IA no desenvolvimento de software ágil: pesquisa da comunidade Echometer 2026
Na nossa comunidade, a IA chegou ao desenvolvimento de software ágil. Mas será que ela já está realmente a mudar a forma como as equipas trabalham? Ou será que, até agora, apenas membros individuais da equipa estão a otimizar a sua programação, enquanto as revisões e a garantia de qualidade se podem tornar novos estrangulamentos?
Foi precisamente sobre isto que realizámos um inquérito à comunidade Echometer, muito recentemente, em junho de 2026. 66 pessoas da nossa newsletter e da nossa comunidade responderam sobre como a IA está a mudar o seu desenvolvimento de software ágil. Os resultados não são um estudo de mercado representativo. São mais um retrato do sentimento dentro da bolha em torno de equipas de desenvolvimento de software ágeis, que frequentemente trabalham de forma remota.
Este artigo é um complemento baseado em dados aos nossos artigos anteriores:
- IA no desenvolvimento ágil de software: panorama dos estudos 2026
- Guia para o futuro do desenvolvimento ágil de software apoiado por IA
- Por que a IA fracassa na entrega ágil de software
Aqui já uma breve prévia dos destaques dos resultados da pesquisa:
45%
Usar a IA de forma individual: os membros da equipe experimentam com IA por iniciativa própria, sem fluxos de trabalho ou diretrizes definidas.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
36%
Nenhuma mudança no dia a dia: apesar da IA, reuniões e alinhamentos continuam a consumir tanto tempo quanto antes.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
48%
Veem o papel dos Scrum Masters e Agile Coaches como mais importante do que nunca na era da IA.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
56%
A gestão não compreende de forma alguma, ou na maioria das vezes apenas de forma imprecisa, a saúde da equipe e os bloqueadores de desempenho.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
52%
A cultura de erro depende do contexto: temas críticos podem ser expressos na equipe, mas as pessoas ficam em silêncio quando a gestão está presente.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
45% Usar a IA de forma individual: os membros da equipe experimentam com IA por iniciativa própria, sem fluxos de trabalho ou diretrizes definidas.
Quem participou da pesquisa?
A amostra de 66 participantes é claramente marcada por funções ágeis. Isto é importante para a interpretação: as respostas não refletem um estudo geral de programadores, mas sim, sobretudo, a perspetiva de uma comunidade de desenvolvimento de software ágil.
- 50% Scrum Master / Agile Coaches
- 24% Lideranças de engenharia
- 14% Membro do time
- 5% Product Owner / Product Manager
- 7% Outra
Quão padronizado está o uso de IA nas equipas? 🤖
A primeira questão de conteúdo revela um padrão central: a IA é utilizada maioritariamente por membros individuais da equipa como uma experiência individual:
- 45% Experimentação individual
- 33% Uso guiado com regras simples
- 10% Altamente padronizado / AI-First
- 12% Outra
45% relatam que os membros da equipa experimentam a IA de forma independente, sem fluxos de trabalho de equipa definidos ou diretrizes comuns. Outros 33% têm, pelo menos, processos e acordos básicos sobre o assunto. Apenas 10% descrevem as suas formas de trabalho como “AI First”.
Isto coincide com uma tese do nosso resumo do estado atual dos estudos: em 2026, a IA tem o maior impacto ao nível individual, enquanto os níveis de equipa e organizacional acompanham a mudança mais lentamente. Sobre a literatura sobre IA no desenvolvimento ágil de software .
O que é que a IA realmente muda no dia a dia de trabalho? 🧑💻
As respostas sobre a rotina diária são um bom ponto de referência contra promessas de produtividade exageradas.
- 36% Nenhuma mudança
- 36% Mais esforço de revisão
- 10% Mais trabalho profundo
- 10% Maior pressão para entrega
- 8% Outra
A grande surpresa para mim: 36% não veem qualquer alteração no seu dia a dia, apesar do uso de IA.
Outros 36% produzem resultados mais rapidamente, mas passam significativamente mais tempo a rever o output da IA. Esta é uma das conclusões mais importantes do inquérito. A IA não reduz automaticamente os custos de coordenação. Muitas vezes, ela desloca o trabalho: menos implementação inicial, mais verificação, mais construção de contexto, mais responsabilidade pela qualidade.
Exatamente esse padrão descrevemos no artigo sobre padrões típicos de erro: mais código pode levar a menos compreensão, quando a equipe não acompanha a revisão e a verificação. Por que a IA fracassa na entrega ágil de software .
Apenas 10% relatam mais Deep Work porque a IA assume tarefas rotineiras. Isto não é irrelevante, mas está longe da narrativa de que a IA já elimina de forma generalizada o overhead administrativo, o esforço de coordenação e as tarefas monótonas e repetitivas.
