JNation 2026: Como a IA vai mudar o futuro da engenharia de software em Portugal

A JNation chegou à 9.ª edição e continua a ser um dos maiores eventos de tecnologia em Portugal, focado em desenvolvimento de software e inteligência artificial. Desta vez estivemos a 26 de maio no Convento São Francisco, em Coimbra, a falar com quem estava lá: engenheiros, pessoas de DevOps, especialistas em qualidade de código. O objetivo era simples - perceber o que é que estas pessoas sabem que a maioria ainda desconhece sobre trabalhar com inteligência artificial no dia a dia e o futuro da carreira de engenharia de software.

Convidados deste artigo

• Rita Castro - Software developer na Volkswagen Group Digital Solutions [Portugal]
• Ricardo Magalhães - DevOps engineer na xgeeks
• Luís Ventura - Product engineer na Codacy

1. Teamlyzer: A inteligência artificial (IA) é o tema central em qualquer corredor do evento. Como é que estão a usar as ferramentas de inteligência artificial no vosso dia a dia?

Rita Castro (Software developer, VW): Nós temos de momento dois tipos de ferramentas. Temos o Copilot e temos o Chat GPT Enterprise. No âmbito do Copilot, conseguimos aceder ao repositório de informação através do Confluence do SharePoint, todo o tipo de documentação que está disponível. Isso ajuda-nos em pesquisas, porque às vezes é mais fácil conseguires procurar por qualquer coisa com o Copilot nesse sentido. Com o ChatGPT, é mais a interação de: temos aqui este problema, temos aqui este bug, este erro da consola, o que é que pode ser um sintoma disto? E vamos iterando por aí.

Coisas que funcionam bem: houve uma vez que nós estávamos a implementar uma funcionalidade de gráficos numa aplicação e lemos a documentação "toda", procuramos no Google, Stack Overflow, a documentação oficial da biblioteca, e não encontrámos rigorosamente nada. Até que nos rendemos e decidimos ir procurar pelo Chat GPT, onde conseguimos encontrar uma antiga versão da documentação da biblioteca, que já não estava acessível através de breadcrumbs ou de navegação, e de facto tinha a resposta que nós precisávamos. Encontrámos o que procurávamos e teria sido muito difícil nós termos conseguido navegar na página da biblioteca e procurar. Portanto, aí foi muito útil.

Teamlyzer: Sim, acabou por ajudar na produtividade.

Rita Castro (Software developer, VW): Exatamente.

Teamlyzer: Acabou por ser também mais rápido usar a ferramenta.

Rita Castro (Software developer, VW): Exatamente, mas não nos desresponsabilizou de fazer a nossa parte primeiro. De procurar, de tentar ir à procura, perceber.

Ricardo Magalhães (DevOps engineer, xgeeks): No meu caso, eu sou da área DevOps. Neste momento estou com o uso bastante moderado da IA. Dentro da empresa, estamos a tentar introduzir bastante, até porque o futuro é quase inegável, não podemos fugir a isso. No meu caso, uso maioritariamente para scripting. Quando tenho de fazer um script, em vez de demorar uma ou duas horas a fazer algo, se calhar passo 5/10 minutos e tenho algo já bastante robusto para conseguir entregar.

Em termos de tudo o que seja busca de resultados, tenho utilizado soluções mais simples, como o Chat GPT, simplesmente para tentar absorver a informação mais rápido. Claro que tudo tem de passar sempre por um humano. Na minha opinião, é aí que nós estamos no caso da IA: tudo tem de ser sempre revisto. E acho que vai evoluir por aí: os humanos vão deixar de fazer e passar mais para rever, e para isso temos de saber as bases. Caso contrário, não sabemos julgar aquilo que uma máquina nos está a mandar.

No meu caso, uso maioritariamente para acelerar o meu trabalho, mas dentro da empresa estão sempre a tentar dar-nos mais munição para continuarmos a aprender mais sobre IA.

Eu também estou a tentar todos os dias aprender e introduzir mais IA no meu dia a dia, para acelerar o meu trabalho e entregar mais rápido, mas ao mesmo tempo, sempre passar a minha vista humana por cima de tudo aquilo que ela gerou.

