Valor
Ferramentas de inteligência artificial que começaram a ser usadas como apoio à programação já passam a participar de etapas anteriores e posteriores à escrita do código. Em algumas empresas, a tecnologia é usada para organizar demandas, detalhar requisitos, gerar trechos de software, revisar entregas e apoiar diagnósticos, o que começa a alterar a divisão de responsabilidades dentro das equipes de tecnologia.
Na Multipagamentos, empresa de tecnologia para meios de pagamento, a adoção formal de IA no ciclo de desenvolvimento entrou em operação em julho de 2026. Desde então, a tecnologia passou a apoiar desde a preparação das demandas até geração, revisão e diagnóstico de código, dentro de um modelo que exige validação humana antes de qualquer entrega chegar à produção.
Uma das mudanças ocorreu antes mesmo da programação. Solicitações que antes podiam chegar por reuniões, documentos, e-mails e mensagens passaram a ser consolidadas e estruturadas com apoio de modelos de linguagem.
A IA organiza o contexto, identifica lacunas e transforma as informações em uma demanda padronizada para a equipe técnica. Na etapa seguinte, a tecnologia também passou a decompor essas demandas em etapas de desenvolvimento, critérios de aceite, cenários de exceção e componentes potencialmente impactados.
Em um dos fluxos adotados pela companhia, essa preparação inicial pode ser realizada em cerca de 90 minutos. A empresa, porém, ainda não converte esse resultado em um percentual geral de produtividade, porque a adoção é recente e não havia uma base histórica suficientemente estruturada para comparação.
"Quanto mais a inteligência artificial participa da produção inicial, mais importante se torna a capacidade humana de verificar o resultado. O papel do desenvolvedor não desaparece, mas passa a exigir mais contexto, revisão, arquitetura, análise de risco e responsabilidade sobre aquilo que efetivamente chega à produção", afirma José Tadeu Bijos, CEO e Presidente da Multipagamentos.
A mudança também levou a empresa a rever a aprovação de código. Antes, a revisão estava concentrada principalmente na conferência entre pares sobre códigos escritos por pessoas.
Com o avanço da geração assistida por IA, o processo passou a incorporar classificação das ferramentas por risco, limites de acesso, verificações específicas para aplicações com modelos de linguagem, aprovação humana nominal e auditoria da liderança de tecnologia. Na prática, parte do trabalho começa a migrar da produção inicial para atividades como contextualização, arquitetura, revisão, validação e tomada de decisão técnica.
Profissionais que atuam no refinamento das demandas também passam a concentrar mais esforço em regras de negócio, exceções e qualidade, enquanto a IA apoia consolidação, estruturação e documentação. Essa mudança cria um novo desafio para empresas que incorporam IA a processos críticos: definir claramente até onde a tecnologia pode atuar e onde a responsabilidade precisa continuar humana.
No caso da Multipagamentos, nenhum código produzido com apoio de IA segue para produção sem uma aprovação identificada. Em ambientes produtivos, os acessos utilizados para diagnóstico são restritos e de leitura, sem acesso a dados de portadores de cartão.
"Adotar IA não é apenas liberar uma nova ferramenta para o time. Quando ela passa a participar de processos críticos, a discussão muda para governança: quais dados pode acessar, o que pode executar, quem valida e quem responde pelo resultado.
É essa camada que separa a experimentação de uso estrutural", diz Bijos. A empresa também criou papéis específicos dentro das equipes para distribuir responsabilidades sobre o uso da tecnologia e estruturou um programa de capacitação.
Parte desse processo surgiu a partir dos MultiCamps, encontros internos usados para identificar aplicações de IA e mapear problemas que poderiam ser redesenhados com a tecnologia. Agora, a companhia trabalha na criação de indicadores para medir com maior precisão o impacto da mudança.
Entre as iniciativas estão telemetria das ferramentas de IA, identificação da origem dos códigos e critérios para acompanhar produtividade, qualidade e retrabalho ao longo do tempo.
