Como a IA vai mudar o software em 2026?

1. Arquitetura agent-native, em que agentes de IA poderão operar apps no mesmo nível que os usuários e até realizar mudanças no nível de desenvolvedor
2. Designers começarão a criar suas próprias ferramentas diretamente, mesmo sem programar, embora a barreira de entrada dos editores de código ainda seja citada como desafio
3. Surgimento de um novo tipo de desenvolvedor, o engenheiro agêntico, cujo papel passa de programar diretamente para comandar e coordenar agentes de IA
4. O treinamento de IA evoluirá em direção à autonomia (independence), e será necessário avançar para permitir que agentes explorem por conta própria e tenham liberdade para errar

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Previsão 1: software que trata agentes como cidadãos de primeira classe

• 2025 foi o ano em que os agentes de programação atingiram um nível confiável; um ano antes, quem não era desenvolvedor profissional ainda esbarrava em uma parede de erros e bugs, mas modelos como o Opus 4.5 da Anthropic superaram esse limite
• A arquitetura agent-native, que muda tanto a forma de construir apps quanto quem os constrói, é explicada em 3 níveis
  • Nível 1: o agente pode fazer tudo o que um usuário pode fazer; a IA acessa todos os botões, configurações e funções do app e manipula o software da mesma forma que o usuário.
    • O Atlas, da OpenAI, executa diretamente tarefas como adicionar alguém ao workspace do Notion
  • Nível 2: o agente pode fazer tudo o que o código do app pode fazer; o agente acessa e usa funções de backend que não são expostas ao usuário.
    • A Cora, assistente de e-mail da Every, gera duas vezes por dia um "briefing" com o resumo da caixa de entrada
  • Nível 3: o agente pode fazer tudo o que um desenvolvedor pode fazer; com base em pedidos do usuário, implementa diretamente correções de bugs, adiciona funcionalidades e altera o funcionamento do software
    • Empresas como Anthropic e Notion estão pensando em construir software que trate humanos e agentes como cidadãos de primeira classe

Previsão 2: designers criando suas próprias ferramentas

• Designers e criadores sempre tiveram limitações para construir experiências completas por não saberem programar, mas isso está começando a mudar
• O líder criativo da Every também deixou de ser um designer tradicional para se tornar alguém que faz vibe coding de pequenos apps para ajudar no próprio trabalho
• Ainda existe medo do terminal de programação, e para que editores de código com IA como o Cursor cheguem também ao público de designers, será necessário abstrair o código e reduzir a barreira de entrada

Previsão 3: um novo tipo de engenheiro de software que comanda agentes de IA

• Com a evolução das capacidades de IA, surgem dois tipos de construtores de software
  • Engenheiros que usam IA como meio de acelerar processos existentes, mas ainda leem e escrevem código diretamente
  • Vibe coders, que conseguem criar resultados mesmo sem entender o funcionamento interno
• Surge uma terceira categoria: o engenheiro agêntico
  • O trabalho de desenvolvimento de software é redefinido com foco em comandar agentes de IA, em vez de escrever código
  • A maior parte das tarefas de programação é delegada, e o foco passa para trabalhos de nível mais alto, como definir o que será feito, decompor problemas e coordenar agentes
  • Em vez de insistir na intuição tradicional de programação, escolhe conscientemente uma nova capacidade: gestão de agentes

Previsão 4: a próxima onda do treinamento de IA será orientada à autonomia (Independence)

• O avanço dos agentes de IA é semelhante ao desenvolvimento infantil: no começo, é como um bebê que só pode ficar sozinho por 5 minutos, mas com o tempo consegue brincar sozinho por períodos mais longos
• Há alguns anos, os LLMs só conseguiam lidar com um turno por vez; hoje já conseguem operar por 20 minutos a quase 1 hora sem intervenção, embora ainda estejam longe de funcionar indefinidamente
• Condições para alcançar autonomia real
  • Aprendizado contínuo
  • Reconhecimento claro de objetivos
  • Capacidade de ajustar objetivos de forma razoável ao longo do tempo
• Hoje, o treinamento de alinhamento é projetado para tornar os agentes previsíveis e obedientes, o que se torna um obstáculo para alcançar autonomia
• Para atingir autonomia real, os agentes precisam de liberdade para explorar e errar, algo que até agora se evitou permitir por razões de segurança
  • É necessário um modo de aprendizado que permita experimentação e falha
• Em 2026, devem surgir novas abordagens de treinamento e arquiteturas que aliviem essas restrições e permitam que os agentes ajam com mais independência

Ver em vídeo - Four Predictions For How AI Will Change Software in 2026