Este relatório, que se baseia num inquérito a 300 executivos de engenharia e tecnologia, conclui que as equipas de engenharia de software estão a ver o potencial da IA de agência e estão a começar a utilizá-la, mas até agora de uma forma principalmente limitada. As suas ambições são altas, mas a maioria percebe que será necessário tempo e esforço para reduzir as barreiras à sua plena difusão nas operações de software. Tal como acontece com o DevOps e o Agile, colher todos os benefícios da IA de agência na engenharia exigirá mudanças organizacionais e de processos, por vezes difíceis, para acompanhar a adoção da tecnologia. Mas os ganhos a serem obtidos em velocidade, eficiência e qualidade prometem fazer com que tal esforço valha a pena.
As principais conclusões incluem o seguinte:
O impulso da adoção está aumentando. Embora metade das organizações considere a IA de agente uma prioridade de investimento para engenharia de software atualmente, ela será um investimento líder para mais de quatro quintos em dois anos. Esses gastos estão impulsionando a adoção acelerada. A Agentic AI é usada (em sua maioria limitada) por 51% das equipes de software hoje, e 45% têm planos de adotá-la nos próximos 12 meses.
Os ganhos iniciais serão incrementais. Levará algum tempo para que os investimentos das equipes de software em IA de agência comecem a dar frutos. Nos próximos dois anos, a maioria espera que as melhorias decorrentes do uso de agentes sejam ligeiras (14%) ou, na melhor das hipóteses, moderadas (52%). Mas cerca de um terço (32%) tem expectativas mais elevadas e 9% pensa que as melhorias irão mudar o jogo.
Os agentes acelerarão o tempo de colocação no mercado. Os principais ganhos do uso de IA por agentes durante esse período de dois anos virão de uma maior velocidade. Quase todos os entrevistados (98%) esperam que a entrega de projetos de software de suas equipes, do piloto à produção, seja acelerada, com o aumento previsto na velocidade em média de 37% em todo o grupo.
O objetivo para a maioria é o gerenciamento completo do ciclo de vida do agente. As ambições das equipes para escalar a IA agente são altas. A maioria pretende que os agentes de IA gerenciem os ciclos de vida de desenvolvimento de produtos e software (PDLC e SDLC) de ponta a ponta de forma relativamente rápida. Em 41% das organizações, as equipes pretendem alcançar isso para a maioria ou todos os produtos em 18 meses. Esse número aumentará para 72% daqui a dois anos, se as expectativas forem atendidas.
Os custos de computação e a integração representam desafios iniciais importantes. Para todos os entrevistados – mas especialmente nos setores verticais que adotam precocemente, como mídia, entretenimento e hardware de tecnologia – a integração de agentes com aplicativos existentes e o custo dos recursos de computação são os principais desafios que enfrentam com a IA de agente na engenharia de software. Os especialistas que entrevistamos, entretanto, enfatizam as maiores dificuldades de gestão de mudanças que as equipes enfrentarão nas mudanças nos fluxos de trabalho.
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Este conteúdo foi produzido pela Insights, o braço de conteúdo personalizado do MIT Technology Review. Não foi escrito pela equipe editorial do MIT Technology Review. Foi pesquisado, projetado e escrito por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Isso inclui a redação de pesquisas e a coleta de dados para pesquisas. As ferramentas de IA que podem ter sido utilizadas foram limitadas a processos de produção secundários que passaram por uma revisão humana minuciosa.