O que acontece com os Scrum Masters e Agile Coaches? 👀
A pergunta provocadora é: se a IA apoia ou automatiza parcialmente cada vez mais o trabalho de desenvolvimento, ainda serão necessários Scrum Masters e Agile Coaches?
A resposta da comunidade é surpreendentemente clara:
- 48% Mais importante do que nunca
- 18% O papel nunca esteve claramente presente
- 18% Funde-se com outras funções
- 1% Será substituído por workflows guiados por IA
- 15% Outra
48% afirmam que a função se torna mais importante do que nunca, porque o foco se desloca ainda mais para as dinâmicas humanas. Se os membros da equipa criam mais output mais rapidamente através da IA, qualquer mal-entendido, qualquer requisito não esclarecido, qualquer compreensão divergente da qualidade pode ter um impacto mais rápido.
Entre as respostas da liderança, este valor chega mesmo aos 56%: isto é importante porque, pelo menos, relativiza o viés óbvio. Neste subgrupo, não são apenas os Scrum Masters e Agile Coaches a defender a sua própria função. Os líderes também parecem ver que a aceleração através da IA não gera automaticamente uma melhor colaboração.
Apenas 1% espera que as funções possam ser substituídas por fluxos de trabalho impulsionados por IA. Isto não significa que a função não mude. Pelo contrário: provavelmente não se ficará apenas pela moderação de processos. Tornar-se-ão mais valiosas as competências de Agile Coaches e Scrum Masters que a IA não fornece automaticamente:
- Perceber e abordar dinâmicas interpessoais (estado de espírito, tensões, segurança psicológica, saúde da equipa)
- Tornar visíveis e questionar as estruturas de poder e organização (caminhos de decisão, responsabilidades, dinâmicas políticas)
- Promover a reflexão e a aprendizagem (questionar pressupostos, opiniões, processos e padrões de comportamento)
- Possibilitar uma colaboração construtiva (moderando discussões, trabalhando conflitos, fortalecendo a cultura de feedback e aprendizagem)
A constatação de que a função de Scrum Master / Agile Coach se torna ainda mais importante está alinhada com o guia para CTOs e Engineering Managers: a IA só escala de forma sensata quando o discernimento humano, as práticas de engenharia e os ciclos de feedback organizacional conseguem acompanhar. Guia para o desenvolvimento ágil de software com apoio de IA .
Até que ponto a gestão compreende a saúde da equipe e os bloqueadores? 🚧
Quando a IA acelera o desenvolvimento, os pontos cegos na gestão podem tornar-se mais importantes. Mais output pouco ajuda se os líderes não entendem onde as equipas estão mentalmente sobrecarregadas e onde estão os verdadeiros bloqueadores de desempenho.
- 34% Parcialmente preciso
- 31% Ponto cego total
- 25% Na maioria das vezes impreciso
- 6% Muito preciso
O que é assustador do meu ponto de vista é que 56% consideram a sua gestão desligada da realidade:
- 31% falam de um ponto cego completo, em que os problemas só se tornam visíveis em crises maiores, como burnout ou demissões.
- Outros 25% consideram a avaliação da gestão, na maioria das vezes, incorreta.
Apenas 6% dizem que a gestão está a par e reconhece problemas de forma proativa e precisa.
Isso não é um tema secundário de IA em Agile. É um risco central. Se a IA aumenta a frequência de mudanças, mas os líderes não veem o estado do time, a carga e os atritos, a probabilidade de má condução aumenta.
Os dados, assim, correspondem a uma sensação desconfortável que não é nova: é necessária, nos níveis de liderança, uma melhor percepção do sistema social e organizacional. Caso contrário, pelo menos existe o risco de que a pressão crescente sobre a produtividade prejudique o envolvimento dos colaboradores, a saúde, a capacidade de inovação e a agilidade.
Qual será a principal alavanca de performance? ⚙️
As respostas sobre a alavanca mais importante para os próximos 12 meses mostram que as equipes não veem a IA de forma isolada. Elas enxergam vários gargalos ao mesmo tempo.
- 31% Alinhamento mais preciso
- 27% Infraestrutura melhor
- 22% Adaptação centrada nas pessoas
- 12% Menos overhead
- 8% Outra
31% veem um alinhamento mais preciso como a alavanca mais importante: quando a produção acelera, torna-se mais crítico trabalhar no produto certo. 27% citam infraestrutura melhor, ou seja, CI/CD, testes automatizados e sistemas técnicos que precisam acompanhar a velocidade da IA.
Isso se encaixa bem na ideia do Engineering-Harness: ferramentas de IA sozinhas não bastam. As equipes precisam de metas claras, padrões de qualidade, pipelines de entrega e mecanismos de feedback que permitam e apoiem mudanças mais rápidas.
