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Agentic AI
Da automação à inteligência autônoma no ciclo de desenvolvimento
O futuro do desenvolvimento não será humano versus IA, será humano orquestrando centenas em paralelo.
CTO da BRQ
O que está mudando?
A Inteligência Artificial deixou de ser uma ferramenta auxiliar e se tornou um agente colaborativo dentro do ciclo de desenvolvimento de software. Esses agentes não apenas geram código, mas também ajudam a planejar, executar, validar e aprender com cada etapa do desenvolvimento, interagindo com ferramentas, pipelines e ambientes complexos.
Em 2026, a adoção de Agentic AI for Development será um divisor de águas para as empresas que buscam acelerar a modernização, integração e governança tecnológica.
Esses agentes trabalham ao lado dos desenvolvedores, potencializando a capacidade humana e alavancando a eficiência, ao invés de substituí-los.
Níveis de agência no desenvolvimento
Nível
0 - Assistido
Capacidade
IA sugere código e refatora trechos
Exemplos práticos
Copilot, Gemini Code Assist
Valor estratégico
Aceleração pontual
Nível
1 – Automatizado
Capacidade
Gera artefatos com base em requisitos e contexto
Exemplos práticos
Geração de APIs, testes unitários
Valor estratégico
Redução de esforço manual
Nível
2 – Autônomo Controlado
Capacidade
Planeja e executa tarefas de ponta a ponta sob supervisão
Exemplos práticos
Modernização de módulos legados
Valor estratégico
Ganho de eficiência e consistência
Nível
3 – Colaborativo
Capacidade
Coordena múltiplos agentes (testes, UI, segurança)
Exemplos práticos
Plataformas agênticas integradas (ex.: Fusion Squad)
Valor estratégico
Cadeias de entrega inteligentes
Nível
4 – Evolutivo
Capacidade
Aprende com feedback e otimiza processos
Exemplos práticos
Self-learning pipelines
Valor estratégico
Melhoria contínua e redução de bugs
Por que isso estará na agenda de 2026?
Os agentes de IA atingiram um novo patamar de confiança. A tecnologia evoluiu para que esses assistentes não apenas executem tarefas, mas mantenham o foco em objetivos complexos por muito mais tempo, seguindo instruções com uma precisão inédita. Essa "autonomia robusta" é o que faltava para transformá-los de ferramentas experimentais em pilares estratégicos. E é exatamente esse avanço que agora nos permite enfrentar desafios antigos de frente:
Escassez de talentos técnicos
Agentes especializados ajudam a preencher lacunas de mão de obra, acelerando a entrega e reduzindo a dependência de profissionais altamente especializados.
Crescimento da complexidade arquitetural
Com sistemas legados, híbridos e multicloud, a automação inteligente será crucial para gerenciar a complexidade crescente.
Demanda por modernização em escala
A modernização manual se tornou um gargalo; IA colaborativa acelera esse processo sem comprometer a qualidade.
Evolução das plataformas de IA corporativa
Empresas estão internalizando frameworks de agentes generativos e criando AI Factories internas para otimizar a produção de software.
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O foco não é só gerar código mais rápido, é gerar valor de engenharia de forma mais inteligente.
CTO da BRQ
Arquitetura da autonomia
Agente de requisitos
Transforma tickets, PRDs e histórias de usuário em specs e tarefas implementáveis por agentes
01
Agente de arquitetura
Gera design técnico e padrões de implementação, e garante a aderência no código implementado
02
Agente de codificação
Escreve e revisa o código de acordo com os specs e guardrails definidos
03
Agente de teste
Gera e executa cenários automatizados.
04
Agente de integração
Coordena pipelines e versionamento.
05
Agente de observabilidade
Monitora desempenho e regressões.
06
Esses agentes operam em cooperação, dentro de ambientes governados, respeitando permissões e políticas corporativas.
O resultado é um ecossistema autogerido, em que o desenvolvedor supervisiona e a IA executa.
Exemplo de Fluxo: Modernização de Legado com Colaboração Humano-Agente
Contexto
Um grande banco enfrentava a imobilização de seus sistemas em Java 6, com a necessidade estratégica de migrar para uma arquitetura de microserviços na AWS.
