Impacto da IA Generativa na Produtividade em Equipes de Desenvolvimento de Software

Abstract

A integração de Modelos de Linguagem de Grande Porte (do inglês Large Language Models - LLMs) na Engenharia de Software está redefinindo os paradigmas de desenvolvimento, prometendo ganhos de produtividade sem precedentes. Ferramentas baseadas em IA Generativa demonstram a capacidade de acelerar tarefas individuais, como a geração e a documentação de código. Contudo, emerge um "paradoxo da produtividade", no qual esses ganhos de eficiência local não se traduzem consistentemente em melhorias nas métricas de desempenho globais da equipe, como lead time e cycle time, que são os verdadeiros indicadores da entrega de valor. A principal problemática reside na ausência de evidências empíricas robustas que avaliem este impacto em contextos corporativos reais, onde a complexidade dos processos e as dinâmicas de equipe podem introduzir custos ocultos, como o aumento da carga cognitiva na revisão de código e o acúmulo de dívida técnica. Diante deste cenário, o objetivo deste trabalho foi avaliar empiricamente o impacto da IA Generativa nas métricas de produtividade de equipes de desenvolvimento de software. Para tal, realizou-se uma pesquisa empírica de métodos mistos em uma consultoria de TI brasileira, analisando dados históricos de lead time e cycle time de múltiplos times antes e depois da adoção em massa de ferramentas de IA. A metodologia envolveu a extração de dados quantitativos de sistemas de gerenciamento de projetos e a sua análise estatística, contextualizada por dados qualitativos sobre as equipes. Os resultados demonstraram uma redução estatisticamente significativa no Cycle Time, porém a melhoria no Lead Time não apresentou significância estatística global. A análise qualitativa confirmou o paradoxo, evidenciando que os ganhos de eficiência em tarefas individuais de codificação deslocaram o gargalo para a etapa de revisão de código (Code Review) e expuseram limitações em processos burocráticos organizacionais antes menos evidentes, aumentando a carga cognitiva e os riscos de dívida técnica. Conclui-se que a adoção de IA requer governança e adaptação de processos, pois a aceleração da escrita de código não garante, isoladamente, a redução do tempo total de entrega de valor.