Automação no desenvolvimento de software assistido por IA: eficácia, limitações e riscos

Araújo, Benjamim Gabriel Bueno; Santos, Heinrich Da Solidade

doi:10.22167/2675-6528-202600596

Artigo

22 de julho de 2026

Automação no desenvolvimento de software assistido por IA: eficácia, limitações e riscos

Benjamim Gabriel Bueno Araújo; Heinrich Da Solidade Santos

DOI: 10.22167/2675-6528-202600596

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

O desenvolvimento de software enfrenta uma transformação impulsionada pela rápida adoção de “vibe coding” e a necessidade de reimaginar os métodos do Ciclo de Desenvolvimento de Software (SLDC). Investigou-se a eficácia da aplicação de novas técnicas de programação com Inteligência Artificial Generativa (IA Gen), integradas ao SLDC, na automação de tarefas. Metodologias como AI Driven Development e AI-Assisted Specification Driven Design foram aplicadas, utilizando a ferramenta Claude Code para o desenvolvimento de tarefas do SLDC e a mensuração de métricas de eficácia. Os resultados indicaram que a IA obteve sucesso em tarefas bem delimitadas e com especificações claras, alcançando 86% de eficácia na geração de requisitos funcionais e 100% de cobertura em testes unitários. Contudo, observaram-se limitações significativas em requisitos não funcionais (60% de aprovação), em requisitos não funcionais específicos para IA Gen (10%), e no compliance arquitetural (33%), evidenciando a dificuldade da IA em tarefas que demandam contextualização e visão sistêmica sem intervenção humana. Concluiu-se que, embora a IA Generativa possua grande potencial para automação no SDLC, a memória persistente entre sessões, configurações especializadas para contextualização contínua e avaliações sistêmicas são cruciais para o sucesso desse novo paradigma.

Palavras-chave: AI Driven Development; Claude Code; Inteligência Artificial Generativa; Specification Driven Development; Vibe Coding.

1. Introdução

A busca por eficiência no desenvolvimento de software tem impulsionado a adoção de conceitos como o Mínimo Produto Viável (MVP), que visa validar aprendizados com o mínimo esforço e reduzir desperdícios (Ries, 2012; Valente, 2020). Essa perspectiva de otimização tem moldado a evolução da engenharia de software, que se adapta constantemente a novas tecnologias e paradigmas.

A engenharia de software evoluiu de abordagens especializadas para a democratização, impulsionada por plataformas “no-code” e “low-code”. Mais recentemente, a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) emergiu, superando limitações anteriores e introduzindo o “vibe coding” como novo modelo de interação (Gadde, 2025).

Meske et al. (2025) definem “vibe coding” como um paradigma de desenvolvimento colaborativo, onde humanos e IA Generativa co-criam software por meio de diálogo em linguagem natural. Essa abordagem muda a mediação da intenção do desenvolvedor de instruções determinísticas para inferências probabilísticas, redefinindo a dinâmica do ciclo de desenvolvimento.

A integração eficaz da IA Generativa requer a compreensão das atividades do Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SDLC). Pressman (2021) descreve o SDLC clássico, com etapas de planejamento, modelagem, construção e manutenção. A IA Generativa promete otimizar esses processos, mas também apresenta desafios e limitações.

Contudo, a rápida adoção do “vibe coding” enfrenta uma desconexão com os entendimentos conceituais para sua aplicação eficaz (Meske et al., 2025). A dependência de fluxos de trabalho sugeridos pela IA pode gerar retrabalho, com desenvolvedores experientes gastando mais tempo em tarefas (Becker et al., 2025). Embora o código gerado por IA possa ser opaco e de difícil manutenção (Maes, 2025), há evidências de melhorias em manutenibilidade e confiabilidade (Molison et al., 2025).

Ferramentas de IA, eficazes em tarefas especializadas como sugestões de código e previsão de “bugs”, ainda carecem de estruturas holísticas que integrem suas capacidades ao longo do SDLC. Abordagens fragmentadas, operando em silos, resultam em fluxos de trabalho desarticulados (Tufano et al., 2024; Kokol, 2024), limitando o potencial da IA para automação abrangente.

Diante dessas lacunas, é essencial reimaginar os métodos do SDLC para que a IA atue como colaboradora central. Raja (2025) defende que essa reimaginação é crucial para alinhar fluxos de trabalho, funções e iterações, promovendo decisões rápidas, execução ininterrupta de tarefas e adaptabilidade contínua. A necessidade de maximizar a eficácia da IA Generativa no desenvolvimento de software justifica esta investigação.

Este trabalho se justifica pela importância de otimizar a integração da IA Generativa no SDLC, preenchendo a lacuna entre a adoção tecnológica e o entendimento conceitual para um desenvolvimento mais eficaz. O objetivo deste estudo é investigar se a aplicação de novos paradigmas e técnicas de programação utilizando IA Generativa, integrada ao ciclo de desenvolvimento de software, são capazes de automatizar tarefas de maneira eficaz e confiável.

