À medida que este ano chega ao fim, muitos especialistas começaram a olhar para o próximo ano. Aqui estão várias previsões para tendências no desenvolvimento de software program em 2026.
Bennie Grant, COO da Percona
A comunidade de código aberto continua a lutar contra o relicenciamento restritivo
Não está claro se ou quando outra empresa de código aberto mudará sua licença, mas o que ficou claro é como a comunidade reagirá. Cada vez que uma empresa tenta impor restrições, os promotores e as empresas respondem com inovação e acção colectiva. No futuro, a comunidade continuará a criar alternativas, a influenciar as decisões de licenciamento e a garantir que a abertura e a liberdade continuem a ser os princípios definidores do ecossistema. A transparência não é apenas um padrão; é a base do código aberto.
Gloria Ramchandani, vice-presidente sênior de produto da Copado
As linhas para funções de desenvolvimento ficarão confusas
Em 2026, as fronteiras entre as funções tecnológicas tradicionais serão confusas. A época de títulos rígidos como “Desenvolvedor” ou “Designer UX” está dando lugar a funções híbridas que combinam disciplinas, unindo conjuntos de habilidades técnicas, analíticas e estratégicas. Essas funções combinadas serão a cola que conecta a intenção comercial à execução técnica. As descrições de cargos se concentrarão menos na especialização e mais na adaptabilidade, integração e solução criativa de problemas. À medida que as práticas de DevOps amadurecem, o ecossistema precisa de funções que unam o DevOps e o produto, profissionais que entendam não apenas como implantar, mas por que estão implantando e como isso impacta os objetivos de negócios mais amplos.
Cameron von Orman, diretor de estratégia e gerente geral de soluções automotivas da Vista plana
RIP Agile, olá, transformação orientada ao produto
2026 é o ano em que as transformações ágeis deixarão de existir – e por boas razões! Em seu lugar, as organizações recorrerão a formas de trabalho híbridas, flexíveis e modernas. As profecias de agilidade e otimização de resultados serão cada vez mais substituídas por modelos operacionais orientados para produtos e focados em resultados tangíveis.
Itzik Levy, CEO da vcita
O fim da pilha de tecnologia desarticulada
A “fadiga dos aplicativos” é um desafio para a maioria das empresas, com a maioria das pequenas e médias empresas usando mais de 6 aplicativos principais, enquanto 91% preferem uma solução completa. Os provedores de serviços empresariais, incluindo empresas de telecomunicações, bancos e processadores de pagamentos, deixarão de oferecer suporte a ecossistemas de aplicativos fragmentados e à la carte. Em 2026, eles deixarão de fornecer uma variedade de aplicativos individuais para oferecer um único sistema operacional unificado de negócios com tecnologia de IA, integrando fluxos de trabalho de negócios como captura de leads, agendamento, pagamentos e cobrança.
Steve Fenton, diretor da DevRel em Implantação de polvo
Os orçamentos da plataforma ficarão sob pressão
Isto se intensificará para as equipes que não acompanharam o impacto da sua plataforma e para as organizações que estão acostumadas a entregar projetos em vez de se comprometerem com o desenvolvimento de produtos a longo prazo. Quando os líderes tecnológicos não veem um benefício competitivo para a plataforma, é provável que comecem a realocar os membros da equipa da plataforma para outras áreas. As equipas de desenvolvimento ficarão presas numa plataforma que poderá não ser capaz de responder às suas necessidades contínuas.
Dra. Marelene Wolfgruber, líder de Doc AI e linguista computacional da ABBYY
O julgamento humano se torna a verdadeira superpotência da engenharia
Até 2026, agentes autônomos e fluxos de trabalho orientados por IA assumirão a maioria das tarefas repetitivas. O que resta para os humanos — especialmente os desenvolvedores — é o trabalho que requer julgamento, contexto e pensamento estratégico.
À medida que a IA lida com códigos padronizados, testes e implementação de rotina, os engenheiros mudarão para a arquitetura do sistema, o design de restrições, a depuração do comportamento emergente da IA e a tradução de objetivos de negócios ambíguos em realidade técnica. Os desenvolvedores que se destacarão serão aqueles que desafiam suposições, pensam além dos limites do sistema e entendem por que uma solução é importante – não apenas como para construí-lo.
