Quase 90% dos profissionais de tecnologia agora usam inteligência artificial em seu trabalho. Mas, de acordo com o relatório de 2025 do DORA sobre Desenvolvimento de Software Assistido por IA, ainda existe uma lacuna significativa de confiança entre os desenvolvedores e as ferramentas das quais eles cada vez mais dependem. O relatório entrevistou quase 5.000 profissionais de tecnologia globalmente e descobriu que, embora a adoção de IA tenha se tornado “quase universal”, ainda existem alguns desafios organizacionais fundamentais.
A pesquisa sugere que a IA amplifica as forças ou fraquezas nas organizações, dependendo de serem de alto desempenho ou não. O relatório constata que “o papel principal da IA no desenvolvimento de software é o de um amplificador. Ela magnifica as forças das organizações de alto desempenho e as disfunções das que estão lutando.” Também menciona uma suposição generalizada de que o uso de ferramentas de IA pode impulsionar a transformação organizacional, o que este achado desmente.
A Pesquisa de Desenvolvedores de 2025 conduzida pelo Stack Overflow mostra uma crescente desconfiança entre os desenvolvedores, o que apoia essas preocupações. Os resultados da pesquisa mostram que os desenvolvedores desconfiam da precisão das ferramentas de IA em 46%, enquanto os níveis de confiança atingem apenas 33%. Apenas 3% dos desenvolvedores relatam “alta confiança” na produção gerada por IA, sugerindo um ceticismo generalizado sobre a qualidade do código assistido por IA, apesar de seu uso prevalente.
Comentando sobre o relatório DORA em uma postagem no LinkedIn, a Dra. Laura Weis observa que “mais rápido nem sempre significa melhor. O relatório DORA de 2025 deixa isso claro: a IA ajuda as pessoas a produzir mais trabalho. Mas as verdadeiras dores de cabeça – burnout, processos quebrados, culturas desajeitadas – não desaparecem. Em algumas equipes, a pressão apenas aumenta: mais produção esperada, mesmos recursos, mesmo estresse.”
A pesquisa DORA mostra que a estabilidade do software se tornou uma questão significativa desde que a IA generativa começou a ser adotada. A relação positiva atual entre a adoção de IA e a produtividade de entrega marca uma mudança em relação aos resultados anteriores, no entanto, a instabilidade na entrega de software continua a aumentar. A pesquisa indica que as equipes ajustaram sua velocidade de desenvolvimento, mas seus sistemas carecem das capacidades necessárias para lidar com o desenvolvimento impulsionado por IA de forma segura.
A equipe de pesquisa investigou se as melhorias de velocidade da IA compensariam a instabilidade por meio de métodos de falha rápida e reparo rápido, mas sua análise não mostrou resultados positivos. Os pesquisadores acreditavam que a velocidade adicional da IA ajudaria a contrabalançar a desordem usando o conceito de ‘falhar rápido, consertar rápido’. No entanto, o relatório descobriu que essa abordagem não entrega os benefícios pretendidos. A Dra. Weis explica que a instabilidade continua a prejudicar a qualidade do produto e o desempenho dos funcionários.
A pesquisa mostra que a implementação da IA não afeta a tensão no local de trabalho ou os níveis de exaustão dos desenvolvedores, mas os desenvolvedores alcançam resultados de produtividade mais altos ao usá-la. A natureza contínua desses problemas indica que eles decorrem de sistemas organizacionais existentes e não podem ser facilmente resolvidos pela implementação de ferramentas de produtividade individuais.
A equipe DORA criou um Modelo de Capacidades de IA para analisar esses problemas sistêmicos por meio de sete práticas organizacionais essenciais que amplificam os benefícios da IA. As sete capacidades do modelo operam em níveis de equipe e organizacional, em vez de se concentrar no uso individual de ferramentas. Elas exigem que as organizações estabeleçam políticas claras de IA e mantenham ecossistemas de dados saudáveis e plataformas internas de qualidade.
A pesquisa revela que organizações com foco no usuário veem benefícios amplificados da adoção de IA, enquanto aquelas que não possuem esse foco frequentemente observam impactos negativos no desempenho de suas equipes.
A engenharia de plataformas emergiu como uma base crítica, com 90% das organizações agora adotando plataformas internas e 76% mantendo equipes de plataforma dedicadas. A pesquisa mostra que plataformas de alta qualidade são habilitadores essenciais para escalar os benefícios da IA em toda a organização, fornecendo as guardrails e capacidades compartilhadas necessárias.
No entanto, a transição não é isenta de compensações. Plataformas de alta qualidade correlacionam-se com leves aumentos na instabilidade da entrega de software, o que os pesquisadores interpretam como “compensação de risco”, onde organizações com fortes capacidades de recuperação podem se dar ao luxo de experimentar mais enquanto mantêm a confiabilidade geral do sistema.
O relatório estabelece sete perfis de desempenho de equipe para analisar as complexas relações entre desempenho, estabilidade e bem-estar da equipe. Como explicado pelo líder da DORA, Nathen Harvey, no relatório, os sete perfis de desempenho da equipe vão de “altamente harmoniosos” que se destacam em todas as áreas até equipes que lidam com “desafios fundamentais” que apresentam deficiências significativas em seus processos e resultados.
Leah Brown, da IT Revolution, analisa os achados e enfatiza que “a pesquisa destrói a noção de que a adoção de IA é simplesmente um problema de ferramentas. Em vez disso, revela que o sucesso da IA é fundamentalmente um problema de sistemas que requer transformação organizacional.”
O gerenciamento de fluxo de valor emerge como uma prática crítica para maximizar os investimentos em IA. A pesquisa mostra que organizações com práticas maduras de gerenciamento de fluxo de valor veem benefícios dramaticamente amplificados da adoção de IA no desempenho organizacional, ajudando a garantir que melhorias individuais se traduzam em vantagens organizacionais mais amplas.
Os achados estão alinhados com padrões estabelecidos de transformações tecnológicas anteriores. Brown observa que “organizações que simplesmente migraram para a infraestrutura em nuvem sem repensar a arquitetura viram retornos limitados, enquanto aquelas que reestruturaram suas aplicações, equipes e operações desbloquearam valor real.”
No entanto, desenvolvedores individuais estão relatando muitos benefícios ao usar IA, apesar desses desafios. Mais de 80% dos entrevistados da pesquisa acreditam que a IA aumentou sua produtividade, enquanto 59% observam impactos positivos na qualidade do código. O caso de uso mais comum da IA continua sendo a escrita de novo código, com 71% dos escritores de código usando assistência de IA.
A Dra. Weis conclui que o padrão permanece consistente:
equipes saudáveis sobem mais alto, as instáveis caem mais rápido. Ferramentas não mudam isso. Elas apenas iluminam isso.
– Dra. Laura Weis
A pesquisa sugere que as organizações devem tratar a adoção de IA como um esforço de transformação abrangente, em vez de uma simples implementação de ferramentas. O sucesso requer investimento em sistemas fundamentais, incluindo plataformas, ecossistemas de dados e disciplinas de engenharia, que podem amplificar os benefícios da IA enquanto abordam os fatores organizacionais que atualmente os limitam.