Teamlyzer: Para ajudar também a produtividade, mas não a substituir. Para o Luís também deve ser mais ou menos do género ou tem uma perspetiva diferente?

Luís Ventura (Product engineer, Codacy): É parecido, sim. Na empresa, nós trabalhamos com qualidade de código, e um desafio que estamos a ter é o tentarmos continuar relevantes nesta era da IA, em que há a percepção que a IA chega para identificar problemas com o código e não é preciso ferramentas mais especializadas.

Em termos do nosso trabalho de dia a dia, nós temos acesso aos modelos Anthropic, ao Codex, também já usamos OpenAI. Vamos experimentando todos, vendo o que é que funciona e o que é que não funciona.

Depois divide-se um pouco no que são features novas, o que são proof of value ou o que é o core do nosso produto. Quando são coisas novas, nós conseguimos deixar os modelos fazerem a sua coisa, deixar os robôs em modo automático e, basicamente, o code review é muito mais relaxado e fazemos só uma verificação que aquilo está a fazer o que nós queremos. No que toca a importar estas features para o produto, aí sim temos um processo mais cuidado, muito focado em code review.

Como o Ricardo disse, hoje em dia o ónus está muito do lado do reviewer em ver que o código está a fazer aquilo que é suposto. Para isso temos code reviewers ligados nos nossos repositórios, quer o do Copilot, quer o nosso, que temos estado a trabalhar. E estamos a usar a IA dos dois lados: quer para produzir código, quer a ajudar-nos a rever código e identificar erros críticos.

Teamlyzer: Portanto, tem estas duas vertentes, o tal de ajudar a acelerar, mas também ajuda a rever, não obstante, temos que continuar a ter aqui esta revisão humana. Aliás, na palestra que ouvimos agora, não sei se estiveram todos, essa foi uma das vertentes, que é: nós vamos passar a usar cada vez mais a inteligência artificial, isto cada vez vai evoluir mais, portanto, não deixar de ter o nosso papel de revisores, apesar de tudo.

2. Teamlyzer: Até em vista desta mudança, há muitas coisas a mudar em tech e muitas mais que ainda vão mudar. Como é que imaginam a rotina de um developer daqui a 10 anos, por exemplo?

Luís Ventura (Product engineer, Codacy): Em 10 anos, por uma coisa que evolui tão depressa, é muito difícil de responder.

A visão da keynote é um bocado, infelizmente, aquilo que eu acho que é a realidade: que quem não se adaptar, quem for demasiado resistente à IA, vai ter muita dificuldade em continuar na nossa área. Não quer dizer que os engenheiros fiquem obsoletos, nada disso, até porque os estudos mostram que pessoas mais seniores, com capacidade de ver que o output realmente está correto, são quem está a tirar mais partido de IA, mas as pessoas vão ter que se adaptar. Cada vez mais arquitetos, cada vez mais pessoas com capacidade de fazer a ponte entre produto e o código em si.

O 10 anos vai depender muito da capacidade da IA fazer overcome a introduzir problemas de segurança, etc., que hoje em dia ainda é uma limitação, ainda há muito código a ser gerado com vulnerabilidades, com problemas de segurança. Daqui a 10 anos, se isto já não for o caso, então logo se verá, mas eu acho que vamos ser cada vez mais maestros do que pessoas que trabalham na parte divertida, que é o bater código.

Ricardo Magalhães (DevOps engineer, xgeeks): Sim, o Luís começou logo muito bem. 10 anos é um scope muito grande.

Eu acho que daqui a um ano, o landscape vai estar fundamentalmente diferente e, se calhar para o ano, a conversa vai ser totalmente diferente, mas eu sou sempre a favor de que nós vamos ter de utilizar a IA, é inevitável. Agora, como a utilizamos, esse é que vai ser o fator decisivo. E, queiramos ou não, vamos ter de utilizá-la, e vamos ter de a usar cada vez melhor, mas eu sou sempre a favor de termos de utilizar (a IA) de maneira a que nós é que a controlamos e não deixá-la controlar a nós ou aos nossos processos, ou seja o que for. E estamos a evoluir por aí.

