Por: Maurício Figueiredo – professor da UEA e pesquisador nas áreas de Internet das Coisas, Sistemas Inteligentes e Aprendizado de Máquina Profundo.

O avanço da Inteligência Artificial Generativa tem trazido facilidades enormes a profissionais e empreendimentos pela capacidade de automatizar tarefas repetitivas e criação de conteúdo. As novidades são tantas que cria-se uma infodemia sobre o tema com especialistas de hype prometendo todas as facilidades com as maravilhas da IA. Transmite-se a ideia de que com a IA não há mais a dependência de outros profissionais para tocar novas ideias. Um “Me, Myself and AI”, parafraseando um termo recorrente em letras de músicas americanas sobre autossuficiência. Mas cuidado, pois produtos e serviços profissionais devem prezar por qualidade e segurança, e habilidades humanas de inovar, sistematizar e monitorar processos ainda fazem muita diferença.

Venho acompanhando o processo de desenvolvimento de startups de base tecnológica e, em um mercado deficitário de qualificação em tecnologia da informação, torna-se comum empreendedores buscando desesperadamente designers e desenvolvedores de software para a implementação de seus protótipos ou produtos. Para uma startup inicial, os custos podem ser inviáveis. Aqui entram muitas possibilidades das novas tecnologias da IA Generativa e, de fato, essas são muito úteis e seu uso irreversível.

Cito algumas ferramentas já experimentadas pessoalmente: 1) Gemini Imagen para a criação de logomarcas e ilustrações de materiais didáticos e promocionais; 2) Gemini Flash Image Editor para a edição de fotos de divulgação em websites e redes sociais; 3) Google Veo 3 para a geração de vídeos realistas e vozes sincronizadas em cursos online; 4) Manus AI para a criação automática de slides didáticos; 5) ChatGPT para a geração de websites; e 6) N8N para a criação de agentes inteligentes para interação entre usuários e outros sistemas.

Nessas experiências, considero que os artefatos de design gerados por IA tenham sido menos críticos aos propósitos das minhas atividades. No entanto, um olhar atento poderia ter ajudado a escolher paletas de cores mais impactantes, elementos visuais mais detalhados e, em alguns casos, eliminar problemas como distorções nas imagens de pessoas ou movimentos anti-naturais em vídeos. Um designer experiente não deixaria esses retoques passarem despercebidos e, com certeza, poderia criar artefatos mais inovadores do que os que a IA generativa produziu com base em seu aprendizado de máquina.

Já as experiências com os softwares gerados pelas ferramentas de IA, o que hoje é chamado “vibe coding”, foram mais críticas. Sites gerados automaticamente já dão um ponto de partida interessante, mas fazer alterações em um código que você não escreveu, ou pior, não entende, vira um trabalho gigantesco de depuração. Simplesmente desenvolver apps por sucessivos prompts pode se tornar um trabalho caótico e improdutivo: ora desfaz o que funcionava, ora não faz o que é necessário. Depois de várias tentativas, a solução acaba sendo recorrer diretamente ao código. Já os agentes inteligentes, que automatizam tarefas baseados em modelos de IA generativa, acabam por herdar suas características não-determinísticas. Dessa forma, controlar fluxos mais precisos de processamento de dados, mesmo com ferramentas low-code, exige o mesmo conhecimento técnico de um programador.

O principal é que a qualidade e segurança necessárias a softwares profissionais vêm de um processo de boas práticas de programação, documentação de código, controle de versão, testes, otimização e reaproveitamento de módulos. Ou seja, um processo de engenharia que, mesmo agilizado pela IA, ainda precisa ser orquestrado por pessoas bem formadas tecnicamente. Este aspecto é apontado como uma das principais causas da falha de 95% dos projetos de IA levantados pelo relatório do MIT “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”.

Resumindo. A IA generativa cria oportunidades incríveis para o desenvolvimento de protótipos, MVPs, materiais de uso pessoal e automações de atividades menos impactantes. Para um negócio escalar e profissionalizar seus produtos para atender usuários exigentes, a chave é contar com profissionais tecnicamente qualificados que dominem ferramentas de IA. É essa combinação que garante a produtividade desejada e um maior controle sobre os processos. Alia-se a isso o fato de que há outras funções nas empresas que exigem habilidades estratégicas e de relações humanas, aspectos esses ainda limitados para as IAs. Claro que a IA ainda trará mais avanços. Mas, talvez, Tom Jobim ainda faça sentido: “é impossível ser feliz sozinho”.

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