Desafio
O alto custo, o tempo proibitivo da refatoração manual e a escassez de especialistas em sistemas legados criavam um impasse na inovação.
Solução
Foi implantada uma equipe de agentes de IA especializados, projetados para atuar em um fluxo contínuo de modernização, onde cada etapa é potencializada pela IA e direcionada pela supervisão estratégica humana.
O fluxo colaborativo
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Análise Autônoma: Agente analisa código legado para identificar arquitetura, dependências e módulos.
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Planejamento Estratégico (Humano-Agente): Especialistas priorizam jornadas críticas; agente detalha as selecionadas.
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Especificação: Agente gera documentação técnica e a divide em tarefas de implementação.
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Execução Supervisionada: Agente cria código novo, com revisão humana em pontos-chave para validação.
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Validação e Entrega: Agente testa automaticamente; humanos aprovam a implantação em produção.
Resultado
Ciclo de modernização acelerado, com aumento de precisão e rastreabilidade
Indicadores de maturidade agêntica
Dimensão 01
Estratégia e Adoção
Nível 1
Uso individual e casual de agentes
Nível 2
Agentes Padronizados
Nível 3
OKRs de uso e Medição de Resultados
Meta 2026
OKRs de adoção atrelados a métricas de negócio (velocidade, qualidade, redução de custo).
Dimensão 02
Casos de Uso e Autonomia
Nível 1
Foco em Copilots (assistência)
Nível 2
Agentes Individuais por Etapa (especializados)
Nível 3
Agentes Autônomos Integrados (orquestrados)
Meta 2026
Pelo menos 2 fluxos end-to-end (ex: modernização) operados por orquestração de agentes.
Dimensão 03
Integração no SDLC (Ciclo de Vida do Software)
Nível 1
Sem rastreabilidade
Nível 2
Integração em PRs e Pipelines
Nível 3
Agentes executam etapas de forma autônoma com gates humanos
Meta 2026
80% das etapas do pipeline com execução autônoma e gates claros para intervenção.
Dimensão 04
Qualidade e Avaliação (Evals)
Nível 1
Avaliação Subjetiva
Nível 2
Métricas por Ação (ex: precisão da task)
Nível 3
Evals Automatizados e Contínuos
Meta 2026
Sistema de avaliação contínua (evals) para todos os agentes em produção.
Dimensão 05
Privacidade, Segurança e Compliance
Nível 1
Políticas Inexistentes
Nível 2
Política de Uso definida
Nível 3
DLP e Controles Automatizados
Meta 2026
Controle automatizado de dados sensíveis e compliance em tempo real.
Dimensão 06
FinOps e ROI
Nível 1
Custos Desconhecidos
Nível 2
Monitoramento por Time/Projeto
Nível 3
Otimização Contínua e Cálculo de ROI
Meta 2026
ROI mensurável por caso de uso e otimização automática de custos de inferência.
Desafios e mitigação
Risco de código “não auditável”
Rastreamento de auditoria e atribuição a agentes no controle de versionamento.
Exposição de Informações Proprietárias
Priorizar instâncias privadas e plataformas homologadas.
Geração de Defeitos e Alucinações
Criar camadas de feedback humano contínuo, permitindo ajustes e supervisão constante.
Mudança cultural
Capacitar equipes para atuar como “arquitetos de agentes”, promovendo a co-criação entre humanos e IA.
Impacto esperado
Qualidade
Aumento de acurácia e consistência de código.
Escabilidade
Pipelines que se adaptam automaticamente a novas demandas.
Governança
Rastreabilidade de ponta a ponta em decisões e execuções de IA.
Visão de futuro
Em 2026, os times de engenharia terão menos desenvolvedores escrevendo código e mais arquitetos orquestrando agentes.
O foco passará a ser aumentar a clareza dos objetivos e gerenciar os guardrails para garantir o norte verdadeiro.
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A próxima revolução do desenvolvimento não será low-code, será no-touch.
CTO da BRQ
