Custo do código tende a zero e transformará todos em engenheiros de produto

A tese: o custo do código vai a zero

Laurie Voss, cofundador do npm, argumenta que o custo de escrever software entrou em colapso com os LLMs, mudando pela primeira vez em trinta anos as variáveis da economia da profissão. Em um prognóstico de dez anos, ele parte de duas suposições explícitas: primeiro, que agentes de IA vão dominar todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software - hoje são bons em escrever código, mas medianos em revisar, testar, corrigir, implantar e escalar, e ele aposta que isso é temporário; segundo, que não há teto para a demanda por software, já que a maioria das pequenas empresas, órgãos públicos e serviços ainda roda em planilhas e software ruim que ninguém consegue pagar para melhorar.

O que já caiu e o que cai a seguir

Voss decompõe o custo do software em categorias. Escrever código já colapsou. Revisar e manter código estão 'prestes a cair': em benchmarks de correção de bugs reais, os modelos de fronteira saltaram de cerca de 50% para cerca de 95% em dois anos, saturando o principal benchmark; nas versões mais difíceis, projetadas para evitar contaminação por dados de treino, os melhores modelos pontuam perto de 59%. Um estudo de 567 pull requests abertos pelo Claude Code em 157 projetos open source encontrou 84% eventualmente mesclados (contra 91% para humanos), com mais da metade entrando sem intervenção humana. O agente Big Sleep do Google encontrou um bug de corrupção de memória no SQLite que fuzzers tradicionais não acharam, e cerca de vinte outros desde então em FFmpeg e ImageMagick.

Operação e escalonamento são o próximo alvo, com dados escassos: agentes ficam abaixo de 65% em benchmarks que lembram operar um sistema. Isso, segundo Voss, é o que logicamente vem depois.

O gargalo que sobra: saber o que construir

O que permanece é o chamado 'product sense': descobrir o que o cliente realmente quer, definir o que é 'bom' e fazer software agradável de usar. Voss argumenta que isso não pode ser automatizado mecanicamente porque o conhecimento não está nos dados de treino - está na cabeça de uma pessoa específica, como o dono de uma padaria que nunca escreveu suas necessidades. Além disso, não há economia de escala em decisões de produto: a definição de 'bom' não transfere de um produto para outro, nem entre dois negócios do mesmo ramo. Com o código barato, o gargalo se move para a descrição do problema, e é ali que fica.

O trabalho restante já existe e é disputado

A função que sobra tem sessenta anos de história: antes se chamava analista de sistemas, depois migrou para o product manager, emprestado dos gerentes de marca da Procter & Gamble via Intuit e Microsoft. Voss aposta que as duas profissões vão colapsar de volta em uma só: o engenheiro de produto. A evidência está nas contratações atuais: o 'forward deployed engineer', termo cunhado pela Palantir, cresceu cerca de 800% em nove meses em 2025, e um censo recente contabilizou quase mil vagas em 462 empresas, incluindo OpenAI, Anthropic, Databricks, Stripe e Google Cloud - a Salesforce quer mil deles. A remuneração média total é de cerca de US$ 240 mil, chegando a US$ 600 mil para seniores. A redação do código está na descrição da vaga, mas é a menor parte; o que se paga é a capacidade de sair de uma fábrica com a definição correta de 'bom'.

Juniores em crise e o pipeline quebrado

O caminho tradicional de formação - júnior digita código revisado por um sênior, por uma década - foi destruído porque agentes fazem as duas pontas. Os dados de Stanford mostram que a lacuna de emprego para jovens de 22 a 25 anos em ocupações expostas à IA está 19% abaixo do esperado, acima dos 15% de um ano antes, via redução de contratações. Segundo o relatório de talentos da SignalFire, a contratação de entry-level nas big techs caiu 65% desde 2019 e 75% em startups em estágio inicial, mas a fatia de engenharia nas contratações subiu de 46% para 55%. O problema: a formação formal de pessoas de produto é mínima - o programa APM do Google, modelo do setor desde 2002, aceita cerca de cinquenta pessoas por ano entre doze mil candidatos. Enquanto o mercado não aprender a formar gente com contexto e bom gosto, quem tem essas qualidades fica mais caro e o software do mundo continua ruim.

O luto pelo ofício e a década de transição

Voss reconhece que muito do ofício de programar como trabalho remunerado está acabando, fora nichos cada vez mais estreitos - e que isso é uma perda real, porque o artesanato do código era fonte de grande parte do gosto que o mercado agora exige. Alguns programadores vão descobrir que o que amavam era o momento anterior à digitação, quando o problema vago se torna preciso na cabeça; esses devem prosperar. Ele prevê dez anos de turbulência, com a demanda chegando antes das ferramentas de formação, mas aposta que, ao final, a profissão será maior que a atual, pagará parecido e terá forma predominantemente de engenharia de produto: mais software, mais gente fazendo-o e quase ninguém digitando. Em vinte anos, ele não arrisca: se houver algo parecido com inteligência artificial geral nesse intervalo, qualquer previsão sobre empregos cai por terra.