O pensamento crítico será central em cada ciclo humano-IA: equipes jurídicas validando anomalias, equipes de conformidade avaliando riscos sinalizados e desenvolvedores investigando resultados estranhos de modelos, reforçando as solicitações e projetando uma lógica de fallback segura.
A automação dimensionará o trabalho. A visão humana o manterá preciso, confiável e alinhado. Em um mundo saturado de IA, o pensamento profundo – e não a velocidade de codificação bruta – torna-se a principal vantagem do desenvolvedor.
Ben Potter, vice-presidente de produto da Codificador
As equipes de plataforma de desenvolvedores devem assumir governança e capacitação de IA
À medida que as ferramentas de codificação de IA mudam de experimentos para cargas de trabalho de produção, as equipes de engenharia de plataforma se tornarão os principais administradores da IA no desenvolvimento de software program. Assim como essas equipes já padronizam ferramentas e infraestrutura, elas agora tornarão as ferramentas de IA seguras e produtivas em escala.
Essas equipes definirão e aplicarão políticas de IA, estabelecendo limites para acesso de agentes, modelos aprovados e fluxos de dados. Eles fornecerão infraestrutura segura de IA, criando ambientes compatíveis onde humanos e agentes trabalharão com segurança dentro das proteções corporativas. Eles permitirão caminhos dourados pré-configurando ferramentas de IA aprovadas, servidores MCP e autenticação em espaços de trabalho gerenciados. Eles monitorarão o uso e os custos, acompanhando os ganhos de produtividade e identificando onde a IA agrega valor versus risco. E manterão a visibilidade, garantindo que cada interação de IA seja registrada, rastreável e auditável.
As mesmas equipes que construíram a infraestrutura de autoatendimento para humanos estenderão agora essa missão aos agentes de IA. Embora alguns possam rotulá-lo como “AgentOps”, não é uma disciplina separada. É a engenharia de plataforma evoluindo para atender à próxima onda de desenvolvimento de software program.
Karen Cohen, vice-presidente de gerenciamento de produtos da Apiiro
Os assistentes de codificação de IA só substituirão partes do trabalho de codificação tradicional quando puderem manter e aplicar todo o contexto arquitetônico e de negócios – não apenas a sintaxe
Isso significa compreender a arquitetura do sistema de uma organização, fluxos de dados, localização, requisitos de privacidade/conformidade, políticas de segurança, padrões de codificação e escrever código que esteja em conformidade com tudo isso. Veremos mais empresas treinando agentes em suas próprias bases de código e conectando-os ao contexto de produção/tempo de execução e aos metadados de negócios. Quando essas peças estão instaladas, os agentes podem assumir com segurança tarefas domésticas e juniores, como andaimes e correções baseadas em padrões, enquanto os humanos se concentram na arquitetura, na intenção do domínio e na política. Em outras palavras, os agentes não substituirão os desenvolvedores no atacado; eles substituirão tarefas. As pessoas que entendem profundamente os sistemas – arquitetura, dados e restrições – dirigirão e governarão os agentes, e os agentes farão mais digitação, uma vez que possam produzir consistentemente código de nível de produção e compatível com as políticas.
Shannon Mason, diretora de estratégia da Tempo Software program
As equipes de desenvolvimento quebrarão o ciclo de complexidade desnecessária
Em 2026, as equipes de software program começarão a desafiar a crescente complexidade de seus próprios ambientes de desenvolvimento, deixando de simplesmente executar o trabalho e passando a questionar por que esse trabalho existe. Depois de anos acumulando ferramentas, rituais e dependências, os desenvolvedores farão cada vez mais pausas para perguntar se um recurso, prazo ou fluxo de trabalho realmente justifica o esforço. O gerenciamento estratégico de portfólio (SPM) – nascido do caos de grandes portfólios de software program interdependentes – evoluirá para uma maneira prática para as organizações de engenharia reconectarem a intenção estratégica com a realidade do código de remessa. Em vez de transformações massivas, as equipes adotarão práticas de SPM de maneiras direcionadas e incrementais que as ajudarão a ver a capacidade, a detectar gargalos e a fazer compensações mais inteligentes. As equipes de software program que avançarem serão aquelas que capacitarão os desenvolvedores a influenciar não apenas como o código é entregue, mas também qual trabalho merece ser construído.
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