Há alguns dias mencionei que não me sinto confortável fazendo previsões nesta indústria/mundo tão instável. No entanto, notei que há pessoas que se atrevem a fazê-lo (parabéns a elas!)
Por essa razão, decidi criar um compêndio dessas previsões, priorizando aquelas que coincidem mais entre diferentes fontes.
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A IA trabalhará em loops multi-etapas: usará ferramentas, se auto-verificará e corrigirá erros até terminar. Isso superará os prompts de um único disparo, mas exigirá guardrails sólidos como avaliações, permissões e registros de auditoria. Ver [2], [4], [5].
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O papel do desenvolvedor mudará de “escrever código” para “orquestrar e auditar” sistemas construídos com IA. Você projetará o plano, escolherá ferramentas e modelos, e verificará resultados, decidindo o que não automatizar. Ver [1], [2], [3].
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A verdadeira velocidade virá do feedback rápido, não de digitar mais: testes automáticos, implantação canária, rollback instantâneo e boa observabilidade. Com loops de “verificar primeiro”, os times poderão se mover 3–7× mais rápido de forma realista. Ver [5], [2], [3].
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Confiança e segurança serão decisivas: os líderes exigirão rastreabilidade, práticas seguras e provas de que sua IA não enviará código arriscado. Haverá mais escrutínio regulatório e mais incidentes por código de IA sem guardrails. Ver [3], [4], [2].
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Você tornará suas codebases “navegáveis por IA” para que os agentes se respondam sozinhos: uma única fonte de verdade arquitetônica, interfaces ferramentáveis, ambientes de teste seguros e avaliações integradas. Pods de execução pequenos avançarão rápido se a plataforma (observabilidade, permissões, auditoria, test harnesses) for forte. Ver [2], [5].
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Os produtos que substituírem fluxos de trabalho completos valerão mais do que aqueles que apenas adicionam features de IA. O “build vs buy” se inverterá: criar ferramentas internas será barato; o custo real estará em manutenção e avaliação. Ver [2], [5].
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Os executivos pedirão provas concretas de impacto, não anedotas. Você instrumentalizará time-to-value, qualidade de código, custo por resultado e sinais de colaboração; além disso manterá auditorias para escalar pilotos. Ver [3], [2].
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A contratação júnior se endurecerá, então o upskilling e caminhos alternativos importarão mais. Reduzir juniores arriscará um vazio de liderança; se destacarão os juniores com fluência em IA, comunicação clara e bom breakdown de problemas. Ver [1], [3].
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A IA escreverá o código rotineiro; as vantagens humanas estarão em arquitetura, performance, segurança e critério. Você apontará para ser T-shaped: base ampla com uma ou duas profundidades e fundamentos sólidos. Ver [1].
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Consultorias boutique de “agentificação” crescerão padronizando workflows de agentes para o mid-market. Os líderes deverão alocar orçamentos reais e aprender essas ferramentas na prática para não ficar para trás.
Referências:
[1] A. Osmani, “The Next Two Years of Software Engineering,” addyosmani.com, 5 de jan. de 2026.
[2] Z. Wills, “My 2026 AI Bets (A Time Capsule),” zachwills.net, 2026.
[3] LeadDev, “5 uncomfortable predictions for engineering leaders in 2026,” leaddev.com, 2026.
[4] One Useful Thing, “Claude Code and What Comes Next,” oneusefulthing.org, 2026.
[5] V. Rufus, “Compound Engineering — The Next Paradigm Shift in Software Engineering,” vincirufus.com, 2026.