A inteligência artificial generativa está transformando a engenharia de software. Em vez de acelerar apenas a escrita manual de código, ecossistemas de agentes de IA passam a atuar integrados em todo o ciclo de desenvolvimento. A experiência do Bradesco, apresentada em parceria com a NTT DATA durante o Febraban Tech, mostra essa nova lógica em funcionamento. Na área de Cash, quatro agentes de IA passaram a atuar em conjunto ao longo da jornada de desenvolvimento. “O que estamos fal

A inteligência artificial generativa está transformando a engenharia de software. Em vez de acelerar apenas a escrita manual de código, ecossistemas de agentes de IA passam a atuar integrados em todo o ciclo de desenvolvimento. A experiência do Bradesco, apresentada em parceria com a NTT DATA durante o Febraban Tech, mostra essa nova lógica em funcionamento. Na área de Cash, quatro agentes de IA passaram a atuar em conjunto ao longo da jornada de desenvolvimento. “O que estamos falando aqui não é o futuro; é o que acontece em uma terça-feira normal”, aponta Heitor Bernardes, CIO de Daily Banking e Atacado do Bradesco.

Enquanto um deles refatora o código e trata débitos técnicos, outro escreve e executa testes unitários. Um terceiro faz a varredura contínua de vulnerabilidades, propõe correções e as encaminha para a esteira. O último apoia a migração de aplicações para novas versões. Embora cumpram funções distintas, os quatro trabalham de forma integrada para manter os sistemas atualizados sem interromper o cronograma do negócio.

Os resultados mostram o efeito da combinação. O primeiro agente reduziu em 66% o esforço de refatoração. O segundo levou a cobertura total de testes unitários, com 90% menos tempo de implementação. A varredura tratou, em média, 15 vulnerabilidades por jornada, com todas as correções levadas à produção. Já uma migração de sistema que, pelo método manual, levaria de quatro a cinco meses foi concluída em 12 semanas.

Para a NTT DATA, o movimento desloca o foco da produtividade individual para a produtividade da organização. "O que a gente tem tentado trabalhar com todos os nossos clientes é uma visão da capacidade da engenharia como um produto, e não mais sobre o desenvolvimento em si", afirma Fabio Correa, sócio da NTT DATA. A conta ajuda a entender o motivo: segundo Nelson Borges, Head de Engenharia de Plataforma do Bradesco, escrever código representa entre 12% e 30% do ciclo de criação de um software, o restante do percurso é onde a atuação coordenada dos agentes amplia o efeito da tecnologia.

O Bradesco já havia percorrido esse caminho antes. A b.ia ensinou o banco a conversar com o cliente em linguagem natural, e a b.ia Tech levou lógica semelhante para dentro da engenharia, com apoio da NTT DATA. A primeira versão rodava em um ambiente separado e teve baixa adesão. O banco então distribuiu seus módulos pelas ferramentas já usadas no dia a dia. "É menos criar uma plataforma e convidar as pessoas a usá-la, e mais estar dentro do fluxo de trabalho ao qual ele já está acostumado", resume Borges.

Por trás da b.ia Tech está a Bridge, infraestrutura que organiza orquestração e governança. Um motor informa o que cada agente faz e quais componentes estão disponíveis para reuso, permitindo que os times aproveitem recursos existentes e devolvam melhorias ao ecossistema, em vez de reconstruir tudo a cada novo desafio.

Produtividade organizacional em paralelo

Se a IA é usada apenas como assistente de programação, o benefício fica limitado à velocidade. A ferramenta escreve a programação mais depressa. Em um ecossistema de agentes, atividades que antes disputavam lugar na mesma fila avançam juntas. Enquanto a equipe desenvolve uma nova funcionalidade, outras tarefas, como testes, refatoração, busca por vulnerabilidades e migrações, seguem em paralelo.

