5 tendências da IA que redefinirão a operação dos times de tech e produto

Segundo estudo global da McKinsey, 72% das organizações no mundo já utilizam tecnologias de inteligência artificial (IA), e isso representa um salto em relação aos 55% registrados em 2023. No território brasileiro, a realidade é reforçada por outros dados, desta vez da Randstad, que aponta que 65% das companhias aumentaram investimentos em tecnologia no último ano.

“Esse avanço marca uma mudança importante na forma como a IA é encarada pelas empresas. A partir de agora, ela deixa de ser tratada como uma camada adicional de eficiência e passa a influenciar decisões estruturais de tecnologia. Isso afeta diretamente como sistemas são projetados, como o trabalho é distribuído entre pessoas e máquinas e quais competências passam a ser críticas nos times de engenharia e produto. Em 2026, a discussão deixa de ser sobre adotar IA e passa a ser sobre como reorganizar a operação para trabalhar com ela de forma consistente, segura e sustentável”, afirma Gustavo Bassan, VP de Engenharia da BossaBox, consultoria referência no modelo de squads-as-a-service no Brasil.

A seguir, o especialista apresenta cinco tendências que devem moldar o mercado em 2026, influenciando diretamente a forma como as organizações operam, inovam e competem:

1- AI Agents passam a operar como colaboradores dos times
Os agentes de IA deixam de ser ferramentas de apoio e passam a atuar como parte ativa da operação, executando fluxos completos de trabalho e não apenas tarefas isoladas. Em vez de só “ajudar”, esses agentes começam a assumir responsabilidades claras dentro dos sistemas e dos processos. “A partir do momento em que a IA consegue planejar, executar e ajustar tarefas sozinha, ela entra no time de verdade. Isso muda como desenhamos sistemas, distribuímos responsabilidades e organizamos o trabalho de engenharia”, afirma Gustavo Bassan, VP de Engenharia da BossaBox.

2- IA deixa de ser experimento e vira infraestrutura de produto

A IA deixa de ser tratada como iniciativa paralela ou prova de conceito e passa a fazer parte da infraestrutura central dos produtos digitais. Ela influencia decisões de arquitetura, experiência do usuário e evolução do produto desde a concepção. “Quando a IA vira infraestrutura, ela deixa de ser uma feature e passa a ser um pressuposto. Times que ainda tratam IA como experimento vão ter dificuldade de competir com quem já projeta produtos pensando nela desde o início”, explica Bassan.

3- Desenvolvedores deixam de ser apenas executores e passam a atuar como curadores e orquestradores de IA

O papel do desenvolvedor começa a mudar de forma estrutural. Com a IA assumindo partes relevantes da geração e da revisão de código, o foco deixa de ser apenas escrever linhas e passa a ser orientar, validar e integrar decisões tomadas por sistemas automatizados.

“Na prática, o desenvolvedor passa a gastar menos tempo escrevendo código do zero e mais tempo definindo contexto, avaliando decisões e garantindo que o que foi gerado faz sentido dentro da arquitetura e do produto”, afirma Gustavo Bassan, VP de Engenharia da BossaBox. “Isso não reduz a importância da engenharia, mas eleva o nível do trabalho. O valor passa a estar muito mais na capacidade de julgamento, de orquestração e de visão sistêmica do que na execução manual.”

4- Automação passa a ter mais peso do que simples assistência

A automação começa a se impor sobre a lógica de simples assistência no desenvolvimento de software, com impactos diretos na produtividade, na arquitetura dos sistemas e na forma como times de engenharia são estruturados. À medida que a IA assume tarefas completas, o valor do trabalho humano se desloca. “Quando a automação entra de verdade, ela não acelera só a entrega. Ela muda como os sistemas são pensados e quais perfis fazem sentido no time. Engenharia passa a ser muito mais sobre arquitetura, integração e decisão do que sobre execução repetitiva”, afirma Gustavo Bassan, VP de Engenharia da BossaBox.

5- Produtividade passa a vir de volume e escopo, não só de eficiência

A tendência é que a IA mude o conceito de produtividade em engenharia. Em vez de apenas executar as mesmas tarefas mais rápido, os times passam a entregar mais coisas, explorar mais caminhos e assumir trabalhos que antes não cabiam no tempo ou no orçamento. A produtividade deixa de ser só eficiência e passa a ser ampliação de escopo.

Isso transforma o dia a dia dos times e o tipo de tarefa que ganha espaço. “O impacto mais profundo não é só acelerar o que já existia, mas viabilizar coisas que simplesmente não seriam feitas antes. Isso muda como priorizamos trabalho, como organizamos backlog e como medimos valor em engenharia”, finaliza Gustavo Bassan.