Adoção de IA no desenvolvimento de software supera maturidade dos processos

A adoção de Inteligência Artificial (IA) no desenvolvimento de software continua a acelerar, mas a implementação de processos de governação, revisão e segurança não está a acompanhar o mesmo ritmo. A conclusão é do estudo “AI Adoption and Impact Study: AI in Software Development June 2026 Top 10 Insights” da Info-Tech Research Group, que analisou a utilização de IA ao longo do ciclo de desenvolvimento de software.

O inquérito, realizado junto de 578 responsáveis das áreas de aplicações, engenharia e produto, revela que 94% dos programadores inquiridos registam ganhos de produtividade com a utilização de IA e 83% afirmam ter conseguido reduzir o número de defeitos no código produzido.

A fase de desenvolvimento é a que apresenta maior adoção da tecnologia. Segundo o estudo, 84% dos inquiridos utilizam IA em tarefas como análise, conceção, programação e testes. No entanto, 67% dos programadores consideram que o código gerado por IA exige mais testes do que o código produzido exclusivamente por humanos, evidenciando a necessidade de reforçar os processos de validação e controlo de qualidade.

“A IA deixou de estar à margem do desenvolvimento de software e passou a fazer parte do trabalho diário das equipas. O desafio é que a criação de código mais rápida não reduz a necessidade de processos rigorosos de desenvolvimento. Pelo contrário, aumenta a necessidade de normas claras de revisão, mecanismos de segurança e métricas que permitam transformar a adoção da IA em valor sustentável”, afirma Brian Jackson, Principal Research Director da Info-Tech Research Group.

O estudo revela também que a maturidade dos processos continua aquém da velocidade de adoção, uma vez que, entre os programadores que utilizam IA na fase de desenvolvimento, apenas 37,4% afirmam trabalhar com procedimentos formais ou modelos de governação estruturados.

As preocupações com a segurança continuam igualmente a limitar a adoção. 48% dos inquiridos identificam os riscos relacionados com segurança e propriedade intelectual como o principal obstáculo à utilização da IA, seguindo-se as dúvidas quanto à qualidade dos resultados (42%), a falta de competências (34%), a preparação dos dados (26%) e a integração das ferramentas (24%).

Outro desafio identificado é o código legacy. 51% dos participantes referem que as ferramentas de IA apresentam dificuldades na análise e geração de código para aplicações complexas ou antigas, tornando este o principal entrave técnico à sua utilização. Além disso, 46% afirmam que o código gerado por IA não ultrapassa frequentemente os controlos de qualidade definidos pelas organizações.

O estudo mostra ainda diferenças na forma como profissionais mais e menos experientes utilizam a tecnologia. Os programadores com menos experiência destacam sobretudo os ganhos de velocidade e eficiência, enquanto os profissionais mais seniores tendem a dedicar mais tempo à revisão, validação e avaliação de segurança do código produzido por IA.

A Info-Tech identificou igualmente diferenças de perceção entre equipas de produto, engenharia e desenvolvimento. Enquanto os responsáveis de produto demonstram maior confiança na capacidade da IA para acelerar a entrega de software, os profissionais das equipas de aplicações mostram-se mais cautelosos quanto à qualidade e fiabilidade do código gerado automaticamente.

Perante estes resultados, a consultora recomenda que as organizações estabeleçam critérios claros para a utilização de código gerado por IA, definam processos de revisão e validação antes da entrada em produção e reforcem os mecanismos de segurança e governação à medida que expandem a utilização da tecnologia no desenvolvimento de software.