2. Material e Métodos

A pesquisa foi realizada com uma abordagem exploratória e experimental, na qual se avaliaram e aplicaram metodologias, técnicas e paradigmas que integram a inteligência artificial generativa ao ciclo de desenvolvimento de software. Para tanto, um software protótipo foi desenvolvido e utilizado para avaliar a eficácia, as limitações e os riscos inerentes a essa integração.

A fundamentação metodológica baseou-se no framework de processo genérico para engenharia de software proposto por Pressman (2011). Este framework estabelece o alicerce para um processo completo de engenharia de software, identificando atividades estruturais aplicáveis a todos os projetos, independentemente de sua complexidade.

As atividades estruturais do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) compreendem Comunicação, Planejamento, Modelagem, Construção e Emprego. Essas etapas serviram como base para a adaptação e integração das metodologias específicas de IA Generativa no contexto do estudo.

Em alinhamento com o framework de Pressman, pesquisaram-se e selecionaram-se metodologias de desenvolvimento de software que adaptam as etapas para o uso de IA Generativa. As metodologias escolhidas foram AI Driven Development (AI-DLC), proposto por Raja (2025), e AI-Assisted Specification Driven Design (ai-sdd), de Sampaio (2025).

O paradigma AI-DLC foi empregado como modelo conceitual para a pesquisa, adaptando as fases convencionais da engenharia de software. Nesta metodologia, a IA Generativa atua na criação sistemática de planos de trabalho, busca ativamente por clarificações e direciona decisões críticas para intervenção humana (Raja, 2025).

O desenvolvimento de software no AI-DLC ocorre em três fases principais: Inception, Construção e Operações. Na fase de Inception, a IA transformou intenções de negócio em requisitos detalhados e estórias de usuário. Durante a Construção, a IA propôs arquitetura lógica, modelos de domínio, codificou a solução e realizou testes.

A fase de Operações, que abrange o deploy em produção, a observabilidade e a manutenção contínua do software, foi excluída do escopo deste trabalho. Essa exclusão ocorreu por razões metodológicas e pelo estágio do produto, que se configurava como um protótipo experimental para fins de pesquisa.

A metodologia ai-sdd (Sampaio, 2025) foi selecionada por seu detalhamento operacional, instruções didáticas e por possuir um pacote NPM para implementação prática. Esta abordagem foca em especificações executáveis, que são interpretadas por modelos de IA e transformadas em código pronto para produção.

Para a aplicação das metodologias e avaliação do grau de automação, delimitou-se a proposta de valor de um software web, denominado “Próxima Consulta”, seguindo o formato de Moore (2014). Este software foi concebido para profissionais autônomos da saúde.

O objetivo do “Próxima Consulta” foi automatizar a gestão de agenda e o atendimento de pacientes via WhatsApp com IA Generativa. A solução visava potencializar a fidelização de pacientes e reduzir o tempo e custo com o processo de atendimento, otimizando as operações dos profissionais.

A partir da proposta de valor, foram delimitados requisitos funcionais macro e uma baseline de requisitos não funcionais. Para a escrita desses requisitos, utilizou-se o formato EARS (Sampaio, 2025), que estrutura os requisitos com base em “QUANDO”, “Então” e “Onde”, garantindo clareza e unambiguidade.

Considerando que o “Próxima Consulta” é uma solução baseada em IA Generativa, adotou-se a metodologia “evaluation-driven development” (EDD) de Huyen (2025). Esta metodologia enfatiza a definição de critérios de avaliação antes da construção, abordando a mensuração e visibilidade do uso da IA.

Quatro critérios principais de avaliação para aplicações de IA Generativa foram considerados: capacidade específica do domínio da aplicação, capacidade de geração, capacidade de seguir instruções e custo e latência (Huyen, 2025). Esses critérios guiaram a avaliação da solução desenvolvida.

Com base nesses critérios, estabeleceu-se uma baseline de requisitos não funcionais específicos para IA Generativa, abrangendo confiabilidade das respostas, segurança e guardrails, custo por interação, observabilidade de IA e resiliência de modelo.

As etapas de Codificação, Testes e Validação foram integradas, refletindo o princípio central do Test-Driven Development (TDD). Neste contexto, os casos de teste foram definidos antes da implementação do código, funcionando como especificações executáveis e critérios de aceitação.

Um ciclo de seis passos foi adotado para a geração, execução, análise e documentação de testes automatizados. Este ciclo foi operado localmente via interface de linha de comando e aplicado sistematicamente a cada tarefa do backlog do projeto.

A norma ISO/IEC 25010 foi empregada para definir as dimensões de qualidade na geração dos planos de teste. As características de qualidade consideradas incluíram funcionalidade, confiabilidade, desempenho, segurança, manutenibilidade e usabilidade.

