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Uso de IA pode atrasar desenvolvedores experientes, aponta estudo

Uma nova pesquisa do grupo Model Evaluation & Threat Research (METR) indica que o uso de inteligência artificial (IA) pode atrasar o trabalho de desenvolvedores experientes. Ao analisar 16 profissionais em 246 tarefas reais dentro de projetos open source já conhecidos por eles, os pesquisadores constataram que o tempo de conclusão das tarefas aumentou em […]

Publicado: 16/04/2026 às 21:46
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2 minutos
Uso de IA pode atrasar desenvolvedores experientes, aponta estudo
Construção civil — Foto: Reprodução

Uma nova pesquisa do grupo Model Evaluation & Threat Research (METR) indica que o uso de inteligência artificial (IA) pode atrasar o trabalho de desenvolvedores experientes. Ao analisar 16 profissionais em 246 tarefas reais dentro de projetos open source já conhecidos por eles, os pesquisadores constataram que o tempo de conclusão das tarefas aumentou em 19% com o uso da IA.

Leia mais: Uberlândia terá data center de US$ 6 bi dedicado à inteligência artificial

Apesar de inicialmente esperarem um ganho de tempo de 24% ao integrar ferramentas de IA como Cursor Pro e Claude 3.5/3.7, os participantes terminaram a pesquisa menos otimistas, e os dados concretos mostraram que o tempo investido nas tarefas foi maior do que o previsto.

Mais tempo revisando e menos código aceito

Segundo o estudo, divulgado pelo TechRadar, embora os desenvolvedores tenham gastado menos tempo programando e pesquisando, investiram mais tempo em atividades como criação de prompts, espera por respostas e, sobretudo, revisão e correção do código sugerido pela IA. Apenas 44% das sugestões foram aceitas, muitas vezes por falta de contexto ou inadequação em repositórios complexos.

Mesmo com a redução de produtividade, os profissionais continuaram utilizando as ferramentas de IA, principalmente porque relataram que o trabalho parecia menos cansativo ou desgastante, o que trouxe uma sensação de leveza, ainda que não de eficiência.

A METR conclui que os resultados obtidos “na prática podem ser inferiores aos demonstrados por benchmarks tradicionais”, sugerindo que o verdadeiro impacto da IA em ambientes de desenvolvimento maduros e complexos ainda está sendo subestimado.

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