O mercado de trabalho para engenheiros de software está passando por uma das maiores transformações de sua história. A ascensão da Inteligência Artificial mudou profundamente a rotina de quem trabalha com programação, mas criou um problema que empresas e candidatos ainda não sabem exatamente como resolver: se a IA já escreve código, o que define um bom engenheiro de software hoje?
Essa é a pergunta que gestores de contratação em todo o mundo estão tentando responder. E, por enquanto, ninguém tem uma resposta definitiva.
Nos últimos anos, dezenas de milhares de demissões varreram a indústria de tecnologia, aumentando a concorrência por vagas que, ao mesmo tempo, estão mudando de perfil em ritmo acelerado. A IA não apenas automatizou tarefas antes exclusivas dos programadores, como também gerou um novo temor nas seleções: a trapaça durante entrevistas técnicas. Candidatos usando ferramentas de IA para resolver testes em tempo real tornaram o processo ainda mais complexo para os recrutadores.
Stefan Mai, ex-engenheiro da Meta e da Amazon e cofundador de um serviço de coaching para entrevistas de tecnologia, resumiu bem a situação ao dizer que a IA atingiu as entrevistas de engenharia como uma bomba atômica. A frase exagerada carrega uma realidade concreta: as empresas ainda aplicam os mesmos testes de anos atrás, que avaliam a capacidade bruta de escrever código, enquanto o trabalho real já funciona de forma completamente diferente.
Como a IA mudou o trabalho dos programadores na prática
Um relatório da divisão de pesquisa do Google apontou que 90% dos trabalhadores de tecnologia já utilizam IA para tarefas como escrever e modificar código, um crescimento de 14% em relação ao ano anterior. Na prática, isso significa que o engenheiro de software deixou de ser apenas quem escreve código linha por linha e passou a ser quem decide o que construir, supervisiona o que a IA produz e garante que o resultado final faça sentido para o negócio.
Um engenheiro da OpenAI usou IA para implementar uma mudança de sistema que, de outra forma, levaria uma semana inteira para sua equipe concluir. No Google, muitos aplicativos internos já estão sendo escritos em sua maioria com ferramentas de codificação por IA desenvolvidas pela própria empresa. Na Anthropic, o chefe do Claude Code relatou que a totalidade de suas contribuições ao produto em um período de 30 dias foi escrita pela própria ferramenta.
Esses exemplos revelam que o papel do engenheiro está se deslocando para a tomada de decisões estratégicas, e não para a execução técnica em si. Uma comparação que circula no setor é a do Google Maps: ele indica o melhor caminho, aponta o trânsito e sugere paradas, mas não escolhe o destino nem decide quando partir. O engenheiro continua sendo quem define para onde ir.
Ainda assim, nem todos estão convencidos. O mesmo relatório do Google mostrou que 46% dos trabalhadores de tecnologia confiam apenas razoavelmente na qualidade do código gerado por IA, e 31% disseram que a ferramenta melhorou o código apenas de forma leve.
O processo seletivo que não acompanhou a mudança
O problema mais visível está nas entrevistas. Por anos, as empresas avaliaram candidatos com testes rigorosos de programação, focados em lógica e escrita de código. Esses testes não medem como um profissional trabalha com IA, como delega tarefas a um agente, como avalia o que a ferramenta produz ou como usa essas capacidades para resolver problemas com mais eficiência.
David Barajas, desenvolvedor de software, participou de cerca de cinco ou seis processos seletivos nos últimos meses após ser abordado por recrutadores. Em nenhum deles foi avaliado sobre como incorpora ferramentas de IA ao seu trabalho. Pelo contrário, a instrução foi sempre a mesma: proibido usar qualquer ferramenta de IA durante o teste.
Sujata Sridharan, com quase uma década de experiência como engenheira de software, relatou a mesma situação. A maioria das empresas com as quais entrevistou recentemente seguia os mesmos testes tradicionais, focados na compreensão do código em vez de no trabalho colaborativo com IA. Para ela, essa lacuna sempre existiu no processo seletivo, mas a chegada da IA a tornou ainda maior e mais evidente.
A situação se complica ainda mais porque os requisitos das vagas mudam com uma velocidade que ninguém estava acostumado. Uma empresa chegou a exigir conhecimento em uma linguagem de programação específica para uma vaga e, três semanas depois, descartou esse requisito porque a IA já conseguia traduzir outras linguagens para ela automaticamente. Profissionais que acompanham o setor descrevem esse cenário como um alvo em movimento, que muda de lugar toda semana ou todo mês.
Novas tentativas para resolver um problema ainda em aberto
Algumas empresas estão experimentando abordagens diferentes. Em vez de testes de código puros, passaram a fazer perguntas que avaliam como o candidato pensa sobre problemas, como pondera decisões e como lida com trocas e concessões entre soluções possíveis. Esse tipo de avaliação costumava aparecer apenas em entrevistas para cargos sênior, mas está se tornando cada vez mais comum em todos os níveis.
Outras empresas estão convidando candidatos a trabalhar presencialmente por meio período, observando como eles se comportam em situações reais. Há também uma tendência crescente de permitir o uso de ferramentas de IA durante os testes, reconhecendo que proibir o que faz parte do trabalho diário não faz mais sentido.
Mesmo assim, essas mudanças ainda não capturam totalmente a realidade do trabalho atual. O processo continua sendo, nas palavras de quem acompanha o setor de perto, um problema não resolvido. Os candidatos chegam às entrevistas sem saber o que vão encontrar, e os gestores de contratação chegam sem saber exatamente o que deveriam estar avaliando.
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