Para a coleta sistemática de métricas, desenvolveu-se e implementou-se uma skill denominada “quality-test-loop”, integrada ao Claude Code. Esta skill consiste em um conjunto de instruções estruturadas em formato Markdown (SKILL.md), que parametriza o comportamento do agente de IA para um fluxo de trabalho específico.

As atividades de teste foram realizadas por meio de testes unitários e de integração. Para as dependências externas, como WhatsApp, e-mail, IA e provedor de nuvem, utilizaram-se dados mockados. O banco de dados (PostgreSQL e Redis) foi testado com dados reais, permitindo a execução isolada e reprodutível dos testes.

O ambiente tecnológico empregado incluiu TypeScript 5.9 para o frontend, Node.js 22.22.0 (LTS) para o backend e o framework web Next.js 16.1. O banco de dados utilizado foi MySQL 9.3.0.

A ferramenta de IA Generativa principal foi o Claude Code 2.1.20, utilizando o modelo Claude Sonnet 4.6. Para o atendimento via WhatsApp, empregou-se o modelo Sabiazinho 4 (maritaca.ai) e a API z-api.

O ambiente de desenvolvimento e produção foi hospedado na Vercel, com versionamento e esteiras de CI gerenciados via GitHub. O editor de código utilizado foi o VS Code 1.108.2.

Os requisitos funcionais e não funcionais foram documentados em arquivos `requirements.md`, seguindo o formato EARS. As atividades de desenvolvimento foram organizadas em um arquivo `tasks.md`.

Para a fase de testes, os requisitos foram refinados com informações adicionais sobre dados necessários, regras de validação, resolução de erros e metas de desempenho. Planos de teste foram gerados em arquivos `test-plans/.md`, e as suítes de teste em `src//.test.ts`.

As métricas de cada tentativa de execução foram registradas em arquivos `metrics.jsonl`. Essa organização permitiu o rastreamento da cobertura efetiva das partições e características de qualidade avaliadas.

A análise dos dados foi realizada por meio da avaliação de métricas de eficácia definidas para cada etapa do SDLC, conforme adaptado ao AI-DLC. Essas métricas incluíram a taxa de requisitos aprovados, taxa de refinamento de prompts e cobertura de requisitos não funcionais.

Outras métricas avaliadas foram o compliance arquitetural, a consistência entre documentação e código, a cobertura de qualidade dos testes, a taxa de compilação do código gerado, o pass@1, a cobertura de linha e a cobertura de ramificação.

3. Resultados e Discussão

A investigação sobre a aplicação de Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) no Ciclo de Desenvolvimento de Software (SDLC) revelou um cenário de grande potencial, mas também de limitações significativas, especialmente em tarefas que demandam contextualização e visão sistêmica. Os resultados obtidos, alinhados aos objetivos do estudo, demonstram que a IA Generativa pode otimizar diversas etapas do SDLC, mas sua eficácia é diretamente proporcional à clareza das especificações e à intervenção humana para direcionamento e revisão. A análise foi estruturada conforme as fases do SDLC adaptadas para o contexto de IA, abrangendo Inception, Design Técnico da Solução e Codificação, Testes e Validação, permitindo uma compreensão detalhada da performance da IA em cada uma dessas etapas.

Inception

Na etapa de Inception, que envolve a definição de requisitos, a IA Generativa demonstrou alta eficácia na geração de requisitos funcionais, com uma taxa de aprovação de 86% (13 de 15 requisitos). Este resultado indica a capacidade da IA em transformar intenções de negócio em especificações detalhadas quando as diretrizes são bem delimitadas. Contudo, dois requisitos funcionais foram rejeitados: um relacionado ao Dashboard de Visualização da Agenda, por detalhamento insuficiente do que deveria ser exibido no Painel Web, e outro referente à Triagem Inteligente via WhatsApp, onde o objetivo descrito pela IA não se alinhava completamente à necessidade do paciente de resolver rapidamente sua demanda sem necessariamente interagir com uma pessoa. A IA também gerou uma introdução para o documento de requisitos que, embora similar à proposta de valor, adicionou a característica “atendimento disponível 24/7”, que não estava presente nos requisitos funcionais originais, evidenciando uma tendência à extrapolação do escopo sem supervisão.

A análise dos requisitos não funcionais (RNF) revelou uma eficácia mais limitada da IA. Embora a ferramenta tenha gerado 38 RNFs e mapeado 9 dos 10 RNFs da baseline definida, a cobertura de requisitos não funcionais foi de apenas 60%. Isso ocorreu porque seis dos quinze RNFs da baseline (incluindo os específicos para IA Generativa) não foram propostos pela IA. Além disso, dos 38 RNFs propostos pela IA, dois foram rejeitados devido à falta de clareza na escrita (RNFIA31, sobre a expiração do trial) e à ausência de definições cruciais (RNFIA29, sobre a geração de PDF de nota fiscal sem a especificação do fornecedor de pagamento). A taxa de refinamento de prompts para a finalização da escrita de requisitos exigiu uma iteração para os requisitos funcionais e duas para os não funcionais, totalizando três iterações, o que sublinha a necessidade de intervenção humana para aprimorar as especificações geradas pela IA.

