Práticas que fortalecem decisões técnicas com IA no dia a dia
6 perguntas para Ludmila Dias, Gerente de Engenharia de Software no Inter
A IA vem ganhando espaço no desenvolvimento como aliada para ampliar contexto, apoiar decisões técnicas e acelerar revisões. No discovery, na arquitetura e na revisão de código, ela tem ajudado a organizar pensamento e reduzir retrabalho, desde que haja clareza de responsabilidades e validação humana.
Em 2025, ficou evidente como alinhamento antecipado entre Produto, Tech e Negócio e rituais bem ajustados sustentam autonomia real e evitam desvios no dia a dia. Decisões passaram a ser mais objetivas, baseadas em métricas e menos guiadas por percepção.
Nesta edição de 6 Perguntas, conversamos com Ludmila Dias, Gerente de Engenharia de Software no Inter, que compartilha como tem adotado IA de forma segura, os sinais de que um ritual precisa ser revisto e os aprendizados que tornam decisões técnicas mais rápidas e sustentáveis.
Como você enxerga o papel da IA ao longo do ciclo de desenvolvimento? Em quais etapas ela tem potencial para elevar a qualidade das decisões técnicas e que critérios usa para validar se essas recomendações são confiáveis?
Eu vejo a IA como uma aliada do time. Ela precisa funcionar como uma facilitadora, uma aceleradora de contexto e qualidade, mas nunca como substituta do trabalho do time de engenharia. Na fase de discovery tem me ajudado muito com Benchmarking de padrões de mercado e simulação de impacto. No dia à dia do time é bastante útil na fase de definição e arquitetura mas acredito que um dos maiores ganhos está na revisão do código. O time consegue ficar focado na validação do negócio, enquanto padrões, code smell e testes podem ficar por conta de ferramentas bem treinadas.
O diferencial continua sendo a capacidade do time saber fazer as perguntas certas e principalmente entender como conectar o conteúdo gerado ao contexto do produto. No final do dia a responsabilidade técnica continua sendo nossa.
Olhando para a estratégia de Produto, Tech e Negócio de 2025, quais aprendizados você leva para o próximo ano?
Acho que o que fica como grande aprendizado de 2025 é a eficiência do alinhamento antecipado entre Produto, Tech e Negócio. É o ponto chave para evitar desvios e resolver discussões em equipe, de forma lateral, em vez de permitir que problemas se arrastem ou precisem ser escalados. Também ficou claro como decisões arquiteturais tomadas sem uma visão de plataforma podem limitar a evolução do produto no futuro.
Quero usar IA para acelerar documentação e revisões, e seguir desenvolvendo um time cada vez mais autônomo.
À medida que times ganham mais autonomia, como você identifica quais rituais, princípios ou acordos precisam ser reforçados para manter consistência técnica? E que sinais mostram que um ritual deixou de cumprir sua função e deve ser revisado?
Quanto mais autônomo o time fica, maior deve ser a clareza técnica das discussões e a qualidade das entregas.
Gosto de acompanhar no dia a dia sinais que poderiam indicar algum desvio desses pontos: decisões tomadas com pouco contexto, dúvidas recorrentes sobre responsabilidades, retrabalho, etc. Esse tipo de desvio pode indicar que algum ritual existe, mas não está mais cumprindo seu papel. Um outro ponto que acredito que devemos observar é quando vira burocracia. Para mim, rituais só fazem sentido se geram clareza e, quando deixam de entregar isso, é hora de simplificar ou substituir.
Quando você compara o início e o final deste ano, o que mudou na forma como o time toma decisões técnicas difíceis? E que tipo de evolução você acredita que precisa acontecer no próximo ciclo para que essas decisões sejam mais rápidas e mais sustentáveis?
Ao comparar o início e o fim do ano, percebo que o time está tomando decisões técnicas de forma mais alinhada e com foco real na resolução dos problemas. O uso de métricas e documentações trouxeram mais objetividade as discussões têm ficado cada vez menos baseadas em percepções. Para o próximo ciclo, acredito que a evolução passa por uma definição de produto cada vez mais clara. Quando o contexto e o objetivo estão bem estabelecidos, as decisões técnicas se tornam mais rápidas, mais seguras e mais coerentes.
Quais você considera os principais pontos positivos e negativos de usar IA como apoio na avaliação de decisões de produto e tecnologia?
Para mim, a principal vantagem de usar IA é a velocidade. Ela acelera algumas etapas e ajuda a organizar o pensamento, mas nunca podemos menosprezar o fato que a IA tem limitações importantes. É muito importante uma revisão para garantir que ela não esteja alucinando, sem contar que as respostas de uma IA são sempre bem convincentes, mesmo quando incorretas, então a falta de contexto é sempre um risco muito grande. O uso da IA deve ser feito sempre com alguma validação manual. No fim das contas as decisões exigem interpretação de cenário, priorização e conexão com a estratégia.
Que fontes de informação você considera indispensáveis para que lideranças de Produto e Tech se mantenham atualizadas sobre IA e seus movimentos no mercado?
Acompanhar relatórios de consultorias, newsletters especializadas e movimentos das big techs tem me ajudado a entender tendências e direcionamentos estratégicos. Tenho focado muito meus estudos em engenharia de prompt e alguns cursos voltados para gestão de produto com IA.