Descubra como um desenvolvedor e engenheiro de dados conseguiu reduzir drasticamente o tempo de desenvolvimento usando IA. Da Vindi à Cardeal, veja como a inteligência artificial transformou a forma de programar.
Especialista em IA aplicada e transformação digital. Mais de 10 anos ajudando empresas brasileiras a implementar soluções de analytics e inteligência artificial.
A real é que quando comecei a usar IA no desenvolvimento, eu era um dos céticos. "Isso é só hype", pensava. "Nenhuma IA vai entender melhor que eu o código que preciso escrever". O que pouca gente fala é que a IA não substitui o desenvolvedor, ela o transforma em uma versão superpoderosa de si mesmo.
Muitos desenvolvedores ainda resistem a usar IA no dia a dia, achando que é complexo demais ou que não vai trazer resultados reais. Mas depois de anos atuando como desenvolvedor e engenheiro de dados, descobri na prática como a IA pode turbinar a produtividade. Vou compartilhar como consegui reduzir meu tempo de desenvolvimento em 70% com algumas técnicas simples que qualquer dev pode aplicar.
Quando era líder de Analytics na Vindi, enfrentava um desafio constante: precisava extrair insights de milhões de transações para otimizar campanhas de marketing. O problema é que cada análise exigia horas de SQL, Python e debugging. Era frustrante ver ideias boas morrerem na fila de desenvolvimento.
Foi então que comecei a experimentar com IA para geração de código. Primeiro, usei para criar queries SQL complexas. O resultado? Queries que antes levavam 2 horas para escrever e testar agora eram geradas em 15 minutos. A IA não só escrevia o código, mas também sugeria otimizações que eu não tinha pensado.
A diferença estava na capacidade da IA de processar padrões. Ela conseguia identificar que queries similares tinham sido executadas antes e sugerir estruturas mais eficientes. Era como ter um par de programação que nunca se cansa e tem memória fotográfica.
Na Cardeal, uma proptech que aplica IA para analisar leilões de imóveis, o desafio era ainda maior. Precisávamos desenvolver algoritmos que analisassem milhares de propriedades simultaneamente, identificando oportunidades de investimento em tempo real.
O que descobri foi que a IA não apenas acelerava o desenvolvimento, mas também melhorava a qualidade do código. Ao usar IA para gerar boilerplate, documentação e testes, consegui focar no que realmente importava: a lógica de negócio e a arquitetura do sistema.
A ferramenta análise de leilão com IA que desenvolvemos na Cardeal é um exemplo perfeito. O algoritmo que analisa padrões de preços e riscos foi desenvolvido em 3 semanas ao invés dos 3 meses que levaria sem IA. A diferença? IA para geração de código, documentação automática e testes automatizados.
A IA revolucionou a forma como escrevo código. Agora, em vez de começar do zero, começo com um prompt claro sobre o que preciso fazer. A IA gera um primeiro rascunho que eu refino e otimizo. O resultado é código mais limpo, melhor documentado e com menos bugs.
O que mais me impressionou foi a capacidade da IA de entender contexto. Ela não apenas gera código funcional, mas também sugere padrões de design, tratamento de erros e otimizações de performance. É como ter um senior developer sempre disponível para pair programming.
A chave está em saber como fazer os prompts certos. Em vez de pedir "crie uma função para calcular ROI", eu especifico o contexto, as variáveis envolvidas e o formato de retorno esperado. A IA entende a intenção e gera código que realmente funciona.
Debugging sempre foi a parte mais frustrante do desenvolvimento. Horas perdidas procurando por um bug que, no final, era um erro de sintaxe simples. A IA mudou isso completamente.
Agora, quando encontro um erro, colo o código e a mensagem de erro na IA. Ela não apenas identifica o problema, mas também sugere múltiplas soluções e explica por que o erro aconteceu. O que antes levava 2 horas agora é resolvido em 10 minutos.
A IA também é incrível para otimização. Ela analisa o código e sugere melhorias de performance, segurança e legibilidade. Na Cardeal, isso foi fundamental para processar milhares de análises de imóveis em tempo real.
Documentação sempre foi o patinho feio do desenvolvimento. Todo mundo sabe que é importante, mas ninguém tem tempo para fazer. A IA resolveu esse problema de forma elegante.
Agora, a IA gera documentação técnica, comentários no código e até mesmo READMEs completos. O que é mais impressionante é que ela consegue explicar conceitos complexos de forma clara e acessível.
Testes também se tornaram muito mais eficientes. A IA gera casos de teste abrangentes, incluindo edge cases que eu não teria pensado. O resultado é código mais robusto e confiável.
Cursor foi a ferramenta que mais impactou minha produtividade. Ele funciona como um autocomplete inteligente que entende o contexto do projeto. Quando estou escrevendo código, ele sugere linhas completas, funções e até mesmo blocos inteiros.
O que mais me impressionou foi como ele aprende com o estilo de código do projeto. Na Vindi, ele se adaptou ao padrão de nomenclatura e estrutura que usávamos. Na Cardeal, ele entendeu a arquitetura específica do sistema de análise de imóveis.
A chave para usar o Cursor efetivamente é dar contexto claro. Comentários explicativos, nomes de variáveis descritivos e estrutura de código consistente fazem toda a diferença.
ChatGPT se tornou meu consultor de arquitetura pessoal. Quando preciso decidir entre diferentes abordagens técnicas, discuto as opções com ele. Ele não apenas sugere soluções, mas também explica os trade-offs de cada uma.
Na Cardeal, usei o ChatGPT para projetar a arquitetura do sistema de análise de leilões. Ele sugeriu uma abordagem baseada em microserviços que permitiu escalar o sistema para processar milhares de análises simultaneamente.