Apesar de a IA ter mapeado casos limite relevantes para a aplicação, como conflitos de concorrência e fluxos de agendamento, observou-se uma lacuna significativa: a ferramenta não identificou casos limite específicos para a IA Generativa, como a alucinação do modelo ou a geração de respostas incorretas para o paciente ou profissional de saúde. Casos como a “reciclagem de número” e a “consulta reagendada ou cancelada após o lembrete enviado” foram descartados por fugirem do alcance da aplicação ou por exigirem definições mais claras. Essa limitação aponta para a necessidade de um conhecimento mínimo do operador humano sobre as tecnologias de IA e o domínio da solução para direcionar a ferramenta na identificação de riscos inerentes à tecnologia, como performance e segurança, que poderiam levar a retrabalho e comprometer a qualidade do software.

Design Técnico da Solução

Na etapa de Design Técnico da Solução, o indicador de Architectural Compliance, que mede o percentual de componentes gerados que seguem as restrições técnicas definidas, atingiu apenas 33%. Este resultado demonstra uma eficácia parcial da IA Generativa nesta fase, com apenas dois dos seis componentes arquiteturais avaliados plenamente aderentes às direções técnicas esperadas. A construção do produto foi direcionada para um Mínimo Produto Viável (MVP), visando reduzir a complexidade e acelerar a configuração inicial, com foco na escalabilidade futura. Os componentes avaliados incluíram arquitetura backend, banco de dados, provedor LLM, provedor WhatsApp, cloud provider e deploy e ambientes, cada um com direções técnicas específicas baseadas nos requisitos funcionais e não funcionais previamente definidos.

A análise detalhada dos componentes revelou que a Arquitetura Backend, embora proposta pela IA como “Monólito Modular com Hexagonal/Ports-and-Adapters”, foi considerada parcialmente aderente, pois os módulos de “Patient” e “Auth” não requeriam adapters, conforme as direções esperadas. Para o Banco de Dados, a IA propôs PostgreSQL 16, o que foi considerado parcialmente aderente, uma vez que não especificou se o banco seria gerenciado ou autogerenciado, uma decisão crítica para a infraestrutura. O Provedor LLM proposto pela IA, com roteamento Claude Haiku 4.5 e orquestração Claude Sonnet 4.6, não aderiu plenamente às expectativas, pois não previu um motor de orquestração de múltiplos provedores nem recomendou Small Language Models brasileiros, o que impacta diretamente o custo operacional.

A IA também falhou em analisar o Cloud Provider, resultando em não aderência a essa direção técnica crucial. Para Deploy e ambientes, a previsão da IA de “Migrations versionadas” foi apenas parcialmente aderente, pois as direções esperadas incluíam Continuous Integration e Continuous Delivery automatizados, além de dois ambientes mínimos (desenvolvimento e produção) e versionamento de schema de banco com migrations. A baixa aderência geral, de 33%, ressalta a incapacidade da IA de realizar análises de trade-offs arquiteturais de forma autônoma, considerando múltiplas dimensões como custo operacional de infraestrutura, latência regional e velocidade de configuração para um MVP, sem que essas dimensões fossem explicitamente detalhadas nos requisitos. Isso reforça a necessidade de o operador humano assumir o papel de arquiteto de soluções para garantir que todas as variáveis relevantes sejam consideradas.

Codificação, Testes e Validação

A etapa de Codificação, Testes e Validação foi abordada de forma integrada, seguindo o princípio do Test-Driven Development (TDD), onde os casos de teste são definidos antes da implementação do código, servindo como especificação executável e critério de aceite. Para esta fase, foi desenvolvida uma skill denominada `quality-test-loop` para o Claude Code, que orquestra um ciclo de seis passos: definição de tipos de teste, criação de casos de teste, codificação e execução dos testes pela IA, gravação dos resultados, iteração até a aprovação dos testes e consolidação de métricas. A norma ISO/IEC 25010 foi utilizada para definir as dimensões de qualidade, como funcionalidade, confiabilidade, performance, segurança, manutenibilidade e usabilidade, orientando a geração dos planos de teste.

Os resultados dos testes unitários demonstraram alta eficácia, com 233 testes realizados, 100% de casos aprovados na primeira execução, 100% de taxa de aprovação geral, 99% de cobertura de linha e 95% de cobertura de branch. Esses índices elevados confirmam a capacidade da IA em gerar código e testes de qualidade para tarefas bem delimitadas. Em contraste, os testes de integração, com dez testes, apresentaram 70% de casos aprovados na primeira execução e 70% de taxa de aprovação geral. Embora os testes unitários tenham sido 30% mais bem-sucedidos que os de integração, é importante notar que a estratégia de teste utilizou dados mockados para dependências externas, como WhatsApp, e-mail, IA e Cloud Provider, o que limita a fidelidade dos cenários testados e aponta para a necessidade de futuros trabalhos em testes de sistema, desempenho e segurança.

