Você descreve o que precisa, espera alguns segundos e recebe um código pronto. Para quem está pensando em trabalhar com tecnologia, ver uma inteligência artificial fazer isso pode trazer uma dúvida bastante concreta: ainda vale a pena passar anos estudando programação?
A preocupação merece uma resposta cuidadosa. A IA já consegue executar tarefas de desenvolvimento, mas isso não permite concluir que a profissão inteira será substituída, muito menos estabelecer uma data para isso. O trabalho envolve entender problemas, definir requisitos, integrar sistemas, testar soluções e acompanhar o que acontece depois que um software começa a ser usado.
Para quem considera cursar Engenharia de Computação, essa discussão também ajuda a entender o alcance da formação. A programação faz parte do curso, assim como o estudo de hardware, redes e sistemas que permitem transformar código em aplicações reais.
O avanço da IA muda a maneira de aprender e trabalhar com essas tecnologias. Entender essa mudança é mais útil do que escolher uma carreira com base em previsões sobre o desaparecimento de profissões.
De onde veio a previsão de que a IA substituiria desenvolvedores em 2040?
A referência a 2040 aparece em um artigo publicado em 2017 por pesquisadores ligados ao Laboratório Nacional de Oak Ridge, nos Estados Unidos.
O texto discute a possibilidade de que, até aquele ano, máquinas passem a escrever a maior parte do próprio código, com o avanço de tecnologias como inteligência artificial, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. A discussão considera, especialmente, a complexidade de programar para diferentes tipos de hardware.
Isso é diferente de afirmar que todos os desenvolvedores serão substituídos a partir de 2040. O artigo apresenta uma projeção tecnológica; não estabelece um prazo de validade para a carreira nem garante que o mercado permanecerá igual até lá.
Há várias decisões entre conseguir gerar um programa e adotar esse programa em uma empresa. É preciso avaliar sua confiabilidade, o custo de manutenção, a integração com o que já existe e as consequências de uma falha.
Por isso, previsões sobre a capacidade das ferramentas precisam ser lidas com atenção ao que realmente foi estudado. A geração automática de código pode avançar bastante e, ao mesmo tempo, criar novas exigências para os profissionais que desenvolvem e mantêm sistemas.
O que a IA já faz no desenvolvimento de software
Assistentes de programação podem sugerir trechos de código e funções a partir das instruções recebidas e do contexto disponível. Esse apoio tem aplicações no aprendizado, na escrita de soluções e na exploração de alternativas.
A própria documentação do GitHub Copilot, porém, orienta que as sugestões sejam revisadas e testadas: o código gerado pode conter erros e vulnerabilidades ou não corresponder à intenção do desenvolvedor.
Imagine uma loja que precisa atualizar seu sistema de descontos. Uma ferramenta pode ajudar a escrever a função responsável pelo cálculo. Antes disso, alguém precisa esclarecer quais produtos participam da promoção, se os benefícios podem ser acumulados e como ficam compras canceladas ou parcialmente devolvidas.
Se essas regras estiverem incompletas, é possível produzir um código que execute exatamente o que foi pedido e ainda assim gere cobranças erradas.
Esse exemplo mostra por que o desenvolvimento começa antes da programação. Parte do trabalho consiste em descobrir o que precisa ser construído, inclusive quando a solicitação inicial parece simples.
Depois da entrega, surgem outras questões: a mudança afetou alguma função antiga? O sistema continua respondendo bem? A equipe consegue identificar e corrigir um erro? Essas perguntas ajudam a avaliar a qualidade do resultado para além da velocidade com que o código foi escrito.
Usar IA exige saber avaliar o que ela entrega
A adoção das ferramentas não significa confiança irrestrita nas respostas. Na pesquisa de desenvolvedores do Stack Overflow de 2025, 51% dos profissionais respondentes disseram usar ferramentas de IA diariamente.
Ao mesmo tempo, entre os participantes que responderam sobre precisão, a desconfiança nas respostas foi maior do que a confiança: 46% contra 33%.
