Ex-VP Engineering @ Creditas ($4.8B). 20+ years building and scaling tech teams. Today, I help CTOs make better decisions.
Sua engenharia aguenta a velocidade da IA?
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Uma frase do Max Kanat-Alexander em um podcast que ouvi recentemente confirma o que muita gente vem falando: IA é um amplificador. Ela amplifica tudo que existe de bom no seu processo de desenvolvimento. E tudo que existe de ruim também. Se seu time tem bons testes, CI/CD confiável, código bem estruturado e processos eficientes, agentes conseguem trabalhar muito mais rápido dentro desse sistema. Mas imagine o contrário:
Agora coloque uma ferramenta capaz de gerar três vezes mais código nesse sistema. Você provavelmente não ficou três vezes mais produtivo. Só colocou três vezes mais pressão nos gargalos que já existiam. O Max traz um dado interessante: antes mesmo da IA, desenvolvedores passavam apenas cerca de 14% do dia escrevendo código. Mesmo que a IA tornasse essa parte instantânea, todo o restante do ciclo continuaria existindo. Na verdade, alguns problemas podem até piorar. Se você consegue gerar código muito mais rápido, testes ruins ficam mais perigosos. Code review fica mais sobrecarregado. Problemas de arquitetura podem se espalhar mais rápido. Isso ajuda a explicar por que duas empresas podem comprar exatamente as mesmas ferramentas de IA e obter resultados completamente diferentes. Talvez a pergunta para um CTO não devesse ser apenas: “Como aumentar a adoção de IA pelo meu time?” Mas também: “Nosso ambiente de engenharia está preparado para um time capaz de produzir muito mais rápido?” Porque talvez o melhor investimento para aumentar a produtividade com IA não seja uma nova ferramenta de IA. Pode ser consertar aquilo que já atrapalhava seus desenvolvedores antes dela. E existe uma consequência ainda mais perigosa quando isso não acontece: a IA pode começar a piorar o próprio ambiente no qual ela trabalha. Esse é um assunto para o próximo texto. Fonte: Engineering Enablement Podcast: conversa com Max Kanat-Alexander, Executive Distinguished Engineer na Capital One. |
Leo Andreucci - CTO Mentor
Ex-VP Engineering @ Creditas ($4.8B). 20+ years building and scaling tech teams. Today, I help CTOs make better decisions.
Una frase de Max Kanat-Alexander en un podcast que escuché recientemente se me quedó grabada: La IA es un amplificador. Amplifica todo lo bueno que existe en tu proceso de desarrollo. Y también todo lo malo. Si tu equipo tiene buenos tests, CI/CD confiable, código bien estructurado y procesos eficientes, los agentes pueden trabajar mucho más rápido dentro de ese sistema. Pero imagina lo contrario: Los tests son flaky. El pipeline tarda 40 minutos y falla con frecuencia. El código es difícil...
Imagina la siguiente situación: eres responsable de algunos equipos de desarrollo. Esos equipos tienen stakeholders. El CEO de la empresa se acerca a uno de ellos y le pregunta por qué una determinada iniciativa está retrasada o por qué no se alcanzó algún resultado. Escenario A: el stakeholder se queja del equipo de tecnología. Dice que el equipo no entrega, que es lento, que no entiende lo que realmente necesita. Escenario B: el stakeholder dice que hubo algunos obstáculos, pero que está...
Imagine a seguinte situação: você é responsável por alguns times de desenvolvimento. Esses times tem stakeholders. O CEO da empresa chega para um dos stakeholders e pergunta por que uma determinada iniciativa está atrasada ou algum resultado não foi entregue. Cenário A: o stakeholder reclama do time de tecnologia. Diz que o pessoal não entrega, que é lento, que não entendem o que ele realmente precisa. Cenário B: o stakeholder diz que houve alguns obstáculos, mas que ele está trabalhando bem...