Apesar da robustez dos testes unitários, foram identificadas lacunas significativas nos planos de teste de performance, conforme a avaliação da Tabela 7 do TCC original. Dos quatorze testes de performance esperados, apenas dois foram bem cobertos, resultando em 85% de testes de performance não cobertos. Essa deficiência foi atribuída à ausência de requisitos explícitos de performance na especificação inicial, o que impediu a IA de gerar planos de teste adequados para latência, carga ou uso de recursos. Além disso, a etapa de codificação e testes foi a que mais consumiu tokens, levando à perda de memória entre sessões no Claude Code. Essa limitação exigiu a reapresentação de informações relevantes a cada nova interação, comprometendo a continuidade do raciocínio e o aprendizado contextual da IA, e evidenciando a necessidade de mecanismos de memória persistente ou a criação de skills para registrar o trabalho executado.

Em síntese, a pesquisa demonstrou que a IA Generativa possui um potencial considerável para automatizar tarefas no SDLC, especialmente na geração de requisitos funcionais e na codificação e testes unitários, onde a clareza das especificações permite alta eficácia. Contudo, suas limitações são evidentes em tarefas que exigem contextualização complexa, análise de trade-offs multidimensionais e visão sistêmica, como na definição de requisitos não funcionais específicos para IA Generativa, no compliance arquitetural e na cobertura de testes de performance. A dependência de intervenção humana para direcionamento, revisão e aprimoramento das especificações, bem como a necessidade de memória persistente entre sessões, são fatores críticos que moldam o sucesso da integração da IA Generativa no desenvolvimento de software, indicando que a colaboração humano-IA é um paradigma em evolução que requer refinamentos metodológicos e tecnológicos contínuos.

4. Conclusão

O presente estudo investigou a capacidade da Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) em automatizar tarefas de forma eficaz e confiável, quando integrada ao ciclo de desenvolvimento de software por meio de novos paradigmas e técnicas de programação. Verificou-se que a IA demonstrou alta eficácia em tarefas bem delimitadas e com especificações claras, como na geração de requisitos funcionais, onde se alcançou 86% de aprovação, e na codificação e testes unitários, com 100% de cobertura. Contudo, observou-se uma eficácia limitada em atividades que exigem contextualização complexa e visão sistêmica, como na definição de requisitos não funcionais, que apresentaram 60% de aprovação, e em requisitos não funcionais específicos para IA Generativa, com apenas 10% de sucesso. O compliance arquitetural também revelou uma baixa aderência, de 33%, evidenciando a dificuldade da IA em realizar análises de trade-offs multidimensionais sem intervenção humana.

A principal contribuição deste trabalho reside na demonstração do potencial da IA Generativa para otimizar o Ciclo de Desenvolvimento de Software, ao mesmo tempo em que se ressalta a necessidade crítica de aprimoramentos tecnológicos e metodológicos. Identificou-se que a ausência de memória persistente entre sessões na ferramenta utilizada impôs ciclos de retrabalho, comprometendo a continuidade do raciocínio e o aprendizado contextual da IA. Para o sucesso desse novo paradigma de colaboração humano-IA, são imprescindíveis a memória persistente entre sessões, configurações especializadas para contextualização contínua e avaliações sistêmicas entre agentes e ferramentas. Recomenda-se para estudos futuros a investigação do uso de AI-Driven Development e AI-Assisted Specification Driven Design nas fases de implementação e observabilidade, bem como o desenvolvimento de estruturas de orquestração de agentes de IA e a criação de skills para gerenciar a memória intermediária entre as etapas do processo de desenvolvimento de software.

Referências Bibliográficas

BECKER, Joel; NASH, Rute; BARNES, Elizabeth; REIN, David. 2025. Measuring the Impact of Early-2025 Al on Experienced Open-Source Developer Productivity. DOI: https://arxiv.org/abs/2507.09089

GADDE, Akhilesh. 2025. Democratizing Software Engineering through Generative Al and Vibe Coding: The Evolution of No-Code Development. Journal of Computer Science and Technology Studies, [S.I.], v. 7, n. 4, p. 556-572. DOI: 10.32996/jcsts.2025.7.4.66.

Huyen, C. 2025. Al Engineering: Building Applications with Foundation Models. O’Reilly Media, Sebastopol, CA, USA.

MAES, Stephane H. 2025. Ensuring the Maintainability and Supportability of “Vibe-Coded” Software Systems: A Framework for Bridging Intuition and Engineering Rigor. DOI: 10.5281/zenodo.15354102.

MESKE, Christian; HERMANNS, Tobias; VON DER WEIDEN, Esther; LOSER, Kai-Uwe; BERGER, Thorsten. 2025. Vibe Coding as a Reconfiguration of Intent Mediation in Software Development: Definition, Implications, and Research Agenda. DOI: https://arxiv.org/abs/2507.21928

MOLISON, Alfred Santa; MORAES, Marcia; COELHO, Glaucia; SANTOS, Fabio; ASSUNCAO, Wesley K. G. 2025. Is LLM-Generated Code More Maintainable & Reliable than Human-Written Code? DOI: https://arxiv.org/abs/2508.00700

Moore, Geoffrey A. 2014. Crossing the Chasm. 3. ed. HarperBusiness, New York, New York, EUA.