Bernardes cita o Pix como exemplo desse ganho de agilidade. A equipe alcançou esse salto de produtividade ao integrar agentes de IA na modernização contínua da sua base de código. Durante a refatoração e adequação dos fluxos do modo seguro às mais recentes evoluções tecnológicas, a entrega foi concluída em apenas duas semanas, sem impactar o cronograma de novas funcionalidades um trabalho que, pelo modelo tradicional, consumiria um ciclo de release de 3 meses.

Na leitura da NTT DATA, é nesse encadeamento que a produtividade se torna organizacional. O resultado deixa de depender apenas da rapidez de quem executa uma tarefa e passa a aparecer na redução de esperas, retrabalho e disputas de prioridade. Como resume Bernardes, a equipe deixa de escolher entre o débito técnico e as funcionalidades do negócio: “A gente consegue andar com isso em paralelo.”

Outro avanço está no acesso à memória sistêmica. Em vez de analisar aplicações isoladamente, o Bradesco começou a processar através da b.ia Tech Knowledge Base, mais de 3,8 bilhões de linhas de código legados em uma base unificada. Em linguagem natural, profissionais e agentes podem perguntar quais programas participam de uma operação, que regras de negócio estão envolvidas e quais seriam os impactos de uma alteração.

Antes, parte dessas respostas dependia de reunir especialistas que conheciam diferentes pedaços do ambiente. “Agora eu não preciso mais fazer dez reuniões com dez especialista de diferentes áreas”, afirmou Borges. Ao receber o contexto antes de agir, o engenheiro começa a modernização em outro patamar. Os próprios agentes também passam a operar com uma visão mais ampla do negócio.

Mais velocidade, porém, não significa autonomia sem controle. Em sistemas que movimentam bilhões de reais por dia, o ser humano continua responsável por validar o resultado e decidir o que chega à produção. A infraestrutura identifica os agentes, limita acessos, registra execuções e mantém etapas obrigatórias de revisão.

De codificador a projetista

Quando o código deixa de ser a principal interface, a qualidade da especificação ganha peso. O profissional precisa combinar requisitos de negócio, arquitetura, infraestrutura, segurança e desempenho em orientações precisas. “Não importa mais o código que ele está gerando, o que importa é gerar uma solução que atende aos requisitos”, afirma Borges.

O deslocamento alcança todo o ecossistema. O desenvolvedor passa a desenhar e validar soluções. Arquitetos deixam de apenas aprovar o que foi construído e ajudam a formular as especificações que orientarão os agentes. Produto e design precisam detalhar melhor a experiência pretendida. Segurança e risco entram mais cedo no fluxo. O foco sai da execução repetitiva e avança para intenção, julgamento e antecipação.

Para levar essa mudança à escala, a NTT DATA trabalha em três frentes conectadas. A primeira trata a engenharia como produto, apoiada por um ambiente que preserva contexto e evolui continuamente. A segunda reúne negócio, risco e tecnologia em salas de colaboração, para que as decisões partam da mesma informação. A terceira prepara profissionais capazes de orquestrar agentes e integrar conhecimentos de tecnologia, testes, arquitetura e negócio.

Mais do que dominar uma ferramenta, os profissionais da área precisam saber especificar, avaliar respostas, formular perguntas melhores e colaborar com outros departamentos. A requalificação vira parte da implantação dos novos processos.

"Com a execução cada vez mais automatizada, o diferencial das consultorias deixa de estar na entrega e passa a estar na capacidade de transformar conhecimento em resultado de negócio", diz Fabio Correa, sócio da NTT DATA. Para ele, o valor está em conectar estratégia e tecnologia à operação, acelerando decisões e reduzindo riscos.

A NTT DATA une conhecimento setorial e tecnologia para acelerar a adoção de inovação com resultados concretos. Essa abordagem sustenta a parceria com o Bradesco, que usa IA para transformar conhecimento em ativos reutilizáveis e ganhar velocidade na tomada de decisão.