Daqui a 10 anos, e se calhar estou a responder mais para daqui a um ano, estou-me a ver a olhar muito para PRs, a ver o que é que o modelo gerou e estar mais nesse papel. Não necessariamente a bater código, mas olhar mais para PRs, fazer um papel mais de validador, muito mais forte do que hoje em dia. Daqui a 10 anos vai ser fundamentalmente diferente, mas eu acho que é para aí que estamos a evoluir, para validar aquilo que está a ser feito.

Rita Castro (Software developer, VW): Acho que o Luís falou ali numa palavra-chave que foi produto. Acho que com a facilidade que qualquer pessoa pega num agente e cria algo, esta noção de produto e de engenheiro de produto ou product engineer, como se está agora a fazer o rebranding, vai ser muito importante para os próximos anos. Porque as ferramentas podem estar lá e podem estar acessíveis para quem as quiser usar, mas é preciso perceber o que estamos a fazer, por que estamos a fazer e qual é a consequência de algo.

A questão das vulnerabilidades e das falhas de segurança tem sido gritante, com relação ou não, correlação não implica causalidade, mas o certo é que tem havido muito mais vulnerabilidades do que nos últimos anos. A velocidade com que se entrega é maior, mas não é sempre sinónimo de qualidade. De certa maneira, esta evangelização de produto, de desenvolver um produto digital que tem de cumprir uma série de pilares, acho que isso vai ser muito importante para os hoje software developers, amanhã product engineers.

3. Teamlyzer: Acham que da mesma forma que nós, por exemplo, temos cadeiras agora na universidade de Python, de Java, mexemos um bocadinho nos programas, a inteligência artificial pode vir a ser uma das cadeiras que esteja presente nos programas? Acham que pode haver essa projeção e se seria benéfica, até para um júnior.

Rita Castro (Software developer, VW): Já lá está, não é?

Teamlyzer: Sim, sim, eles acabam por usá-las.

Rita Castro (Software developer, VW): Eles já estão a utilizar as ferramentas e até antes de chegarem à universidade. Tenho a minha afilhada que está atualmente no secundário, ela usa com frequência o Chat GPT para corrigir e para iterar sobre os ensaios que tem de fazer. Portanto, as ferramentas já lá estão, portanto, se calhar não é na faculdade, se calhar vai ter de ser um bocadinho mais antes.

Ricardo Magalhães (DevOps engineer, xgeeks): Sim, se calhar o que é preciso é pôr mais uma estrutura à volta do que é a IA, porque, quando lá chegarem, eles já vão saber o que é. Os meus sobrinhos já sabem o que é, o meu sobrinho faz planos de ginásio no Chat GPT, ele não vai ao Google. Portanto, o dia a dia dele já está muito integrado com aquilo que a IA tem para nos dar hoje. Por isso, acho que vai ser mais sobre como construir uma estrutura à volta da IA e como é que eles podem usá-la da melhor maneira, porque quando lá chegarem, já vão saber, se calhar até melhor do que nós, como é que aquilo funciona.

Luís Ventura (Product engineer, Codacy): Sim, eu concordo com o que a Rita e o Ricardo disseram. Acho que vai ser um desafio grande para as universidades habituarem-se a esta era da IA. Eu sou velho que chegue para a Universidade de Coimbra tentar proibir o uso da Wikipédia e dizerem que isso não era uma fonte aceitável. Agora, com IA, então vai ser impossível controlarem e não acho que tenham que necessariamente ensinar as pessoas a usar, mas que vai acabar por ser um requerimento, vai.

4. Teamlyzer: Que conselhos dariam então a quem está no início de carreira em tecnologia no dia de hoje para conseguirem entrar na área?

Luís Ventura (Product engineer, Codacy): Boa sorte.

Fora de brincadeiras, familiarizem-se o máximo possível com LLMs, com modelos de geração de código, com as capacidades que eles têm. Vejam o que são capazes de fazer, mas ao mesmo tempo, também não descuidem completamente as bases.

Uma coisa que é muito importante é termos a capacidade de validar se o output está correto e, estando correto, ou seja, que faz o que queremos, que não vai introduzir nenhum problema grave. Acho que este sentido crítico ainda é muito importante, e é o que vai separar os júniores que estejam agora a entrar no mercado de trabalho de alguém que as empresas querem para começar a usar os agentes e serem produtivos, comparado com pessoas que inevitavelmente vão ficar um bocado para trás (comparado) com os outros.