O que é mais valioso é que ele não apenas dá respostas, mas também faz perguntas que me fazem pensar melhor sobre o problema. É como ter um mentor técnico sempre disponível.
Ferramentas como CodeQL e SonarQube, quando combinadas com IA, se tornaram essenciais para manter a qualidade do código. Elas não apenas identificam bugs e vulnerabilidades, mas também sugerem melhorias específicas.
Na Vindi, isso foi crucial para manter a qualidade do código em um ambiente de desenvolvimento acelerado. A IA ajudava a identificar problemas antes que chegassem à produção.
O maior erro que vejo desenvolvedores cometendo é tentar usar a IA para substituir completamente o pensamento humano. A IA é incrível para tarefas repetitivas e geração de código, mas a criatividade, arquitetura e tomada de decisões estratégicas ainda são humanas.
Na Cardeal, aprendi que a IA funciona melhor quando você tem uma visão clara do que quer construir. Ela acelera a implementação, mas a direção estratégica ainda precisa ser humana.
A qualidade dos prompts determina a qualidade do resultado. Prompts vagos geram código genérico. Prompts específicos geram soluções precisas e úteis.
Aprendi a estruturar meus prompts com contexto, exemplos e restrições claras. Em vez de "crie uma função para análise de dados", eu especifico o formato dos dados, as transformações necessárias e o output esperado.
A IA raramente gera código perfeito na primeira tentativa. O processo envolve iteração e refinamento. A chave é usar a IA como ponto de partida e depois otimizar baseado no conhecimento específico do domínio.
Na Vindi, isso significava refinar queries SQL geradas pela IA para otimizar performance específica do nosso banco de dados. Na Cardeal, significava adaptar algoritmos de IA para o contexto específico do mercado imobiliário brasileiro.
Os números falam por si. Antes da IA, eu conseguia implementar 2-3 features por semana. Com IA, esse número subiu para 6-8 features. A redução de 70% no tempo de desenvolvimento não é exagero.
Mas o impacto vai além da velocidade. A qualidade do código melhorou significativamente. Menos bugs, melhor documentação e arquitetura mais limpa. A IA não apenas acelera, mas também melhora.
A IA liberou tempo para focar em inovação. Em vez de perder horas com boilerplate, posso focar em resolver problemas complexos e criar soluções inovadoras.
Na Cardeal, isso permitiu desenvolver recursos avançados como análise preditiva de preços de imóveis e identificação automática de oportunidades de investimento. Recursos que seriam impossíveis sem a produtividade extra da IA.
A IA também acelerou meu aprendizado. Ao ver como ela resolve problemas, aprendo novas técnicas e padrões. É como ter um tutor sempre disponível para ensinar melhores práticas.
A IA está transformando o papel do desenvolvedor. Em vez de escrever código manualmente, estamos nos tornando arquitetos e estrategistas. A IA cuida da implementação, nós cuidamos da direção.
Isso significa que desenvolvedores precisam desenvolver novas habilidades: arquitetura de sistemas, design de APIs, estratégia de produto. As habilidades técnicas continuam importantes, mas as habilidades estratégicas se tornam fundamentais.
A IA está tornando o desenvolvimento mais acessível. Pessoas com conhecimento de negócio, mas sem formação técnica profunda, conseguem criar soluções usando IA. Isso está democratizando a inovação tecnológica.
Na Cardeal, isso permitiu que especialistas em mercado imobiliário contribuíssem diretamente no desenvolvimento de features, mesmo sem conhecimento profundo de programação.
A IA está criando novos paradigmas de desenvolvimento. Em vez de programar linha por linha, estamos "programando por intenção". Descrevemos o que queremos e a IA implementa.
Isso está mudando a forma como pensamos sobre desenvolvimento. A criatividade e a capacidade de resolver problemas se tornam mais importantes que a sintaxe de uma linguagem específica.
Não, ela vai transformar o papel do desenvolvedor. Desenvolvedores se tornarão mais estratégicos, focando em arquitetura, design e resolução de problemas complexos. A IA cuidará das tarefas repetitivas.
Depende da experiência. Desenvolvedores experientes podem começar a ver resultados em 1-2 semanas. Para iniciantes, pode levar 1-2 meses para dominar as ferramentas e técnicas.
Cursor tem versão gratuita e planos pagos a partir de $20/mês. ChatGPT Plus custa $20/mês. Para empresas, existem planos empresariais que incluem recursos avançados e segurança adicional.
Através de revisão de código, testes abrangentes e ferramentas de análise de segurança. A IA gera código funcional, mas a responsabilidade pela segurança ainda é humana.
A IA no desenvolvimento não é mais uma opção, é uma necessidade. Quem não adotar agora ficará para trás. A diferença entre ser um desenvolvedor comum e um desenvolvedor superprodutivo pode estar na decisão de começar a usar IA hoje.
A eficiência operacional que a IA proporciona no desenvolvimento é apenas o começo. À medida que a tecnologia evolui, as possibilidades se multiplicam. O importante é não esperar para começar.
Se sua empresa quer entender como implementar IA no workflow de desenvolvimento, vamos conversar. Tenho experiência prática em diferentes contextos e posso mostrar como a IA pode transformar a produtividade da sua equipe de desenvolvimento.
Descubra como agentes de IA estão transformando a forma como empresas operam. Do atendimento ao cliente à automação de processos, entenda como essa tecnologia pode revolucionar seu negócio.
Descubra como calcular e justificar o retorno sobre investimento em IA. Casos reais de empresas brasileiras que conseguiram resultados mensuráveis e estratégias para apresentar o valor da tecnologia.
Descubra como empresas brasileiras estão usando IA para automatizar processos operacionais e aumentar produtividade. Casos reais de automação que geram resultados mensuráveis.