22% citam a adaptação centrada nas pessoas, ou seja, coesão, confiança e capacidade de trabalhar em equipe, como a alavanca de desempenho mais importante para o futuro da IA. Apenas 12% veem a redução do tradicional excesso de reuniões como a principal alavanca. A verdadeira tarefa é mais desafiadora: melhor alinhamento, bases técnicas melhores e maior adaptabilidade das equipes.
Quão abertamente as equipes podem falar sobre erros? 💩
A segurança psicológica não se torna menos importante com a IA. Quando a IA aumenta a produtividade, erros, riscos e dúvidas precisam se tornar visíveis mais cedo.
- 52% Depende do contexto
- 22% Extremamente fácil
- 18% Mais difícil
- 4% De forma alguma possível
O maior grupo, com 52%, afirma: entre colegas próximos a abertura é possível, mas assim que a gerência está presente, todos se calam.
Apenas 22% descrevem uma cultura de erro verdadeiramente aberta. 18% formulam críticas com cautela para evitar conflitos e 4% veem a crítica até como um risco para a carreira.
Essa é talvez a descoberta cultural mais importante da pesquisa. IA em Agile aumenta a necessidade de correção rápida e feedback aberto. Mas, quando informações críticas desaparecem na presença da gestão, os líderes perdem exatamente os sinais de que precisam para uma governança responsável de IA.
Em resumo: a segurança psicológica não é um tema secundário irrelevante. É um mecanismo de feedback e controle para organizações de alto desempenho e sistemas de entrega.
O que a IA muda nas retrospectivas? 💬
Os temas interpessoais parecem continuar relevantes também na era da IA. Surge, portanto, a questão de saber se a IA vai realmente mudar muito as retrospectivas: em breve refletiremos sobre o sprint juntamente com os nossos agentes de IA e discutiremos os nossos prompts?
Até agora, pelo menos, os temas nas retrospectivas só estão a mudar de forma limitada devido à IA:
- 63% Temas inalterados
- 13% Colaboração entre humanos e IA
- 13% Dinâmicas de equipe alteradas
- 11% Outra
63% dizem que os temas da retro quase não mudaram. Apenas 13% em cada caso discutem mais a colaboração humano-IA ou dinâmicas de equipe alteradas.
Mesmo antes da IA, temas como o esforço de revisão, a compreensão dos papéis, a segurança psicológica e o alinhamento já eram refletidos nas retrospectivas. A IA altera o conteúdo das discussões em 13% dos casos de forma bastante significativa, mas muitos dos temas de base nas equipas permanecem semelhantes.
Quais insights de dashboard as organizações de engenharia precisam? 🔢
A última pergunta foi formulada de maneira intencionalmente mais ampla: se você tivesse que construir um dashboard para melhorar sua organização de engenharia, quais insights seriam os mais importantes?
Aqui eram possíveis múltiplas respostas. Por isso, os valores não somam 100%:
- 52% Gargalos no fluxo de trabalho
- 46% Saúde da equipe e risco de burnout
- 40% Qualidade do código e dívida técnica
- 37% Impacto da ferramenta de IA e ROI
- 34% Fricção na colaboração e alinhamento
- 28% Segurança psicológica e confiança
- 28% DORA e velocidade de entrega
- 10% Nenhum novo dashboard necessário
O resultado foi especialmente interessante também para nós na Echometer, para ver se dele se podem derivar ideias de funcionalidades para a nossa ferramenta 1:1, ferramenta de Health Check ou ferramenta de Retro.
Os mais importantes são gargalos de workflow com 52%, saúde da equipe e risco de burnout com 46%, bem como qualidade do código e dívida técnica com 40%. Só depois vem “impacto das ferramentas de IA e ROI” com 37%.
Conclusão: chamado aos líderes no desenvolvimento ágil de software 👋
Na minha visão, um resultado central é que os líderes são chamados à ação:
- 52% consideram a cultura de erros e feedback dependente do contexto: a abertura é mais fácil entre colegas próximos do que na presença da gestão
- Ao mesmo tempo, a maioria dos participantes vê lacunas na compreensão da gestão sobre saúde da equipe e bloqueadores de desempenho
- As equipes veem as futuras alavancas de valor da IA sobretudo em melhor alinhamento, em melhor infraestrutura e em uma melhor cultura de equipe e de trabalho.
Para os líderes, esta é a consequência mais importante: quem trata a IA apenas como uma ferramenta de produtividade otimiza de forma curta demais. Quem entende a IA como um teste de estresse para todo o sistema de entrega e constrói uma cultura de feedback para além das hierarquias, enxerga com mais clareza onde estão os grandes potenciais de melhoria para a IA.
| Perspectiva | Formulação |
|---|---|
| ❌ Pergunta errada | ”Como fazemos com que todos usem mais IA?” |
| ✅ Pergunta certa | ”Quais competências nossas equipes e nossa organização precisam विकसितвать, para que a IA realmente melhore nosso desenvolvimento ágil de software?” |
Naturalmente, também temos uma opinião sobre como os líderes podem conseguir isso: Guia do CTO para o desenvolvimento ágil de software com IA .