Pressman, Roger S.; Maxim, Bruce R. 2021. Engenharia de software. 9. ed. AMGH, Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil.

Ries, Eric. 2012. A Startup Enxuta: Como Empreendedores Atuais Utilizam a Inovação Contínua para Criar Negócios Extremamente Bem-Sucedidos. 2ed. Sextante, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil.

Sampaio, Leonardo. 2025. Al-Assisted SDD: Spec-Driven Development with Gemini, Claude, and ai-sdd. Self-Published. Edição Kindle.

TUFANO, Michele; AGARWAL, Anisha; JANG, Jinu; ZILOUCHIAN MOGHADDAM, Roshanak; SUNDARESAN, Neel. 2024. AutoDev: Automated Al-Driven Development. DOI: https://arxiv.org/abs/2403.08299

Valente, M.T. 2020. Engenharia de Software Moderna: Princípios e Práticas para Desenvolvimento de Software com Produtividade. 1ed. Editora Independente, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Engenharia de Software do MBA USP/Esalq

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17 de setembro de 2026

Modelo Validado de Formação de Competência Técnica e Habilidades Não Técnicas em Indústrias Químicas Complexas

Analisou-se a implementação de um processo sistemático para o desenvolvimento e a atualização de competências técnicas e habilidades não técnicas em Operações Industriais e Segurança de Processo em uma indústria química de alta complexidade, pertencente a uma multinacional localizada no Polo Petroquímico de Camaçari, Bahia. O estudo objetivou implementar um processo mensurável e sustentável que assegurou a competência técnica e não técnica de 100% dos operadores, em conformidade com a legislação estadual da Bahia, diretrizes de institutos internacionais e políticas corporativas. A pesquisa caracterizou-se como um estudo de caso de abordagem mista, que envolveu diagnóstico documental, entrevistas semiestruturadas com 85 operadores experientes, análise de tarefas críticas e o desenvolvimento e aplicação piloto de um programa modular de treinamento. Este processo evidenciou a necessidade de alinhamento e atualização sistemática das competências requeridas. Os resultados obtidos indicaram a eficácia do modelo proposto, com 100% dos operadores concluindo os módulos teóricos e práticos e alcançando uma taxa de aprovação superior a 80%, além de conformidade operacional em campo. O trabalho contribuiu com um modelo estruturado de formação, incluindo matriz de competências, programas modulares de treinamento e diretrizes para certificação e recertificação, demonstrando potencial de replicação em outras unidades industriais de elevada complexidade e risco, e fortalecendo a segurança de processo e a sustentabilidade operacional.

Palavras-chave: Capacitação; Competência; Habilidades não técnicas; Segurança de processo; Treinamento.

17 de setembro de 2026

Planejamento de Cronograma para Definição de Válvulas em Projetos Industriais com o MS Project

A indústria química brasileira é um setor de grande impacto nacional, representando 11% do PIB em 2025 e passando constantemente por mudanças e inovações de processo e de gestão. No âmbito de projetos, o setor da indústria requer cada vez mais processos dinâmicos e eficientes, dentre os quais a gestão de cronograma. Diante desse panorama, o estudo objetivou o planejamento de cronograma para a definição de válvulas em projetos, através da ferramenta MS Project. A pesquisa realizou-se por meio de um estudo de caso, cujo escopo foi a definição das válvulas para um tanque de armazenamento na indústria química. Desenvolveu-se a Estrutura Analítica do Projeto (EAP), as atividades do cronograma e suas relações de precedência e sucessão. Consideraram-se as durações das atividades e realizou-se a alocação e análise de recursos, obtendo-se o cronograma. A partir dele, construíram-se o gráfico de Gantt, o diagrama “Activity-On-Node” e o diagrama de caminho crítico. Os resultados obtidos revelaram que o cronograma desenvolvido constituiu uma aplicação efetiva na gestão das atividades, mostrando-se uma ferramenta adequada para a estruturação e organização do escopo, dos recursos e do caminho crítico.

Palavras-chave: Análise de caminho crítico; ferramentas de gestão; projetos industriais.

