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andersonlimadev
1 min de leitura ·

De 50 Devs Para 5: A Reestruturação Silenciosa dos Times de Tecnologia

Janeiro de 2025. Uma startup de São Paulo. Três fundadores, zero devs contratados. Produto no ar, 2.000 usuários, receita recorrente.

Do outro lado da cidade, uma scale-up com 47 devs entrega o mesmo volume de features — agora com 14.

Não é ficção. É o novo normal.

A IA não está apenas tornando devs mais produtivos individualmente. Está permitindo que times DRASTICAMENTE menores entreguem o que antes exigia equipes grandes.

E isso reorganiza tudo:

→ A pirâmide de engenharia (muitos juniores, poucos seniores) está se invertendo
→ O processo de entrevista muda: de "escreva código" para "avalie código gerado por IA"
→ O engineering manager vira curador de padrões, não coordenador de tarefas
→ O júnior não entra mais pela porta do boilerplate. Entra pela porta do pensamento crítico

Mas cuidado: cortar headcount é fácil. Manter capacidade é difícil.

No novo artigo, mostro:

  • A matemática que mudou (overhead de coordenação é o verdadeiro custo)
  • 3 modelos de time que estão funcionando na prática
  • O que muda no hiring (e o que perde valor)
  • Os perigos reais de reduzir demais
  • Framework completo de reestruturação responsável em 5 fases

A frase que resume: headcount deixou de ser métrica de capacidade. Virou métrica de ineficiência.

Link do artigo completo:
https://lemon.dev.br/en/blog/de-50-devs-para-5-reestruturacao-times-ia

#EngenhariaDeSoftware #IA #TimeDeTecnologia #Lideranca #GestãoDeTimes #Produtividade

Fonte: https://lemon.dev.br/en/blog/de-50-devs-para-5-reestruturacao-times-ia

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teknolista

Cara, concordo em parte. Realmente tá bastante disruptiva.

Mas tu fala como se estivesse a 200k/h, e na prática quando eu uso pra codar tem horas que a coisa anda muito devagar, tipo 10k/h. Nessa hora é que dá a sensação de que, se eu sair do carro e for a pé, chego mais rápido.

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cleitonper

Qual ferramenta e modelo você costuma usar?

A empresa que estou agora está passando por um processo de aceleração no uso de ferramentas de IA, e tenho visto um misto de experiências. Enquanto alguns estão conseguindo experiências positivas, outros relatam problemas recorrentes com uso de IA.

Alguns relatos positivos:

  • Estou conseguindo dedicar mais tempo para atividades não relacionadas diretamente a implementação, como documentação, arquitetura e testes automatizados
  • Consigo resolver problemas com mais autonomia

Problemas comuns:

  • Alto custo e consumo de tokens
  • IA fica muito tempo tentando resolver problemas simples, e as vezes entra num loop de criar problemas e resolvê-los

Estamos num processo de entender se esses relatos negativos estão relacionados a modelos específicos, ou a falta de padronização no uso de IA.

Acho que é um pouco dos dois. A IA chegou muito rápido, e ainda estamos engatinhando na parte de processos de desenvolvimento com IA.

Mas me diz aí, tem horas que você sente que está a 200 km/h com a IA, ou sempre a 10km/h?