Os insights mais importantes para compartilhar 👇
Espero que você tenha conseguido levar consigo algumas percepções interessantes ou inspiradoras da pesquisa.
Se for esse o caso, fico feliz se você também compartilhar os conteúdos por conta própria!
45%
Usar a IA de forma individual: os membros da equipe experimentam com IA por iniciativa própria, sem fluxos de trabalho ou diretrizes definidas.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
36%
Nenhuma mudança no dia a dia: apesar da IA, reuniões e alinhamentos continuam a consumir tanto tempo quanto antes.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
48%
Veem o papel dos Scrum Masters e Agile Coaches como mais importante do que nunca na era da IA.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
56%
A gestão não compreende de forma alguma, ou na maioria das vezes apenas de forma imprecisa, a saúde da equipe e os bloqueadores de desempenho.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
52%
A cultura de erro depende do contexto: temas críticos podem ser expressos na equipe, mas as pessoas ficam em silêncio quando a gestão está presente.
Fonte: pesquisa da comunidade Echometer, junho de 2026
45% Usar a IA de forma individual: os membros da equipe experimentam com IA por iniciativa própria, sem fluxos de trabalho ou diretrizes definidas.
FAQ sobre a pesquisa da comunidade sobre IA no desenvolvimento ágil de software
A pesquisa da comunidade Echometer é representativa?
Não. A pesquisa foi realizada em junho de 2026 entre usuárias e usuários da Echometer, bem como pessoas da nossa newsletter. As 66 respostas são um valioso pulse check da comunidade de desenvolvimento de software ágil, frequentemente em trabalho remoto, mas não um estudo de mercado representativo.
Qual é o principal insight da pesquisa?
O principal insight é que o uso de IA e a adaptação organizacional ainda não estão caminhando no mesmo ritmo. Muitas equipes estão experimentando IA, mas revisão, alinhamento, saúde da equipe, segurança psicológica e transparência da gestão continuam sendo gargalos centrais.
Os Scrum Masters e Agile Coaches serão substituídos pela IA?
A pesquisa aponta claramente o contrário. 48% veem Scrum Masters e Agile Coaches como mais importantes do que nunca; entre as respostas de liderança, inclusive 56%. Mas a função vai mudar: menos facilitação pura de processos, mais foco em dinâmica de equipe, segurança psicológica e capacidade de aprendizagem organizacional.
Quais métricas são especialmente importantes para IA no Agile?
As respostas mostram que métricas puras de uso de IA não são suficientes. Especialmente importantes são gargalos do fluxo de trabalho, saúde da equipe e risco de burnout, qualidade do código, alinhamento, segurança psicológica e, só depois, também o impacto da ferramenta de IA e o ROI.
Como as equipes ágeis de software usam a IA atualmente?
Na nossa pesquisa, o que ainda domina é a experimentação: 45% relatam uso individual de IA sem workflows claros de equipe. Outros 33% têm orientações simples. Apenas 10% descrevem sua forma de العمل como realmente AI-First.
A IA já economiza tempo nas equipes ágeis?
Não automaticamente. 36% não veem nenhuma mudança perceptível no dia a dia; outros 36% até ganham velocidade nos resultados, mas investem muito mais tempo em revisões do output da IA.
Qual é um gargalo frequente na IA no desenvolvimento de software?
Um gargalo frequente não está na escrita de código, mas na revisão, no alinhamento e na garantia de qualidade. Quando a IA gera mais output, as equipes precisam verificar, priorizar e entender em conjunto mais rapidamente o que realmente é valioso.
Por que a segurança psicológica continua importante com IA?
Porque erros e suposições incorretas podem produzir efeitos mais rapidamente. 52% dizem que temas críticos só são abordados abertamente de forma dependente do contexto, especialmente quando a gestão está presente. É exatamente aí que sinais precoces importantes se perdem.
A IA muda as retrospectivas em equipes ágeis?
Até agora, apenas de forma limitada. 63% discutem nas retrospectivas temas semelhantes aos de antes da IA. Apenas 13% em cada caso falam mais sobre a colaboração entre humano e IA ou sobre dinâmicas de equipe alteradas.
O que os líderes de engenharia devem medir agora?
Os mais importantes são gargalos de workflow, saúde da equipe, risco de burnout, qualidade do código, dívida técnica e alinhamento. O impacto da IA é relevante, mas sem esses dados de contexto a produtividade continua difícil de interpretar.
