Agentes de IA escrevem 30% mais código, mas o software entregue não aumenta

Quem contrata o desenvolvimento de um sistema ouve, cada vez mais, que a IA vai acelerar tudo. Um estudo de dois economistas de Harvard, que ganhou repercussão neste fim de semana ^[2][3], mediu o que acontece de verdade dentro das empresas depois que os agentes de código entram: o volume de código sobe, e muito. O software pronto, não. A diferença fica presa numa etapa que pouca gente olha quando compra tecnologia: a revisão.

O que aconteceu

Fiona Chen e James Stratton, da Universidade de Harvard, analisaram cerca de 300 milhões de eventos de trabalho de 718 empresas, entre janeiro de 2021 e março de 2026, usando dados de uma plataforma de analytics de engenharia: atividade no GitHub, tarefas no Jira, agenda e uso de ferramentas como GitHub Copilot, Cursor e Claude Code ^[1]. A comparação é entre o antes e o depois da adoção, empresa a empresa, com um desenho estatístico que aproveita o fato de cada uma ter começado em um momento diferente ^[1].

Os agentes de IA fazem o que prometem na primeira etapa: 30% mais linhas de código, 20% mais commits e 23% mais pull requests por pessoa ^[1]. Os assistentes mais antigos, de sugestão de código, têm efeito bem menor, de 5% a 12%, e só o aumento de commits é estatisticamente significativo ^[1].

O resultado muda quando se olha o que a empresa entrega. Medindo tarefas concluídas no Jira, que só fecham quando o código vai para produção, e épicos concluídos, que representam projetos ou funcionalidades inteiras, o estudo encontra efeitos pequenos e sem significância estatística, tanto para assistentes quanto para agentes ^[1]. Para os agentes, os intervalos de confiança descartam qualquer aumento de entrega acima de 12%, bem abaixo dos 30% de produtividade individual ^[1].

A explicação está na revisão. Depois dos agentes, o tempo médio entre um pull request ser aberto e ser integrado sobe 49%, de uma base de cerca de 7 dias; a fatia de pull requests que recebe pedido de alteração quase dobra; o número de comentários por revisão cresce 35%; e a parcela de pessoas da equipe puxadas para revisar código aumenta 14% ^[1]. O gargalo persiste mesmo com ferramentas de IA na própria revisão: em março de 2026, quase 80% das empresas já as usavam, mas só 23,3% dos comentários de revisão eram gerados por IA e apenas 10,8% dos pull requests recebiam ao menos um comentário automático ^[1]. Um engenheiro ouvido pelos autores resumiu: "Conseguimos escrever código mais rápido em alguns casos, mas só existe um gargalo por vez. Se você acelera a programação, o gargalo vai para outro lugar" ^[1].

Sobre emprego, o estudo não encontra queda no curto prazo: os dados descartam a hipótese de que as empresas já integraram a IA a ponto de dispensar trabalhadores, com a ressalva de que o período observado é curto ^[1].

Por que isso importa

A pesquisa de Harvard não diz que a IA não funciona. Diz algo mais útil para quem compra software: escrever código é só uma parte do trabalho. Nos dados da plataforma, engenheiros passam 42% do tempo programando; numa pesquisa paralela com 100 engenheiros, 30% ^[1]. O resto é entender o pedido, revisar, testar, implantar e corrigir. Acelerar a parte menor, sozinha, cria fila na parte maior.

Para uma empresa que contrata um sistema sob medida, a consequência é prática. Um fornecedor que mede o próprio desempenho em linhas de código ou em velocidade de escrita está medindo a etapa errada. O que chega ao cliente é funcionalidade em produção, e o que determina a velocidade dela é a revisão, o teste e a comunicação entre quem pede e quem constrói. Esse é exatamente o ponto que os autores identificam como gargalo, e é onde a IV Help concentra o próprio processo: quem revisa, como se testa e em quanto tempo um pedido vira algo em uso.

Para fechar

O estudo mede uma coisa simples: o que sai do outro lado. Quem contrata sistema deveria medir a mesma coisa, e combinar com o fornecedor, desde o início, que o entregável é funcionalidade em produção, com revisão e teste dentro do prazo, e não volume de código. A equipe da IV Help pode ajudar a estruturar esse pedido antes do primeiro orçamento.