Product announcements, engineering deep dives, and thoughts on the future of AI-powered enterprise software.
Lovable, Bolt, v0 e o pelotão de frente convergiram para a mesma receita: multi-artefato, agentes em paralelo e hosting incluído. Quando todos têm as mesmas peças, a peça deixa de ser o moat. A gente te conta para onde o verdadeiro diferencial se mudou.
Um agente que acerta 95% das vezes soa impecável. Encadeie vinte passos e sua taxa de sucesso real cai para 35%. Não é um bug: é a Lei de Lusser, a mesma matemática que faz foguetes explodirem. Os erros não se somam, se multiplicam.
GitClear e GitKraken analisaram 623 milhões de mudanças reais de código entre 2023 e 2026. O veredito é incômodo: a IA escreve rápido, mas mantém péssimo. Duplicação disparada, refactor evaporado, dívida técnica acumulando em silêncio. A cura não é um modelo melhor: é arquitetura.
A IA te leva ao protótipo em uma tarde e depois desaparece justo quando começa o difícil. Addy Osmani, do Google, deu nome e proporção: os 70% saem voando, os 30% finais — edge cases, erros, arquitetura, robustez — continuam exigindo critério de engenheiro. Esses 30% são exatamente o que decide se o seu software sobrevive a um usuário real.
O relatório DORA 2025 do Google ouviu quase 5.000 profissionais e encontrou um paradoxo incômodo: a IA aumenta a velocidade de entrega mas reduz a estabilidade. A conclusão não é que a IA seja boa ou ruim, e sim que ela é um amplificador. Ela magnifica o sistema que você já tinha, para o bem ou para o mal.
A pesquisa oficial do Stack Overflow 2025 perguntou a 49.000 desenvolvedores o que mais os frustra na IA. A resposta não foi "ela erra". Foi algo pior: "ela quase acerta". 66% apontaram o mesmo inimigo, e esse inimigo carrega uma lição que serve para qualquer pessoa que trabalhe com IA, saiba programar ou não.
Os modelos de código alucinam nomes de pacotes que nunca existiram. O assustador não é o erro: é que o erro é previsível, e um atacante pode registrar esse nome inventado antes de você. Um estudo com 2,23 milhões de amostras de código colocou número no buraco.
O instinto de "jogar TUDO nela pra que entenda melhor" é justamente o que a quebra. A Anthropic chama isso de context rot: o contexto é um recurso finito com retornos decrescentes. A arte não é dar mais, é dar o essencial e de alto sinal.
Um agente com 85% de acerto por etapa só conclui um fluxo de 8 etapas em 27% das vezes. A demo mostra o caminho feliz; produção traz o caos. Por isso a Gartner prevê que mais de 40% dos projetos agênticos serão cancelados até 2027.
Você começa o dia e sua IA esqueceu tudo de ontem: suas decisões, seu estilo, onde você parou. A culpa não é sua, é estrutural — as sessões nascem sem memória. Tem gente montando sistemas de 60 agentes só para não começar do zero toda manhã.
Gerar apps "sem escrever uma linha" tem um custo escondido. A Veracode testou mais de 100 modelos, e quase metade do código gerado introduz vulnerabilidades do OWASP Top 10. Não é teoria: já teve plataforma que pagou caro por isso.
Existe um defeito invisível nos chatbots: eles são treinados para te validar, não para te corrigir. Um estudo na Science com 11 modelos descobriu que eles concordam com você muito mais do que uma pessoa. É uma sensação ótima… e é justamente aí que mora o problema.
Há um novo veneno de escritório. Chama-se "workslop": conteúdo gerado por IA que parece polido mas não tem substância, e sobra para quem está lá embaixo na cadeia limpar a bagunça. A Harvard Business Review deu nome e número a isso.
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