Accenture relata ganhos de até 70% com IA, mas especialistas alertam para riscos no desenvolvimento

A adoção de inteligência artificial (IA) no desenvolvimento de software já proporciona ganhos de produtividade de 40% a 50% em projetos da Accenture, chegando a aproximadamente 70% em determinadas tarefas. Ao mesmo tempo, a ampliação do uso de agentes de IA nas equipes de tecnologia traz desafios para a formação de profissionais e para a segurança das aplicações, especialmente diante da possibilidade de produzir códigos em maior velocidade.

Os resultados e os riscos foram discutidos durante um painel realizado nesta quarta-feira (11), no REC’n’Play 2026, no Recife (PE). Em entrevistas ao IT Forum, Geraldo Filho, diretor-executivo da Accenture, e Mauro Silva, head de produtos da Tempest, detalharam como a tecnologia está transformando o trabalho das equipes de desenvolvimento e quais cuidados as organizações precisam adotar.

Segundo Geraldo, os ganhos já são observados nas entregas realizadas pela Accenture, embora variem conforme as características de cada projeto e contrato.

“Existem tarefas, olhando de forma mais isolada, que já aumentaram a produtividade em torno de 70% para entregar mais rápido. Os ganhos de produtividade ficam em torno de 40% a 50% nos nossos projetos, com mais qualidade e velocidade nas entregas aos clientes”, afirma.

O executivo não detalhou a metodologia utilizada para medir os percentuais nem especificou quais atividades apresentaram os maiores resultados. Ainda assim, os números ilustram o avanço da IA nos processos de desenvolvimento e a necessidade de reorganizar o trabalho das equipes.

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Squads AI-native exigem mudanças na organização das equipes

A transformação descrita pela Accenture envolve a adoção de squads AI-native, equipes estruturadas para incorporar a inteligência artificial aos processos de desenvolvimento desde a concepção dos projetos, em vez de utilizá-la apenas como ferramenta de apoio a atividades específicas.

Geraldo afirma que a companhia já trabalha com esse conceito em projetos de clientes de diferentes setores. A estratégia combina o conhecimento técnico e setorial dos profissionais com plataformas e recursos de IA capazes de apoiar diferentes etapas do desenvolvimento.

A mudança, segundo ele, exige rever processos, responsabilidades e a própria maneira como os serviços são entregues.

“Saímos de um conceito que era muito o de automatizar tarefas repetitivas para transformar e, de fato, pensar em algo totalmente diferente do que era no passado”, explica.

Entre as ferramentas utilizadas está o GenWizard, plataforma da Accenture voltada à aplicação de IA no ciclo de desenvolvimento de software. De acordo com Geraldo, o uso de recursos compartilhados e reutilizáveis permite ampliar a adoção da tecnologia, mantendo controles de segurança e qualidade.

A reorganização também envolve a capacitação dos profissionais. O executivo afirma que a Accenture tem desenvolvido iniciativas para acelerar a formação de trabalhadores juniores e aproximar suas competências das necessidades dos clientes.

Avanço da IA levanta preocupação com formação de profissionais seniores

Se, por um lado, a inteligência artificial permite acelerar entregas, por outro, a automação de atividades tradicionalmente executadas por profissionais em início de carreira levanta dúvidas sobre a formação das próximas gerações de especialistas.

Para Mauro, existe o risco de que a redução das oportunidades de entrada no mercado comprometa a experiência necessária para que desenvolvedores juniores avancem até posições seniores.

“Uma vez que esses profissionais não estejam sendo contratados, como é que a gente espera que tenhamos seniores no futuro? A perspectiva de ter poucos profissionais, ou de qual será a qualidade desses seniores, ainda é uma incógnita”, afirma.

Mauro ressalta que o cenário representa uma preocupação para o futuro, e não uma escassez já comprovada. O desafio, segundo ele, está em preservar o desenvolvimento de competências técnicas enquanto as empresas incorporam ferramentas capazes de executar parte das atividades antes utilizadas no aprendizado dos profissionais.

A questão também exige preparar os próprios especialistas mais experientes para trabalhar com inteligência artificial e transmitir esse conhecimento às novas gerações.

“Precisamos formar o nosso sênior em inteligência artificial, prepará-lo não só para adotar as práticas e ferramentas, mas também para conseguir passar isso para a próxima geração dentro de uma empresa”, explica.

Na Accenture, Geraldo afirma que a formação acelerada de profissionais juniores busca responder à demanda crescente por conhecimento especializado em IA. A estratégia envolve conectar o desenvolvimento desses trabalhadores à experiência dos profissionais seniores, de acordo com as necessidades dos projetos.

Produção acelerada de código exige novos controles de segurança

A ampliação da produtividade também traz preocupações relacionadas à qualidade e à segurança do software. Na avaliação de Mauro, o uso de IA não elimina vulnerabilidades e pode ampliar o volume de problemas quando a produção de código cresce sem mecanismos adequados de verificação.

“À medida que conseguimos produzir mais código, também produzimos, infelizmente, mais vulnerabilidades”, alerta.

O executivo defende que a segurança seja incorporada desde a concepção dos sistemas, seguindo o princípio de security by design. Isso inclui estabelecer responsabilidades específicas para os agentes de IA e evitar que uma única ferramenta concentre todas as etapas de desenvolvimento, revisão e validação.

Entre as medidas recomendadas estão a segmentação das atividades dos agentes, o uso de ambientes isolados (sandboxes), testes de invasão, revisão de código e verificações independentes.

Para Mauro, a preocupação não deve se limitar à capacidade de um agente executar determinada tarefa, mas incluir a definição de quais operações ele pode realizar e quem será responsável por validar seus resultados.

“Um dos principais riscos é fazer com que o mesmo agente faça tudo. A segurança precisa estar construída desde o início, com segmentações, hierarquias e definições sobre o que é validado e quem valida cada etapa”, afirma.

O desafio para as organizações passa, portanto, por conciliar a velocidade proporcionada pela inteligência artificial com a preservação do conhecimento técnico e a adoção de controles capazes de acompanhar o ritmo de desenvolvimento das aplicações.

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