Para quem está aprendendo, essa combinação merece atenção. Uma resposta bem apresentada pode parecer correta mesmo quando contém um erro difícil de perceber.
Considere um exercício de programação que envolve organizar milhares de registros. Duas soluções podem produzir o mesmo resultado com poucos dados, mas apresentar comportamentos muito diferentes quando o volume aumenta. Entender estruturas de dados e algoritmos ajuda o estudante a investigar essa diferença.
O mesmo vale para a leitura de uma explicação. Se a ferramenta sugere uma correção, o aluno precisa conseguir acompanhar o raciocínio, testar a hipótese e reconhecer quando a resposta não corresponde ao problema.
Aprender a programar continua sendo necessário para avaliar, adaptar e manter o código produzido com assistência de IA. Durante a formação, uma boa prática é tentar resolver o exercício, usar a ferramenta para discutir dificuldades e depois explicar a solução com as próprias palavras. Se o estudante só consegue reproduzir a resposta, ainda há conteúdo para aprender.
Leia também: Aplicações da computação quântica: como essa tecnologia pode transformar diferentes setores.
O que muda para quem está começando na carreira?
Quem entra na área precisa desenvolver autonomia enquanto aprende a trabalhar com ferramentas cada vez mais capazes. Isso envolve saber usar a assistência sem depender dela para compreender cada etapa de um projeto.
Um projeto de portfólio pode ser uma oportunidade para exercitar esse processo. Em vez de apresentar apenas a aplicação funcionando, vale documentar qual problema ela resolve, como os dados foram organizados, quais testes foram feitos e o que precisou ser corrigido.
Pense em um aplicativo de agendamento. Além de criar as telas, o estudante pode investigar o que acontece quando duas pessoas tentam reservar o mesmo horário, como permitir um cancelamento e como recuperar informações depois de uma falha. São questões que tornam o projeto mais próximo de uma situação de uso.
Também vale registrar onde a IA ajudou e como suas sugestões foram verificadas. Isso permite conversar sobre decisões técnicas com clareza e demonstrar participação efetiva no desenvolvimento.
A graduação oferece espaço para construir essa experiência aos poucos, com orientação, revisão e projetos de complexidade crescente. Aproveitar esse período para perguntar, experimentar e corrigir erros faz parte da preparação profissional.
Como está o mercado de tecnologia no Brasil?
O mercado brasileiro de TI movimentou US$67,8 bilhões em 2025, segundo divulgação da ABES baseada em seu estudo setorial. A entidade informou crescimento de 18,5% naquele ano. Para 2026, a projeção divulgada foi de expansão menor, de 5,3%
Os números indicam um setor relevante, mas também mostram que o ritmo de crescimento varia.
No campo das qualificações, um estudo divulgado pela Brasscom em 2025 destacou desenvolvimento back-end entre as demandas daquele ano e apontou dados, inteligência artificial, machine learning e segurança da informação entre as áreas importantes para os anos seguintes.
Esses indicadores ajudam a compreender o setor, mas não equivalem a uma garantia de contratação. Crescimento de receita, necessidade de profissionais qualificados e disponibilidade de vagas para iniciantes são medidas diferentes.
Para quem está escolhendo uma graduação, vale observar quais conhecimentos aparecem nas oportunidades da área de interesse e como o curso permite desenvolvê-los. Estágios, projetos e prática consistente ajudam a aproximar o aprendizado das exigências do trabalho.
A remuneração também precisa ser analisada com esse cuidado. Um levantamento sobre analistas de desenvolvimento de sistemas retrata uma ocupação específica, não o salário de todos os formados em Engenharia de Computação. Experiência, localização, responsabilidades e regime de contratação fazem diferença na comparação.
Por que a Engenharia de Computação continua relevante nessa discussão?
Um software depende de uma estrutura para funcionar. Ele utiliza processamento e memória, troca informações pela rede e pode interagir com sensores, equipamentos e outros sistemas.
A Engenharia de Computação permite estudar essas relações. Na Faculdade ESEG, por exemplo, a formação reúne conteúdos de programação, arquitetura de computadores, redes e computação embarcada, além de inteligência artificial e dados.
