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A Codurance conduziu recentemente um experimento interno de engenharia para descobrir como as ferramentas modernas de codificação com IA podem acelerar a entrega de software — sem abrir mão dos padrões de engenharia exigidos em ambientes de produção.
Em vez de construir um protótipo descartável, a equipe decidiu reconstruir uma aplicação real: o sistema interno de folha de ponto da Codurance.
O objetivo não era simplesmente gerar código mais rápido. A equipe queria responder a uma pergunta que está na mente de muitos líderes de tecnologia hoje:
A IA pode acelerar de forma significativa a entrega de software mantendo os padrões de arquitetura, qualidade e segurança exigidos em sistemas de produção?
Os resultados foram claros: quando a IA é combinada com controles sólidos de engenharia, é possível acelerar o desenvolvimento sem sacrificar a qualidade do código.
O que este artigo explora:
As ferramentas de codificação com IA evoluem em ritmo acelerado — mas muitos líderes de engenharia ainda relutam em introduzi-las em ambientes reais de entrega.
As preocupações mais comuns incluem:
Ao mesmo tempo, o potencial de ganho em produtividade é notado facilmente.
A Codurance foi testar na prática se a IA poderia, de fato, acelerar a entrega sem abrir mão da disciplina de engenharia que sistemas de produção exigem.
Para testar isso, engenheiros da Codurance reconstruíram do zero nosso aplicativo interno de folha de ponto usando ferramentas de desenvolvimento assistido por IA.
O objetivo era atingir paridade funcional com o sistema existente, incluindo:
O sistema original havia sido estimado em aproximadamente 60 dias de esforço para um único engenheiro.
Em vez de tirar os engenheiros do processo, o experimento apostou na colaboração humano-IA. Os engenheiros definiram a arquitetura, as ferramentas e as diretrizes de desenvolvimento — enquanto os agentes de IA implementaram grande parte da funcionalidade da aplicação.
O experimento foi conduzido com um fluxo de desenvolvimento moderno assistido por IA, construído sobre ferramentas de engenharia amplamente disponíveis.
O ambiente de desenvolvimento foi centrado no Cursor, uma IDE nativa de IA que integra grandes modelos de linguagem diretamente ao fluxo de trabalho de codificação. O Cursor permite que desenvolvedores interajam com a base de código por meio de prompts, orquestrem tarefas conduzidas por agentes e automatizem alterações em múltiplos arquivos do sistema.
Nesse ambiente, a equipe utilizou múltiplos modelos de IA:
O uso de múltiplos modelos permitiu aproveitar pontos fortes distintos em raciocínio, implementação e revisão.
A aplicação foi implantada na Amazon Web Services (AWS) com infraestrutura como código, garantindo que o sistema resultante pudesse ser implantado e operado seguindo um modelo padrão de entrega em nuvem.
O stack incluiu:
Tudo isso garantiu que a aplicação pudesse ser validada e operada com as mesmas práticas aplicadas a qualquer sistema de produção.
Três princípios fundamentais guiaram o processo de desenvolvimento.
O sistema foi projetado para fornecer feedback ágil tanto para engenheiros quanto para agentes de IA. A arquitetura incorporou:
Esses mecanismos garantiram que implementações incorretas fossem detectadas imediatamente. Ciclos de feedback rápidos se mostraram essenciais para manter a qualidade do código ao trabalhar com código gerado por IA.
Para garantir que o código gerado atendesse aos padrões de engenharia, a equipe implementou um pipeline local de controle de qualidade. Antes de qualquer funcionalidade ser considerada concluída, ela precisava passar por:
Esse pipeline assegurou que a IA entregasse código funcional e testável — não protótipos incompletos.
Em vez de pedir à IA que reconstruísse o sistema inteiro de uma vez, os engenheiros extraíram primeiro uma lista estruturada das funcionalidades do sistema a partir da base de código original. Esse checklist guiou a IA ao longo da implementação e garantiu que nenhuma funcionalidade fosse deixada de lado. As funcionalidades foram implementadas de forma incremental e revisadas por engenheiros antes de serem consolidadas.
O resultado mais expressivo do experimento foi a combinação de velocidade de entrega com qualidade de engenharia preservada.
O sistema original havia sido estimado em aproximadamente 60 dias de esforço de um desenvolvedor.
Com desenvolvimento assistido por IA, um único engenheiro reconstruiu o sistema com quase paridade funcional em apenas 3 dias.
A aplicação resultante incluía:
Nesse estágio, a aplicação ainda não estava totalmente pronta para produção — mas os engenheiros estimaram que cerca de um dia adicional de trabalho seria suficiente para concluir os refinamentos restantes.
Na prática, isso representou uma aceleração de mais de dez vezes em comparação com a estimativa original.
Para garantir a credibilidade dos resultados, a equipe avaliou o código gerado com as mesmas ferramentas de análise estática e qualidade tipicamente aplicadas a sistemas de produção.
O sistema gerado com IA foi comparado a uma versão de controle escrita por humanos da mesma aplicação, usando métricas padrão de qualidade de software.
A análise mostrou que a implementação assistida por IA igualou ou superou a versão escrita manualmente em múltiplos indicadores, incluindo:
O experimento deixou claro: o desenvolvimento assistido por IA não precisa comprometer a qualidade do código ou a segurança — desde que os controles arquiteturais e de engenharia corretos estejam em vigor.
A arquitetura, as ferramentas e as diretrizes de desenvolvimento foram definidas por engenheiros experientes. Com essas bases estabelecidas, a IA foi capaz de implementar funcionalidades com velocidade impressionante.
As ferramentas de IA performam melhor em ambientes com sistemas de tipos robustos, testes automatizados, infraestrutura como código e padrões de desenvolvimento bem definidos. Sem essas bases, a adoção de IA pode ampliar riscos em vez de reduzi-los.
Ciclos de feedback curtos permitiram que engenheiros e agentes de IA iterassem com agilidade e corrigissem erros cedo — reduzindo significativamente o custo da experimentação durante o desenvolvimento.
O desenvolvimento assistido por IA tem o potencial de transformar o ritmo de entrega de software. Mas as organizações que mais se beneficiarão não serão simplesmente as que adotam ferramentas de IA — serão as que investem nos ambientes de engenharia que permitem à IA operar com segurança e eficácia.
Isso passa por: governança arquitetural sólida, testes automatizados e controles de qualidade, transparência de infraestrutura e uma experiência de desenvolvedor de alto nível.
Quando essas condições estão presentes, a IA pode elevar drasticamente o ritmo de entrega sem comprometer a sustentabilidade do código, a segurança ou a integridade do sistema.
A Codurance trabalha com líderes de tecnologia para criar ambientes de engenharia onde a IA possa acelerar a entrega com segurança e consistência. Isso inclui:
Quer saber mais? Entre em contato conosco.
Alan Jackson é Diretor de Soluções para Clientes na Codurance, com mais de 20 anos de experiência em tecnologia. Alan trabalha com organizações para estruturar estratégias de tecnologia e abordagens de entrega de software que geram transformação real nos negócios. Ele também apoia clientes na exploração de como práticas de engenharia habilitadas por IA e sistemas baseados em IA podem abrir novas oportunidades — sem abrir mão da qualidade, da confiabilidade e da disciplina que sistemas de produção exigem.
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