Compliance E Esg

17 de setembro de 2026

Governança Pública Climática e Enchentes de 2024 no Rio Grande do Sul

As enchentes de 2024 no Rio Grande do Sul evidenciaram fragilidades estruturais na governança pública em um contexto federativo submetido a risco climático extremo. Este trabalho analisou, no recorte temporal de maio de 2024 a maio de 2025, como a atuação federal, estadual e municipal se estruturou diante da crise e em que medida a comparação com os Países Baixos ofereceu parâmetros úteis para o fortalecimento da resiliência institucional. A pesquisa adotou abordagem qualitativa, aplicada, exploratória e comparativa, com análise documental e análise de conteúdo de fontes oficiais, relatórios técnicos internacionais, atos normativos e pronunciamentos institucionais, organizados por categorias temáticas e interpretados com apoio do Modelo das Três Linhas do IIA. Os resultados mostraram que, embora os três níveis de governo tenham criado ou reestruturado instrumentos relevantes de coordenação e reconstrução após o desastre, prevaleceu uma institucionalidade reativa, posterior ao evento, com lacunas de continuidade administrativa, integração preventiva, monitoramento e accountability. Na comparação internacional, o modelo neerlandês destacou-se por combinar autoridade operacional permanente, base territorial clara, financiamento próprio e mecanismos mais robustos de monitoramento e responsabilização. Concluiu-se que os impactos das enchentes foram agravados menos pela ausência formal de normas e mais pela insuficiente articulação entre operação, gestão de riscos e controle. O fortalecimento da governança climática, no caso gaúcho, depende de institucionalizar coordenação, dados, financiamento e accountability em bases permanentes.

Palavras-chave: accountability; adaptação climática; gestão de riscos; governança multinível.

Digital Business

17 de setembro de 2026

Dados e Automação Utilizados em uma Campanha de Marketing na Engenharia Civil

A crescente utilização de dados no marketing digital impulsionou a adoção de estratégias mais orientadas por métricas e desempenho, com o Inbound Marketing em destaque. O uso de ferramentas de Business Intelligence (BI) mostrou-se fundamental para transformar dados em informações estratégicas, apoiando a tomada de decisão e a construção de bases de contatos qualificadas. Analisou-se como a ausência de integração entre sistemas de BI e plataformas de automação de marketing impactou a eficiência operacional e a efetividade das estratégias de Inbound Marketing em uma empresa de engenharia. Para isso, adotou-se uma abordagem descritiva de natureza qualitativa, baseada na análise dos processos operacionais envolvidos, desde a leitura de relatórios extraídos do BI e sua posterior transformação em mailings, até a preparação para importação no RD Station. Os resultados indicaram que o processo atual dependia de etapas manuais e empíricas, demandando tempo significativo. Identificaram-se limitações relacionadas à ausência de integração entre os sistemas, o que impactou diretamente a eficiência operacional e aumentou a dependência de atividades repetitivas. Concluiu-se que a estruturação adequada do processo de gestão de mailings e a integração entre BI e ferramentas de automação de marketing representam uma oportunidade para otimizar fluxos, melhorar a qualidade dos dados e fortalecer as estratégias de Inbound Marketing.

Palavras-chave: Automação de Marketing; Business Intelligence; Inbound Marketing; Integração de Sistemas; RD Station.

17 de setembro de 2026

Detecção de Anomalias no Monitoramento de Saúde de Pontes Usando Redes Neurais

O monitoramento da saúde estrutural de pontes tornou-se cada vez mais relevante diante do envelhecimento das infraestruturas e da intensificação de eventos extremos associados às mudanças climáticas. Nesse contexto, abordagens baseadas em dados destacaram-se como alternativas promissoras para o reconhecimento de anomalias. O estudo objetivou desenvolver e avaliar uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para o reconhecimento de anomalias em séries temporais de aceleração estrutural. A metodologia adotada consistiu no uso de autoencoders treinados exclusivamente com dados representativos da condição íntegra, permitindo ao modelo aprender padrões associados ao estado saudável da estrutura; em seguida, o erro de reconstrução, quantificado por meio do erro quadrático médio (MSE), foi utilizado como critério para identificação de desvios em relação a essa condição. O conjunto de dados analisado foi composto por 1767 séries temporais de 1000 pontos cada, pertencentes a duas classes: íntegra (normal) e anômala (danificada). Os resultados obtidos demonstraram que o modelo proposto apresentou elevada capacidade de reconhecimento da classe anômala, com taxa de detecção superior a 90%, e desempenho global satisfatório, com área sob a curva ROC (AUC) próxima de 0,78, indicando boa capacidade discriminativa e reforçando o potencial da abordagem para aplicações em monitoramento estrutural.

Palavras-chave: Autoencoders; Detecção de Anomalias; Monitoramento de Pontes; Redes Neurais.