Imagine um projeto para identificar defeitos em produtos por meio de imagens. Além do modelo de IA, seria necessário pensar na captura das imagens, na qualidade dos dados, no tempo disponível para a análise e no equipamento que executaria o processamento.
Se a solução precisasse funcionar em um dispositivo com pouca memória ou conexão instável, essas limitações fariam parte do projeto desde o início.
Esse tipo de problema ajuda a entender a relação entre software e hardware. Também mostra por que conhecer apenas a ferramenta usada para gerar código pode ser insuficiente para compreender o funcionamento da solução inteira.
Para o estudante, explorar diferentes áreas durante a graduação é uma forma de descobrir interesses: desenvolver aplicações, trabalhar com dados, estudar sistemas embarcados ou investigar infraestrutura e segurança, por exemplo.
Leia também: Engenharia da Computação na ESEG: como é?
Quais conhecimentos merecem atenção durante a graduação?
Acompanhar novas ferramentas faz parte da formação, mas é importante reservar tempo para os conhecimentos que permitem entendê-las e avaliar seu uso.
Programação, algoritmos e estruturas de dados ajudam a organizar problemas, comparar soluções e compreender o comportamento de um programa. A prática precisa incluir leitura, escrita e correção de código.
Matemática e estatística dão suporte ao estudo de dados e inteligência artificial. Ao trabalhar com um modelo, é preciso saber interpretar resultados e perguntar se a avaliação realizada representa a situação em que ele será utilizado.
Arquitetura de computadores, redes e sistemas operacionais ajudam a investigar o que acontece quando uma aplicação consome recursos demais, perde conexão ou apresenta lentidão. O problema percebido pelo usuário nem sempre está no trecho de código mais evidente.
Há ainda competências exercitadas no trabalho em grupo. Explicar uma decisão, ouvir uma dúvida e organizar tarefas são partes concretas de um projeto. Um estudante pode dominar sua parte da implementação e, ainda assim, precisar aprender a integrá-la ao trabalho dos colegas.
Esses conhecimentos se encontram na prática. Ao desenvolver uma aplicação, o aluno precisa fazer escolhas, lidar com limitações e verificar se o resultado atende ao objetivo proposto. É nesse processo que os conteúdos deixam de ser assuntos isolados da grade.
Como o curso de Computação da ESEG aborda essas áreas?
A Engenharia de Computação da Faculdade ESEG tem duração de dez semestres e é oferecida em São Paulo. A matriz curricular inclui Fundamentos de Programação e Algoritmos, Python para Data Science, Estrutura de Dados, Banco de Dados e Arquitetura e Organização de Computadores.
Ao longo do curso, aparecem disciplinas como Big Data, Computação em Nuvem, Inteligência Artificial 1 e 2 e Segurança Computacional 1 e 2. A grade também contempla Projetos Integradores e Projetos de Automação. Confira a matriz curricular completa.
Para quem está avaliando a formação, vale observar essa sequência e como os fundamentos se relacionam com os conteúdos mais avançados. Estudar inteligência artificial envolve compreender os dados, o software e a infraestrutura necessários para colocá-la em funcionamento.
A escolha de uma graduação merece considerar tanto o interesse por tecnologia quanto a disposição para estudar, testar soluções e aprender continuamente. As ferramentas vão mudar durante a carreira; o profissional precisará acompanhar essas mudanças com conhecimento para fazer suas próprias avaliações.
Conheça o curso de Engenharia de Computação da ESEG, explore a grade curricular e confira as formas de ingresso.
A IA já executa tarefas de programação, mas não há uma data comprovada para a substituição da profissão inteira. O impacto sobre o trabalho depende da evolução das ferramentas, de sua adoção pelas empresas e das responsabilidades envolvidas em cada função.
Mito. Essa afirmação simplifica uma projeção publicada em 2017. O artigo discute a possibilidade de máquinas escreverem a maior parte do próprio código até 2040, sem estabelecer que todos os desenvolvedores perderão sua função naquele ano.
