Por Kalil Picelli, especialista em engenharia de software e sócio e gerente operacional da Vericode*
Durante muitos anos, a engenharia de software foi conduzida como um conjunto de iniciativas isoladas. Desenvolvimento, testes, segurança e operações atuavam de forma sequencial, com fronteiras rígidas e pouca integração. Embora esse modelo ainda seja tratado como “padrão” em muitas organizações, ele se mostra cada vez mais incompatível com a complexidade, a velocidade e o nível de risco dos sistemas atuais.
Na prática, a fragmentação da engenharia cria gargalos previsíveis, retrabalho recorrente e uma falsa sensação de controle. A busca por eficiência acaba se concentrando em acelerar etapas individuais, quando o verdadeiro problema está no fluxo como um todo. É justamente por isso que ganha força a visão da engenharia de software como uma esteira de produção: eficiência não está em times trabalhando mais rápido de forma isolada, mas em um processo integrado, contínuo e previsível, do início ao fim.
Quando qualidade e segurança são empurradas para o final do ciclo, algo que ainda acontece com frequência, o resultado raramente surpreende: correções emergenciais, instabilidade em produção e aumento significativo do custo operacional. Integrar essas práticas desde a concepção do produto não é uma escolha de maturidade, mas uma necessidade operacional. Empresas que insistem no modelo reativo acabam gastando mais energia apagando incêndios do que evoluindo seus produtos.
Por isso, a inteligência artificial passa a ocupar um papel estratégico, mas ainda mal compreendido. Uma pesquisa do Google indica que 90% dos desenvolvedores já utilizam IA no trabalho, e 80% relatam ganhos de produtividade. Ainda assim, a desconfiança em relação aos resultados gerados pela tecnologia persiste. Isso revela um ponto central: a IA, sozinha, não resolve ineficiências estruturais. Quando usada de forma isolada, tende apenas a acelerar problemas já existentes.
É a integração da IA aos processos de engenharia, e não seu uso pontual, que gera valor real. O próprio mercado sinaliza essa mudança, pois segundo a MarketResearch.biz, o mercado global de IA generativa aplicada a DevOps deve crescer de US$ 942,5 milhões em 2022 para cerca de US$ 22,1 bilhões até 2032. Esse avanço reforça que a IA passa a fazer parte da estrutura da engenharia moderna, desde que integrada a práticas bem definidos.
Processos bem orquestrados reduzem dependências ocultas, tornam prazos mais confiáveis e diminuem a necessidade de intervenções emergenciais. Testes automatizados, fluxos automatizados de integração e entrega contínua, práticas de segurança incorporadas ao desenvolvimento e monitoramento em tempo real criam um processo mais consistente, menos suscetível a erros humanos e mais preparado para ciclos de entrega curtos sem perda de qualidade.
Portanto, tratar a engenharia de software como um sistema integrado exige uma mudança de mentalidade. Significa abandonar a ilusão de que excelência técnica nasce de esforços isolados e aceitar que previsibilidade, escala e resiliência dependem da orquestração entre pessoas, processos, automação e inteligência artificial. Em um ambiente digital cada vez mais exigente, não é a velocidade individual que diferencia empresas maduras, mas a capacidade de sustentar entregas contínuas com qualidade e controle.
*Kalil Picelli é sócio e gerente operacional da Vericode, com sólida experiência em Qualidade de Software e MBA em Gestão de Projetos de TI. Lidera equipes multifuncionais e atua na integração de práticas de QA, DevSecOps e SRE, garantindo entregas digitais robustas, previsíveis e escaláveis.
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Gabriel Soares
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