17 de setembro de 2026

Gestão Escolar Integrada: o Papel da Direção Administrativa na Capacitação da Equipe de Gestão Pedagógica para a Compreensão do Orçamento Escolar

A administração escolar foi abordada sob a perspectiva da integração entre gestores administrativos e pedagógicos, com foco na participação democrática, capacitação e qualificação dos atores. O objetivo geral consistiu na elaboração de um Guia de Orientações para Orçamento, direcionado à equipe de gestão pedagógica e mediado pela direção administrativa, visando instrumentalizar esses profissionais para a compreensão e participação nos processos financeiros e decisórios da instituição. Para tanto, o estudo desenvolveu-se em uma instituição particular privada, adotando uma abordagem qualitativa, descritiva e aplicada, com procedimento metodológico de estudo de caso. A pesquisa mapeou desafios práticos e dificuldades de comunicação entre os setores, analisou referenciais teóricos da gestão escolar e estruturou o instrumento formativo proposto. Os resultados demonstraram que a ausência de integração entre as áreas administrativa e pedagógica pode comprometer a efetividade da gestão escolar, evidenciando a necessidade de processos formativos contínuos que promovam entendimento mútuo, cooperação e construção coletiva de soluções. O Guia proposto fortaleceu a gestão democrática, elevou a qualificação da equipe pedagógica e melhorou os processos decisórios institucionais, destacando o papel formativo e estratégico do diretor administrativo.

Palavras-chave: Comunicação escolar; Gestão escolar participativa; Orçamento escolar.

Inovação

14 de setembro de 2026

Não lemos apenas palavras

Como novos códigos, tecnologias e formas de comunicação ampliam aquilo que precisamos aprender a interpretar Ser alfabetizado costuma ser entendido inicialmente como: reconhecer letras, formar palavras, compreender frases e produzir textos. Durante muito tempo, foi principalmente a partir desse domínio que definimos o que significava saber ler e, consequentemente, participar de diferentes espaços da sociedade. […]

Redes Sociais

14 de setembro de 2026

O efeito da influência no consumo

O que a pesquisa Youpix/Nielsen 2026 mostra sobre o avanço da Creator Economy Em 2025, 80% dos consumidores brasileiros compraram algum produto recomendado por influenciadores. Em 2026, o índice chegou a 81%. A estabilidade em um patamar tão elevado indica que a compra por influência deixou de ser um comportamento restrito a determinados públicos. O […]

Chamada De Artigos

11 de setembro de 2026

Chamada de artigos – Edição Temática Gestão de Pessoas

Submissões abertas de 11/09/2026 a 30/09/2026 Estão abertas as submissões para a Chamada Temática Gestão de Pessoas 2026, da Revista Estratégias & Soluções (E&S). A chamada será organizada em dois fluxos editoriais: Fluxo 1 – Trabalhos finais de destaque do MBA USP/EsalqDestinado aos TCCs do curso de Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq que obtiveram […]

Direito Tributário

09 de setembro de 2026

Entre Sísifo e o tonel das Danaides

A cesta básica, o salário-mínimo e o verdadeiro preço das coisas Na mitologia grega, alguns castigos não se distinguiam pela violência de um único sofrimento, mas pela condenação à repetição. Sísifo deveria conduzir uma enorme pedra até o alto de uma montanha e, quando o esforço parecia finalmente concluído, a pedra escapava e retornava ao […]

Inteligência Artificial

03 de setembro de 2026

O desafio atual da colaboração

Na medida em que o processo criativo começa com a IA, organizações precisam repensar como preservar a construção coletiva das ideias Em pouco mais de três anos, ferramentas de inteligência artificial generativa passaram a ocupar grande parte do trabalho nas organizações, seja para escrever, programar, pesquisar, planejar, analisar ou projetar. A presença já é tão […]

Inteligência Artificial

02 de setembro de 2026

O preço de usar IA sem treinamento

Adoção da tecnologia já alcança 88% das organizações mundiais, enquanto o número de profissionais punidos por usá-la sem preparo dobrou em sete meses No primeiro semestre de 2026, ministrei aulas de inteligência artificial com foco em planilhas, dashboards e apresentações, em Barcelona, na Espanha. Entre meus alunos havia advogados e juízes do Il·lustre Col·legi de […]

Sustentabilidade

28 de agosto de 2026

Como a sustentabilidade está redesenhando os data centers

Economia digital encontra limites físicos e tenta reduzir seu impacto ambiental O crescimento acelerado da infraestrutura digital transforma consumo de energia, disponibilidade hídrica, refrigeração, materiais construtivos e localização em variáveis centrais para o projeto da próxima geração de data centers. Durante boa parte da transformação digital, consolidou-se a percepção de que a computação estava progressivamente […]

Branding

27 de agosto de 2026

O branding que venceu a Copa de 2026

Entre identidade visual, uniformes, tipografia e disputa bilionária por audiência, marketing esportivo nunca esteve tão em evidência A Copa do Mundo de 2026 terminou com a Espanha erguendo a taça pela segunda vez, ao vencer a Argentina por 1 a 0 na prorrogação. O Brasil encerrou a competição na 11ª colocação, eliminado ainda nas oitavas […]

Governança

24 de agosto de 2026

Governança corporativa: entre o controle e a responsabilidade

O que as crises corporativas e os erros cometidos nos casos Enron, FTX e Americanas podem ensinar Uma empresa pode ter conselho de administração, auditoria independente, comitê de auditoria, código de conduta, políticas de compliance e dezenas de mecanismos de controle e, ainda assim, caminhar para o colapso. A pergunta incômoda é: se todos esses […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]