Malte Kosub, cofundador e CEO da Parloa, plataforma de IA agêntica para relacionamento de empresas com clientes, afirmou que do código de sua companhia já é gerado por inteligência artificial, um ano após o CTO da Microsoft, Kevin Scott, prever que essa marca chegaria até 2030. Em artigo no Forbes Technology Council, Kosub sustenta que engenheiros não estão sendo substituídos: o trabalho mudou de escrever código para desenhar os sistemas em que os agentes operam e ensinar esses agentes a raciocinar como humanos.
Por que engenharia deixou de ser sobre escrever código
Segundo o CEO da Parloa, as organizações não estão mais reaproveitando software: estão reconstruindo o que os humanos fazem. A migração do modelo on-premise para a nuvem tinha objetivo claro, tornar sistemas existentes mais escaláveis e resilientes. A IA impõe desafio de outra natureza: desenhar sistemas que replicam aspectos do julgamento humano.
Isso traz perguntas ainda sem resposta consolidada no setor: até que tamanho um prompt mantém precisão antes de degradar; como manter guardrails quando clientes usam o sistema de formas imprevistas; como projetar confiabilidade quando agentes seguem caminhos de execução imprevisíveis em runtime. Nenhuma delas é problema de geração de código: são problemas de desenho de sistemas.
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Mas onde isso deixa o engenheiro no dia a dia? Na visão de Kosub, em 12 meses o centro de gravidade de sua equipe migrou de "como implemento isso?" para "como desenho e superviso um sistema de agentes que implementa por mim?". O cenário dialoga com o debate que o Mercado de TI já acompanha sobre agentes de IA com contexto e memória.
Onde os gargalos migraram
O primeiro gargalo é arquitetural: engenheiros passam a maior parte do tempo no scaffolding em torno dos agentes, o harness e os guardrails. O segundo é contextual: agentes não têm a perspectiva humana que torna o software confiável na prática, e precisam ser treinados no julgamento, no conhecimento institucional e na percepção de casos de borda.
Para esse novo perfil, a Parloa cunhou internamente o termo product-minded architect. Arquiteto, porque o trabalho criativo migrou para decisões de desenho, coerência de sistema e trade-offs que resistem à complexidade empresarial. Product-minded, porque saber o que construir passou a valer mais do que saber como construir.
"Se você construía as coisas erradas 20% do tempo e agora está 10 vezes mais rápido, está produzindo 10 vezes mais coisas erradas. A IA amplifica drasticamente a produção, mas não corrige pensamento confuso: ela o torna significativamente mais caro", escreveu Kosub.
Os engenheiros mais avançados, segundo o CEO, se veem menos como arquitetos e mais como fundadores: responsáveis pelo que é construído, por que existe e pelo que acontece quando falha. Engenharia hoje é questão de gosto e curadoria. Esse deslocamento também aparece no fenômeno do gargalo silencioso dos pull requests, quando agentes geram código mais rápido do que humanos conseguem revisar.
Quem responde pelo bug gerado pela máquina
Quando um agente escreve o código, quem é dono do bug, da falha de segurança, do edge case que só surge em escala? Para Kosub, a resposta é a de sempre: os humanos que desenharam o sistema e escolheram o que colocar em produção.
No software de consumo, já é possível montar produtos funcionais sem entender profundamente o sistema por baixo. Em ambientes empresariais, com jurisdições, regimes de compliance e décadas de infraestrutura legada, essa abordagem quebra quase imediatamente. Sistemas agênticos exigem observabilidade, contenção e isolamento de falhas para comportamentos de runtime que não se pode prever por completo.
A confiança, diz o executivo, deve ser conquistada progressivamente: o agente começa recomendando, passa a agir com janela para objeção humana e só opera autonomamente depois de se provar em centenas de decisões. É o modelo que a Parloa aplica em contact centers empresariais e na governança de seus próprios sistemas internos, linha próxima ao que o portal discute sobre governança para agentes autônomos.
Info: na Parloa, o pair programming virou "pair-conceptualizing": equipes humanas tratam agentes como colegas de trabalho e mapeiam seus pontos cegos, calibrando outputs contra o julgamento humano.
O custo que não cai a zero
Linguagens de programação sempre foram intermediárias entre intenção humana e execução da máquina: Assembly, C, Java e Python foram passos sucessivos em direção a como humanos pensam. A IA, argumenta Kosub, é o próximo passo, e eventualmente o intermediário desaparece: você descreve o que quer e a máquina constrói.
O custo de produzir software se aproxima de zero; o custo de saber o que produzir, e de assumir responsabilidade por isso, não. É aí que engenheiros experientes e líderes de tecnologia mostram valor: decidindo o que deve existir, sob quais restrições e salvaguardas, e sustentando essas decisões em produção em escala.
Atenção: Kosub é CEO de uma empresa que vende plataforma de IA agêntica, o que deve ser considerado ao ler a análise. A tese central, porém, converge com sinais independentes do mercado sobre a migração do trabalho de engenharia para arquitetura e supervisão de agentes.
Na avaliação do Mercado de TI, o movimento indica que a pergunta deixada pelo CEO da Parloa é a mais relevante para o profissional brasileiro: se a produção do seu time multiplicar por 10 no próximo ano, a capacidade de julgamento escala junto ou permanece onde está? Quem investe em arquitetura, contexto de negócio e responsabilidade técnica tende a sair na frente.
Fonte: Forbes Technology Council
