A indústria está obcecada com IA escrevendo código.
Mas o verdadeiro gargalo da engenharia de software está antes disso: o design.
Um estudo recente sobre Multi-Agentic AI para design automatizado de software mostra que o maior desafio da IA não é gerar código, mas transformar requisitos escritos em linguagem natural em modelos estruturados de sistema. Requisitos geralmente são ambíguos, incompletos e dependem de contexto de domínio. Isso cria dificuldades para sistemas de IA produzirem arquiteturas consistentes.
Na prática, isso significa que mesmo quando um modelo consegue gerar diagramas ou estruturas de software, ele frequentemente comete erros de interpretação ou deixa partes importantes incompletas. O problema não está na capacidade de escrever código, mas em entender corretamente o que o sistema deveria fazer.
O mercado frequentemente assume que a evolução da IA tornará desenvolvedores obsoletos porque modelos já conseguem gerar funções e aplicações simples. O estudo mostra que essa visão é simplista. O verdadeiro desafio está em interpretar requisitos ambíguos, manter consistência entre componentes e resolver conflitos de design que surgem durante o desenvolvimento.
A proposta do artigo é uma arquitetura baseada em múltiplos agentes de IA colaborando. Alguns agentes interpretam requisitos, outros geram modelos de design, enquanto agentes especializados verificam consistência e resolvem conflitos entre versões do sistema. Esse tipo de arquitetura aproxima o desenvolvimento de software de um time de engenheiros artificiais trabalhando juntos, em vez de um único modelo gerando código.
Isso levanta uma pergunta interessante para o futuro da engenharia de software.
Se a IA consegue gerar código, mas ainda precisa de múltiplos agentes e validação formal para produzir arquiteturas consistentes, será que o papel do engenheiro humano deixará de ser programar e passará a ser orquestrar sistemas de agentes inteligentes?
Paper:
Towards Multi-Agentic AI for automated software design and modelling: challenges and opportunities
https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/asew/2025/850300a311/2dp6iLURRjq
Graduado em Ciências Atuariais pela Universidade Federal Fluminense (UFF) e mestrando em Computação.Palestrante e Professor de Inteligência Artificial e Linguagem de Programação; autor de livros, artigos e aplicativos.Professor do Grupo de Trabalho em Inteligência Artificial da UFF (GT-IA/UFF) e do Laboratório de Inovação, Tecnologia e Sustentabilidade (LITS/UFF), entre outros projetos.
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