Um estudo recente realizado pela organização de pesquisa independente METR (Model Evaluation & Threat Research) aponta que a adoção de ferramentas de inteligência artificial (IA) pode reduzir a produtividade de desenvolvedores experientes, ao contrário da crença comum de que essas ferramentas aceleram o desenvolvimento de código.
Metodologia rigorosa e confiável
A pesquisa, publicada em 10 de julho de 2025, utilizou um ensaio clínico randomizado (RCT) envolvendo 16 desenvolvedores com vasta experiência em grandes projetos open‑source (média de um milhão de linhas de código e cerca de 22 mil estrelas no GitHub) (metr.org). Cada participante realizou, em média, 15 tarefas reais (246 no total) em seus próprios repositórios já conhecidos por eles. As tarefas foram divididas aleatoriamente em dois grupos: com ou sem acesso a ferramentas de IA — principalmente Cursor Pro com Claude 3.5/3.7 da Anthropic (metr.org).
Expectativa versus realidade
Antes do estudo, os desenvolvedores acreditavam que a IA reduziria o tempo de implementação em 24%. Após completar as tarefas, essa expectativa foi ajustada para uma estimativa de redução de 20% (metr.org). Porém, os dados mostram o oposto: com IA, o tempo médio de conclusão das tarefas aumentou em 19% (metr.org, Reuters).
Por que a IA atrasou os experientes?
O estudo identificou vários fatores que contribuíram para a lentidão:
- Sobrecarga com prompts e espera por respostas: os desenvolvedores precisavam formatar pedidos precisos, aguardar resultados e revisar múltiplas sugestões (AInvest).
- Baixa taxa de aceitação de código gerado: menos de 44% das sugestões foram aproveitadas, exigindo tempo adicional de revisão e refinamento (TechRadar).
- Contexto complexo dos repositórios maduros: a IA frequentemente produzia código correto apenas em partes, mas falhava em compreender a estrutura completa, exigindo correções manuais (Reuters, TechRadar).
Apesar disso, muitos participantes relataram que o uso de IA tornou o processo menos estressante, comparável a “editar um texto em vez de começar do zero” (Reuters, TechRadar).
Interpretação dos autores
Os pesquisadores, incluindo Joel Becker e Nate Rush, enfatizam que esses resultados não invalidam o potencial da IA, mas mostram que, em ambientes específicos—como desenvolvedores experientes trabalhando em código conhecido—os benefícios podem não se materializar (arXiv).
Rush comentou que ficou surpreso ao observar a diminuição de velocidade, mas acredita que ainda há valor no uso da IA a longo prazo, especialmente para desenvolvedores menos experientes ou em projetos novos (Reuters, Simon Willison’s Weblog). Ele alertou também para os desafios do excesso de otimismo em relação à eficiência percebida (Simon Willison’s Weblog, Reuters).
Contexto do mercado e outras visões
Esta descoberta se alinha com outras análises que apontam ganhos de IA mais significativos em contextos de codificação menos familiares ou menos maduros. Por exemplo, um estudo de 2023 com GitHub Copilot indicou aceleração de 55,8% em tarefas específicas para programadores iniciantes (arXiv). Já o relatório da Atlassian de 2025 revelou economia média de 10 horas semanais para 68% dos desenvolvedores, mas também destacou que até metade do tempo era perdida com pesquisas e coordenação (TechRadar).
A McKinsey, por sua vez, avalia que só 1% das empresas alcançaram maturidade real em integração de IA, apontando como prioridade a conexão entre líderes e equipes para resolver desafios práticos no uso da tecnologia (McKinsey & Company).
Transparência e credibilidade
- Dados 100% confirmados: o estudo da METR foi conduzido com metodologia RCT, publicado oficialmente, e detalhado em arXiv e canais confiáveis (Reuters).
- Declarações de Nate Rush (co-autor do estudo) e Joel Becker, confirmadas em entrevistas à Reuters e Business Insider (Reuters, Business Insider).
- Limitações destacadas: o escopo incluiu apenas 16 desenvolvedores experientes e não abrange cenários com código desconhecido ou times menos experientes — acima disso, os autores sugerem cautela ao generalizar os resultados (Reuters).
Conclusão
O estudo revela que o impacto da IA na produtividade de desenvolvedores é complexo e contextual. Para desenvolvedores experientes em projetos maduros, a IA pode representar uma sobrecarga, reduzindo eficiência e exigindo mais tempo de envolvimento. No entanto, em cenários com código novo ou profissionais menos experientes, os ganhos continuam significativos.
A mensagem para líderes de tecnologia e gestores é clara: é preciso aplicar a IA de forma estratégica, avaliando onde ela realmente agrega valor e onde pode ser mais um atrativo do que uma solução.
Você já usou ferramentas de IA no seu dia a dia de desenvolvimento? Como foi a experiência? Deixe seu comentário e acompanhe o Tutitech para saber mais.
Fontes
METR, Reuters, Business Insider, Axios, TechRadar Pro, Fortune
Nota de transparência: todas as informações aqui são baseadas em pesquisa RCT da METR, dados oficiais disponíveis no arXiv e declarações confirmadas por fontes primárias. Eventuais comparações ou menções de outros estudos foram claramente diferenciadas quando não se aplicam ao mesmo contexto.