Portanto: não tenham medo de experimentar, experimentem as tecnologias, mas ao mesmo tempo não confiem cegamente.

Ricardo Magalhães (DevOps engineer, xgeeks): Sim, concordo completamente. Saber as bases é muito importante porque, caso contrário, não vamos saber avaliar o que está a ser feito.

Explorar mais do assunto sobre IA, como já dissemos várias vezes, é inevitável. E, antes, havia muito espaço e muita procura para os júniores entrarem numa empresa e terem o próprio espaço e tempo para conseguir aprender, até estar, se calhar, sob um mentor para aprenderem com tempo. Hoje em dia não há espaço para isso.

Agora, qual é a forma que se pode usar para quebrar um pouco ou para construir uma ponte, digamos assim, sobre essa falha que existe? Eu diria que os jovens têm de se expor de alguma maneira, ou seja, fazerem o máximo que conseguirem, construírem algo eles próprios, terem repositórios prontos para terem algo para mostrar. Porque, se eles não tiverem esse espaço para irem para uma empresa e para poderem crescer, para terem tempo para crescer, eles têm de ter algo para mostrar. Caso contrário, ninguém vai acreditar naquilo que estão a dizer. Neste momento, é preciso ter provas que as pessoas sabem mexer com aquilo que é valioso hoje em dia. E, se eles não tiverem nada para mostrar, vai ser muito difícil as empresas olharem para um júnior e verem se realmente há espaço para ele crescer dentro da empresa.

Portanto, o conselho é: mexerem, terem algo para mostrar, e se tiverem algo palpável, digamos assim, sobre aquilo que é digital, então eles vão ter pelo menos algo para mostrar às empresas.

Rita Castro (Software developer, VW): O que eles disseram: as bases. Acho que, fundamentalmente, as bases são indispensáveis.

Saber os conceitos-chave bem, entender os princípios de programação, entender os princípios de clean code, diferenças entre a programação funcional e programação por objetos, saber quando aplicar uma, quando aplicar outra, para depois terem a capacidade de interpretar o que a máquina lhes dá.

Acima de tudo isto, manterem-se em contacto com o resto do mundo e não esquecer que somos humanos, a nossa profissão é na área do software, mas também somos pessoas e devemos ter hobbies, brincadeiras, amigos, sair, viver, essencialmente viver. E, se a máquina está cá e conseguimos deixar que ela faça a parte boa por nós... pronto... aproveitar e fazer outras coisas que nos enriquecem, que nos melhorem, que nos façam crescer.

E de facto, boa sorte.

Síntese das principais ideias

• A adoção prática da IA nas organizações em Portugal encontra-se em forte crescimento em 2026, o que exige das equipas técnicas uma reconfiguração do seu foco operacional para a validação analítica.
• O quotidiano das equipas de engenharia de software transita do ato mecânico de escrever código para uma atividade mais próxima da arquitetura técnica ("ser maestro") e da garantia de qualidade analítica.
• O domínio absoluto dos conceitos fundamentais da programação (clean code, algoritmos, paradigmas) é o que habilita um profissional a auditar com competência os resultados propostos pelos modelos de geração de código.
• Com a aceleração das entregas de software, a perspectiva de "produto" assume uma relevância ímpar, que força uma evolução natural da função de programador puro para o perfil de engenheiro de produto.
• Os estudantes chegam atualmente ao ensino superior com o hábito de utilizar soluções de inteligência artificial generativa, empurrando as instituições académicas para a urgência de regulamentar e estruturar o seu uso produtivo.
• Diante de um mercado com menor margem para acolhimento de júniores com mentoria inicial intensiva, o desenvolvimento de projetos individuais e repositórios partilháveis torna-se o método mais eficaz para demonstrar competência prática.

Esta reportagem foi baseada nas declarações partilhadas durante a nona edição do JNation, realizada no dia 26 de maio de 2026, no Convento São Francisco, em Coimbra. Para mais insights sobre o mercado de tecnologia, consulte o Teamlyzer.