Nota de leitura. Esta reflexão parte de um artigo de título voluntariamente provocador, « The End of Software Engineering: How AI Agents Are Fundamentally Restructuring the Software Paradigm », assinado por Zhenfeng Cao e depositado no arXiv a 5 de junho de 2026. Discutimos a sua tese — o código a tornar-se uma ferramenta descartável ao serviço de um raciocínio pilotado por um modelo — sem retomar as suas conclusões como certezas. É uma leitura, não uma profecia.
Numa frase
Pela primeira vez, a máquina já não se contenta em executar código: começa a escrevê-lo. Isso não assina o fim dos programadores, mas o fim do seu monopólio sobre a criação de valor. Os vencedores não serão aqueles que mais programam, mas aqueles que melhor compreendem o problema a resolver.
Um título que anuncia o fim do mundo
«The End of Software Engineering.»
É o título escolhido por Zhenfeng Cao num artigo publicado em junho de 2026.
Como acontece frequentemente na tecnologia, os títulos anunciam o fim do mundo. Depois, no dia seguinte, o mundo continua a girar.
No entanto, desta vez, há algo de diferente. Porque, pela primeira vez na história da informática, a máquina já não se contenta em executar código. Começa a escrevê-lo.
E isso muda tudo.
O programador tornou-se o novo motorista de táxi
Recordemos.
Quando a Uber chegou, muitos pensavam que a tecnologia nunca poderia substituir a experiência de um motorista que conhecia a sua cidade. Depois, um dia, o GPS tornou-se melhor. A profissão não desapareceu, mas o seu valor mudou.
Uma parte do desenvolvimento de software vive hoje exatamente a mesma coisa. Durante anos, saber escrever código era uma competência rara. Agora, um agente de IA pode produzir em alguns minutos o que por vezes exigia vários dias de trabalho.
A questão torna-se, portanto, incómoda:
« Se o seu único valor é digitar código, durante quanto tempo continuará indispensável? »
O problema nunca foi o código
A grande ilusão da indústria digital foi acreditar que o código era o produto.
O código nunca foi o produto. O código é apenas uma ferramenta. Ninguém compra uma aplicação porque ela contém 500 000 linhas de código.
As pessoas pagam para resolver um problema.
- Um comerciante quer mais clientes.
- Uma câmara municipal quer melhorar os seus serviços.
- Uma associação quer alcançar mais gente.
- Uma empresa quer ganhar tempo.
O resto é apenas canalização. E a canalização é precisamente o que a inteligência artificial começa a automatizar.
Uma indústria obcecada pela complexidade
Sejamos honestos. Uma parte do setor digital adora a complexidade.
Framework sobre framework. Microsserviço sobre microsserviço. Dependência sobre dependência.
Tem-se por vezes a impressão de que certos projetos são concebidos para impressionar outros programadores em vez de ajudar utilizadores.
A IA está a quebrar este modelo, porque coloca uma questão brutal:
« Porquê mobilizar dez pessoas durante seis meses para produzir o que uma pequena equipa pode agora realizar em algumas semanas? »
Esta questão vai tornar-se cada vez mais difícil de evitar.
Os vencedores não serão aqueles que mais programam
Durante muito tempo, a vantagem concorrencial consistia em produzir mais. Mais programadores. Mais funcionalidades. Mais orçamento. Mais servidores.
Pensamos que entramos noutra fase. Os vencedores serão aqueles que melhor compreenderem os seus utilizadores. Aqueles que construírem as soluções mais simples. Aqueles que souberem eliminar o inútil. Aqueles que souberem criar valor antes de criar complexidade.
Pois a inteligência artificial transforma o código em mercadoria. E quando um recurso se torna abundante, deixa de ser uma vantagem concorrencial.
A década será difícil para os vendedores de pás
Há dois anos, toda a gente vende IA. Toda a gente lança a sua plataforma. Toda a gente procura investidores. Toda a gente promete a revolução.
No entanto, a história económica ensina sempre a mesma coisa: a tecnologia não cria o valor, amplifica-o.
Uma má ideia automatizada continua a ser uma má ideia. Um produto inútil desenvolvido dez vezes mais depressa continua a ser um produto inútil.
A verdadeira questão não é, portanto, « Quanta IA utiliza? »
A verdadeira questão é: « Que problema resolve realmente? »
O regresso da visão global
Durante quase vinte anos, a indústria digital colocou o programador no centro de tudo. O código era raro. O código era difícil. O código era o recurso estratégico. Então o programador tornou-se rei.
A inteligência artificial baralha as cartas. Não é o fim dos programadores; é o fim do seu monopólio sobre a criação de valor.
Assistimos ao regresso dos perfis capazes de ver o quadro inteiro:
- o regresso dos chefes de projeto;
- o regresso dos product managers;
- o regresso dos designers;
- o regresso dos especialistas de negócio;
- o regresso daqueles e daquelas capazes de compreender uma necessidade, de construir uma visão, de orquestrar equipas humanas e agora equipas de agentes.
Pois escrever código torna-se progressivamente mais simples. Compreender os humanos continua difícil.
Durante anos, alguns acreditaram que o domínio de uma tecnologia bastava para garantir o seu futuro. Mas a tecnologia está em perpétua evolução. O programador COBOL teve de se adaptar ao cliente-servidor. O programador cliente-servidor teve de se adaptar à Web. O programador Web teve de se adaptar à Cloud. Hoje, toda a gente tem de se adaptar à IA.
A história não espera por ninguém. Pode-se lamentar a mudança. Pode-se criticá-la. Pode-se explicar porque era melhor antes. Mas, no final, é preciso fazer uma escolha.
Entrar no comboio. Ou ficar na plataforma.
Da nossa parte, a escolha já está feita.
Fontes e leituras complementares
- The End of Software Engineering: How AI Agents Are Fundamentally Restructuring the Software Paradigm (Zhenfeng Cao, 2026) — O artigo que inspira esta nota. Nele se formaliza a distinção entre software tradicional (o código carrega a lógica de decisão) e sistema agêntico (o código é apenas uma ferramenta efémera numa malha de raciocínio pilotada por um modelo).
- Imagem de capa — Fotografia sob licença Unsplash, alojada localmente.
Este documento é atualizado se surgirem elementos novos. Última revisão: 文 9 de junho de 2026.