Ex-VP Engineering @ Creditas ($4.8B). 20+ years building and scaling tech teams. Today, I help CTOs make better decisions.
IA trouxe produtividade de 10x ou só mais código?
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Ainda se fala muito em ganho de 10x com IA. Na prática, o que tenho visto é bem diferente. Em alguns casos, sim: tarefas específicas ficaram muito mais rápidas. Mas isso não virou 10x de produtividade do time. Porque o gargalo nunca foi só escrever código. É entender o problema. E isso a IA não resolve. Na verdade, ela amplifica. Times organizados, com bons padrões, ficam mais rápidos. Em outros casos, o ganho vem acompanhado de mais inconsistência e retrabalho. Se fosse realmente 10x, a gente veria 10x mais valor sendo entregue. E isso claramente não está acontecendo. Tenho curiosidade de saber o que você está vendo na prática. No seu time, qual tem sido o efeito da IA?
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Leo Andreucci - CTO Mentor
Ex-VP Engineering @ Creditas ($4.8B). 20+ years building and scaling tech teams. Today, I help CTOs make better decisions.
Nos últimos meses construí um projeto pessoal usando Claude como principal ferramenta de desenvolvimento. A ideia parecia simples: Criar um bolão da Copa do Mundo onde os participantes fazem todos os palpites antes do torneio começar, como fazíamos em excel até pouco tempo atrás. O software ficou pronto muito mais rápido do que eu imaginava. Mas o mais interessante foram os aprendizados ao longo do caminho. Alguns deles: Testes são obrigatórios. Em um momento eu decidi que iria ler todos os...
Uma ideia muito forte do Uncle Bob sobre IA: “Sem restrições, os agentes fazem qualquer coisa.” Por isso ele insiste muito na criação de “physical barriers”. Ou seja: mecanismos concretos que limitam o que a IA pode fazer dentro do sistema. O checklist que ele sugere é interessante: unit tests com cobertura extremamente alta (os agentes usam os testes para entender o comportamento esperado do sistema) acceptance tests escritos em Gherkin/BDD (testes legíveis por humanos funcionando como...
Una idea muy fuerte de Uncle Bob sobre IA: “Sin restricciones, los agentes hacen cualquier cosa.” Por eso insiste mucho en la creación de “physical barriers”. Es decir: mecanismos concretos que limitan lo que la IA puede hacer dentro del sistema. El checklist que él sugiere es interesante: unit tests con cobertura extremadamente alta (los agentes usan los tests para entender el comportamiento esperado del sistema) acceptance tests escritos en Gherkin/BDD (tests legibles para humanos...