Um desenvolvedor .NET brasileiro, Henrique Mauri, transformou em artigo uma palestra feita para o time da Dotcode sobre o papel do programador diante da inteligência artificial. A pergunta mais recorrente, segundo ele, foi qual é o papel do desenvolvedor agora. A resposta central é que escrever código ficou barato, mas decidir qual código escrever ficou caro.
Ele cita pesquisas para sustentar o argumento. Segundo o relatório DORA 2025, do Google, 90% dos profissionais ouvidos já usam IA no trabalho. Porém, na pesquisa da Stack Overflow de 2025, apenas 3% disseram confiar muito no que a ferramenta gera.
Outro dado citado vem de um estudo controlado do METR com 16 desenvolvedores experientes. Eles esperavam ganhar 24% de velocidade com IA, mas levaram 19% mais tempo. Mesmo assim, continuavam acreditando que tinham sido mais rápidos. O autor reconhece as limitações do estudo, mas afirma que percepção não substitui medição.
O relatório da Veracode de 2025 apontou vulnerabilidades em 45% das tarefas testadas com código gerado por IA. Segundo o texto, a edição de 2026 indicou que a situação praticamente não melhorou.
A IA amplifica o que já existe
Para o autor, a conclusão do DORA 2025 é que a IA amplifica. Times com bons processos e arquitetura tendem a melhorar. Times desorganizados produzem mais desorganização, com mais velocidade. Ele compara o caso à eletrificação das fábricas, em que o ganho só apareceu quando o processo foi redesenhado.
Nesse modelo, o valor do desenvolvedor migra para definir o que deve ser feito e por quê, além de revisar entregas e responder pelo resultado. Antes do primeiro prompt, o autor recomenda responder perguntas sobre o problema de negócio, os usuários, as métricas de sucesso, as regras e integrações e o impacto de uma falha.
O texto lista responsabilidades que, segundo ele, não podem ser delegadas à ferramenta: arquitetura, segurança, desempenho, testes e decisões entre soluções válidas. Um exemplo citado é o problema de consultas N+1 no Entity Framework, que pode passar em testes locais e afetar a aplicação em produção.
O autor também defende que o .NET está bem posicionado nessa transição, por causa da tipagem forte, dos analisadores do Roslyn, das abstrações como o Microsoft.Extensions.AI e do SDK oficial de MCP em C#. Ele sugere ainda que todo projeto tenha um arquivo de instruções para a IA com as regras da equipe.
O artigo propõe um plano em três etapas: medir o uso de IA em 30 dias, criar contexto e automatizar testes em 60 dias, e construir um produto com IA em 90 dias. Não há dados sobre a aplicação desse plano em empresas ou equipes além do time do autor.
