A inteligência artificial gospe código numa velocidade louca. Ela faz em dois minutos uma feature que eu levo uma hora pra validar — log, performance, resolução, formato, dispositivo. O gargalo não acabou: ele saiu de quem escreve e foi parar em quem confere. E quem confere, na minha operação, sou eu.
Resposta rápida: o controle de qualidade virou gargalo porque só a parte de escrever ficou rápida. O que destrava, na prática: arquitetura e regra de negócio decididas antes de mandar a IA escrever (senão ela cria vinte funções pra mesma coisa); gatilho escrito pra cada erro que ela comete, pro mesmo defeito não voltar; teste ponta a ponta do fluxo de negócio em vez de teste unitário de tudo; automação conectada no seu próprio navegador em modo depuração (porta 9222), aproveitando a sessão logada; e ambiente de pré-produção com dado real, onde você entra com o seu login de produção e quebra o pau antes do cliente. Nada disso elimina o gargalo — encurta. E o número que confirma o desconforto: o relatório DORA de 2025 associa adoção de IA a mais vazão e mais instabilidade ao mesmo tempo.
Gravei esses 15 minutos no canal @josimarjmv num 3 de julho de 2026 — o canal publicou em 15 de julho. Assista e leia junto: aqui embaixo eu conto a mesma coisa com mais calma, com o fluxo desenhado e com o que eu fui conferir depois, com fonte e data.
🎧 PREFERE OUVIR? · 15 min
Este artigo também é um episódio do podcast Josimar JMV | Em Produção — o mesmo vídeo, só o áudio, normalizado pra fone.
Vou dar a minha carteirada antes, porque isso aqui não é palpite de quem leu uma thread. Eu sou CEO de uma empresa de tecnologia — diretor, dono, do jeito que você entender — só que eu boto a mão na massa. Eu desenvolvo, eu cuido de uma infraestrutura bem pesada, a gente lida com milhões de views todos os dias, com data center no Brasil e nos Estados Unidos.
Falo disso porque muda o que eu enxergo. Eu não sou só o vendedor, não sou só o programador, não sou só o executivo: eu transito em todos os setores, com conhecimento técnico, e é daí que sai a visão do dia a dia da empresa. Sou apaixonado por infraestrutura — servidor que cai e redireciona tráfego sozinho, geodistribuição, usuário do Brasil caindo no Brasil e o de fora indo pros Estados Unidos ou pra Europa. Eu acho isso sensacional. E é esse mesmo gosto por ver a coisa rodando que me fez botar a IA pra escrever dentro do meu pipeline: eu entendo de arquitetura de sistema porque cuido da infra, então eu sei desenhar o que quero antes de pedir.
Uma confissão de gosto pessoal, já que é pra ser honesto: eu nunca gostei de JavaScript. Acho que quebra demais, fácil demais de quebrar. Vim do PHP lá atrás. Isso é opinião minha e não muda o argumento — só explica por que eu sempre fui desconfiado com código que parece pronto e não é.
A gente precisa de um controle de qualidade bem feito, sempre. E ele já podia ser gargalo em muita empresa antes da IA, só que com outras limitações: a gente tinha o Puppeteer pra fazer automação, tinha o Selenium, e a pessoa do QA tinha a incumbência de fazer o teste ponta a ponta, o teste visual, e regra de negócio quando o fluxo dela deixava.
E olha, eu estou falando de empresa pequena e média, não daquela empresa em que o fluxo é perfeitinho. Eu nem sei se existe empresa com fluxo perfeitinho. O que eu sei é que ninguém cobre tudo com teste. Nem o Google cobre — e eu digo isso porque eu estive lá dentro, conversando com eles na parte que é a minha, a de infraestrutura.
A pior experiência que eu tive na empresa foi um pipeline de desenvolvimento burocrático. Quer saber o que é isso? É o bendito do Scrum. Algumas coisas dele a gente usa até hoje, mas aquele framework inteiro, nossa, me tira o sangue. Já contei aqui por que eu larguei a sprint e o story point — e a razão está exatamente na sequência abaixo.
O caminho era esse: o dono do produto define o que é do produto. Vem outra pessoa e escreve os pré-requisitos, a regra de negócio, o que o usuário quer, o que o admin quer, aquela papagaiada toda. Só que ela escreve da cabeça dela, com o entendimento dela. A gente é mais de seis bilhões de pessoas no mundo, cada uma com uma cabeça diferente. A única coisa que segue fluxo perfeito é máquina.
