Em 2026, você não pode tirar as ferramentas de codificação de IA do controle dos desenvolvedores, descobriram os pesquisadores.
Mas embora a IA esteja sem dúvida a ajudar os programadores a produzir código mais rapidamente, pode não estar a produzir código melhor, alertam outros investigadores. E isso pode causar problemas no futuro para eles.
Especificamente, em fevereiro de 2026, o respeitado laboratório de pesquisa de IA METR publicou uma revelação surpreendente: A maioria dos desenvolvedores não trabalhará mais, mesmo em um número limitado de tarefas, sem IA.
O METR esperava fornecer uma atualização para alguns pesquisa inovadora publicada alguns meses antes, em 2025, sobre produtividade de codificação de IA. Nele, os pesquisadores mediram quanto tempo os desenvolvedores de código aberto levaram para realizar tarefas manualmente em comparação com IA.
Embora os desenvolvedores desse estudo tenham relatado que a IA os estava tornando mais produtivos, eles ficaram chocados ao saber que na verdade isso os atrasou. Claro, ele gerou código mais rápido, mas eles gastaram mais tempo encontrando e corrigindo erros, orientando a IA e esperando que ela concluísse tarefas.
Quando o METR decidiu repetir o experimento para medir os avanços na IA e na proficiência do codificador, eles não conseguiram.
Os desenvolvedores não estavam dispostos a participar “porque não desejam trabalhar sem IA”, mesmo apenas para o estudo, confessaram os pesquisadores.
Em vez disso, METR publicou uma pesquisa em maio, que permitiu que os funcionários técnicos relatassem seus próprios ganhos de produtividade em IA. Não é de surpreender que eles tenham percebido que a IA os tornava duas vezes mais valiosos para suas organizações.
Mas as manchetes recentes sobre o enorme custo do chamado tokenmaxxing, juntamente com um punhado de pesquisas recentes, tornam essas autopercepções duvidosas.
Tokenmaxxing, ou usar o número de tokens que uma pessoa usa como proxy para produtividade com IA, tem sido a tendência de 2026 até agora. E já pode ter acabado.
A Amazon encerrou sua tabela de classificação interna de rastreamento de tokens, chamada Kirorank, depois que os funcionários estavam jogando usando agentes de IA excessivamente e aumentando os custos, o Financial Times informou essa semana. Os funcionários provaram que o uso da IA não se traduz automaticamente em aumento de produtividade.
A Uber estourou seu orçamento de IA para 2026 nos primeiros quatro meses do ano, A informação relatado. O COO Andrew Macdonald disse recentemente em um podcast que tal os gastos não levaram a um aumento mensurável em projetos ou produtividade.
O código gerado por IA também não reduz necessariamente as necessidades contínuas de manutenção do código e pode até aumentá-las, argumentou elegantemente o programador e autor James Shore em uma postagem no blog que se tornou viral no Hacker Information.
“Você escreve código duas vezes mais rápido agora? É melhor esperar que você tenha reduzido pela metade seus custos de manutenção”, escreveu ele. “Caso contrário, você está ferrado. Você está trocando um aumento temporário de velocidade por um contrato permanente.”
Há outras evidências de que a IA pode aumentar os problemas de manutenção de código.
UM tweet viral de Aiswarya Sankar, fundadora e CEO da Entelligence AI, startup de agentes de engenharia de confiabilidade, proclama que as empresas estão gastando 44% de seus tokens em correções de bugs geradas por sua IA. Enquanto isso, a empresa de ferramentas de revisão de código Código Coelho diz que analisou solicitações pull de código aberto e descobriu que a IA produziu 1,7x mais problemas do que o código humano.
Essas são, reconhecidamente, estatísticas egoístas daqueles que tentam vender ferramentas de revisão de código de IA.
No entanto, investigadores independentes também encontraram esses problemas. Pesquisadores da respeitada Singapore Administration College publicou um relatório em abril alertando que “o código gerado por IA pode introduzir custos de manutenção de longo prazo em projetos reais de software program”.
Dado que os programadores adoram os seus assistentes de IA, qual é a solução?
Bem, aqueles que querem vender agentes de codificação de IA dizem que os desenvolvedores podem simplesmente usar agentes de codificação de IA para realizar as tarefas cansativas de consertar o código tão rápido quanto a IA o cospe. Isso é o que o fundador e CEO da Cognition, Scott Wu – o criador do agente de codificação de IA Devin – sugere.
Mas até ele admite que, embora Devin possa trabalhar de forma independente, atualmente ele classificaria sua habilidade entre um programador de nível júnior e médio, dependendo da tarefa. Esta não é uma solução de entrega e esquecimento.
Os pesquisadores da SMU sugerem uma abordagem mais humana. Os programadores devem saber quais tarefas a IA realiza ou não tão profundamente quanto conhecem suas linguagens de codificação favoritas. Eles precisam de sistemas fortes de garantia de qualidade projetados para IA e precisam revisar cuidadosamente o trabalho da IA, como se fosse um desenvolvedor júnior.
Enquanto isso, dizem os pesquisadores (e Wu concorda), os humanos ainda deveriam estar fazendo o trabalho geral, como arquitetura de software program e design de segurança.
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