado, conduzido por pesquisadores do MIT e da Universidade da Pensilvânia com dados de mais de 500 mil desenvolvedores do GitHub, apontou para a mesma direção: quanto maior a autonomia das ferramentas de IA, maior a lacuna entre o código produzido e o software de fato publicado. Os pesquisadores classificaram a revisão humana como o “elo fraco” no ritmo da cadeia de produção atual.

Os autores de Harvard ressaltam que o uso desses agentes ainda é recente e que as empresas continuam ajustando seus fluxos de trabalho. Se a qualidade do código gerado pela IA evoluir a ponto de reduzir as correções manuais, o gargalo poderá diminuir; por ora, no entanto, os dados mostram que a supervisão humana segue indispensável.