IA virou um assunto recorrente na nossa vida, isso é inegável. A minha visão é que engenharia de software tem muito a contribuir para o dia a dia ainda. Cheguei há pouco tempo aqui, mas com o tempo os amigos verão que eu penso sempre em duas coisas: tornar as coisas mais determinísticas e me preparar para quando alguém começar a cobrar o valor real do tokens.

Acho que há disciplinas da nossa área, que temos que rever, e não só achar que IA é a única saída, já que há ferramentas e bibliotecas para tudo isso:

• Análise estática / indexação de símbolos (ctags, SCIP)
• Grafo de dependências + centralidade
• Hotspot analysis (churn × complexidade)
• Mineração de histórico (git blame/commits)
• Análise de impacto (reverse-reachability)
• Characterization tests / golden master
• Teste de mutação (mutation testing)
• Cobertura por caso de teste (per-test coverage)
• Contratos de interface (entrypoints + schemas)
• Anonimização + banco de teste resetável
• Sandbox e isolamento de execução
• Trunk-based development + branch por tarefa + patch/PR

Então é questão só de exercitarmos coisas que nós usamos a vida inteira e que agora parecem sem sentido.