O uso de IA e a produtividade nos times de tecnologia

A Inteligência Artificial já faz parte da rotina de muitas empresas de tecnologia. Ferramentas surgem todos os dias prometendo acelerar desenvolvimento, automatizar tarefas e ampliar a produtividade dos times.

Mas entre experimentar IA e gerar resultados consistentes existe uma diferença importante: método.

Uma consultoria realizada pela Muralis demonstrou isso na prática: após a implementação estruturada de Inteligência Artificial nos fluxos de trabalho, o time analisado alcançou 35% de ganho de produtividade.

O número chama atenção. Mas o que realmente explica esse resultado é o caminho percorrido até ele.

O time analisado tinha uma estrutura comum em empresas em expansão: desenvolvedores juniores, profissionais seniores responsáveis pelas decisões mais complexas e Product Owners organizando as demandas do produto. QA e documentação ainda dependiam bastante de processos manuais.

À medida que o volume de entregas aumentava, começaram a surgir gargalos e parte significativa do esforço do time era consumida por atividades operacionais e repetitivas.

Foi nesse cenário que a Inteligência Artificial começou a ser aplicada, não como uma ferramenta isolada, mas como parte de um novo fluxo de trabalho.

O primeiro passo: conhecer a operação

Antes de implementar a solução, é necessário conhecer a fundo a rotina e os processos da equipe. Esse entendimento inicial permite que a aplicação de IA seja estratégica e relevante para as necessidades e demandas que cada equipe precisa entregar.

Na primeira fase, a Inteligência Artificial passou a apoiar a geração inicial de código e a resolução de problemas técnicos mais simples. Isso não substituiu os desenvolvedores, mas mudou a dinâmica do trabalho: Os profissionais juniores passaram a ter um suporte técnico inicial mais rápido, já os desenvolvedores seniores recuperaram tempo para aquilo que realmente exigia sua experiência: arquitetura, decisões técnicas e revisão de qualidade.

O efeito foi quase imediato: mais autonomia, menos bloqueios e um fluxo de desenvolvimento mais fluido.

A partir de uma descrição inicial do problema, a tecnologia passou a ajudar também na estruturação das atividades, sugerindo detalhamento técnico, gerando casos de teste e apoiando estimativas de esforço. Com isso, o papel do PO mudou. Em vez de construir cada tarefa manualmente, passou a revisar, ajustar e priorizar.

Com o tempo, o foco deixou de ser operacional e passou a ser estratégico, e o uso da Inteligência Artificial se expandiu para outras áreas: o QA começou a incorporar automações para validar entregas com mais consistência. No UX, a tecnologia ajudou a aproximar protótipo e código de front-end, reduzindo retrabalho e fortalecendo a documentação.

Durante a implantação, parte do trabalho consistiu em transformar o conhecimento técnico profundo do time em uma linguagem estruturada que a IA pudesse interpretar. Isso exigiu conversas, coleta de insumos e entendimento detalhado do dia a dia da operação. A implementação se tornou, na prática, um processo contínuo de aprendizado e atualização.

O resultado: tecnologia integrada ao modo de trabalhar

Ao final do ciclo inicial de implantação, o resultado foi claro: 35,5% de ganho de produtividade. Mas o impacto real foi além da velocidade.

O time passou a operar com:

• mais organização;

• processos mais padronizados;

• melhor distribuição de esforço entre perfis técnicos.

  
  

E, principalmente, com mais tempo dedicado a decisões que realmente geram valor.

O que essa experiência revela sobre IA nas empresas.

Existe uma grande diferença entre instalar uma ferramenta e transformar a forma de trabalhar com apoio da tecnologia.

Quando a Inteligência Artificial é acompanhada de método, capacitação e ajustes de processo, ela deixa de ser apenas um recurso adicional, passa a ser parte da estratégia de crescimento da empresa. A produtividade não aumentou porque uma ferramenta foi instalada, aumentou porque as pessoas passaram a trabalhar de forma diferente.

Um desafio pouco visível: alimentar a base

Alimentar corretamente a base de conhecimento de uma IA é um passo essencial para que a tecnologia realmente gere valor no dia a dia das equipes. Embora os modelos sejam treinados com grandes volumes de informações públicas, eles não conhecem, por padrão, o contexto específico de cada empresa.

Processos internos, regras de negócio, características de produtos e decisões históricas precisam ser incorporados à base para que a IA consiga produzir respostas mais alinhadas à realidade da operação.

Quando esse contexto não está disponível, a tendência é que a ferramenta produza respostas mais genéricas ou baseadas em suposições. Já quando a base de conhecimento é estruturada com documentação, exemplos práticos e registros de processos, a IA passa a operar com muito mais precisão.

Na prática, isso significa:

• respostas mais assertivas;

• menos retrabalho;

• maior confiança do time no uso da tecnologia.

  
  

Em outras palavras, quanto mais contexto a ferramenta recebe (produtos, serviços, processos e decisões anteriores), mais relevantes se tornam suas sugestões.

No fim, a Inteligência Artificial não substitui profissionais, ela reduz fricções, amplia autonomia e libera tempo para decisões mais qualificadas.