Daí vai pro backlog. Do backlog prioriza. Da priorização vem a reunião de sprint. Da sprint a galera puxa: um faz sozinho, ou dois em dupla, um desenvolve e o outro faz a revisão de código. Sobe pro sandbox, testa, deu certo, sobe pra homologação — e cai no colo do QA, que não participou de nenhuma das reuniões.
Esse é o ponto que ninguém quer encarar. Está escrito lá o que o usuário quer, está escrito o que o admin quer, está escrito onde tem que ser. Mas a cabeça de entendimento dele é outra. Comunicação é um desafio e sempre vai ser: eu falo aqui de um jeito, você recebe de outro, você teve uma criação, eu tive outra. Quantas e quantas vezes o QA não aprovou porque não entendeu a regra de negócio? Não foi uma vez, não. E cada profissional alocado no seu quadradinho, cada um no seu quadrado.
Hoje, com a IA, é tudo em um. É o full stack mesmo, o cara faz tudo — e eu acredito nesse perfil, tanto que já escrevi que o especialista acabou e eu só contrato full stack. É a pessoa que conversa com o dono do produto, ouve "eu preciso disso aqui", e dali pra frente se vira: regra de negócio, organização, backlog, desenvolvimento, entrega e o teste. Que é exatamente o que eu faço hoje.
Eu tenho a ideia de uma feature no sistema. Quando eu vou botar a mão nela, eu desenvolvo a ideia, escrevo a regra de negócio, faço a arquitetura e penso na infra: o que tem que funcionar, se escala horizontal ou vertical, como isso vai rodar. Só então eu mando escrever dentro daquela arquitetura.
E olha onde vai o meu tempo: eu gasto muito, muito tempo lendo regra de negócio, ajustando regra de negócio, organizando regra de negócio e organizando arquitetura. Modelagem de banco certinha é fundamental. Responsabilidade única também — porque se você não der contexto, a IA sai criando a mesma função vinte vezes. Ela não encontra o que já existe na busca dela, e se o projeto não estiver bem documentado, ela escreve de novo. Deixar livre é uma doideira. Esse é o mesmo tipo de descuido que eu já apontei em criar software com IA sem arquitetura definida: o estrago não aparece no dia, aparece no mês seguinte.
Agora vai um confessionário, e você não conta pra ninguém. Como eu não sou dev em tempo integral — eu não fico por conta de desenvolver o dia todo, assim como eu também não fico só na burocracia, ou só na venda, ou só na retenção de cliente —, eu não leio todo o código que a IA manda. Não dá tempo de eu fazer isso.
Sabe leitura dinâmica de livro? É mais ou menos isso. Eu pego os diffs, dou uma olhada rápida pra ver se tem alguma besteira, se não mexeu onde eu não queria que mexesse, e boto pra rodar. A partir dali eu foco em testar a aplicação e a regra de negócio.
Do ponto de vista do dev isso está errado. Só que eu não sou só dev, eu sou o CEO de uma empresa e não tenho como focar cem por cento no código. Pra mim está atendendo. "Nossa, que absurdo, cara." É a realidade. Prefiro dizer como é do que pintar um processo bonito que eu não sigo — do mesmo jeito que eu contei aqui como eu perdi o medo de subir em produção: não foi coragem, foi processo.
Deixa eu te dar um caso concreto do meu ramo, porque no abstrato ninguém entende o problema. Eu mexo com vídeo. Vou fazer uma feature que envolve todo o fluxo de conversão: subir o vídeo, adaptar, converter, transformar em várias resoluções, checar cada uma, HLS, DASH, MP4, OGG, AV1, e ainda validar em Smart TV, iOS e Android. Olha a coisa toda.
Pra testar isso direito eu gasto uma hora — validando todos os log, vendo se está tudo certinho, conferindo performance. E a IA fez aquilo em dois minutos. Aí você me diz onde está o gargalo. Não está na escrita. Está em mim, conferindo. E quando o log é o único lugar onde a verdade aparece, é ler log até achar o bug — já contei aqui o dia em que foram 30 GB.
Some a isso o fato de eu rodar várias máquinas em paralelo, cada uma com uma sessão trabalhando. A IA satura, e ela me satura mentalmente. Ler, ler, ler, escrever, indagar. Está complicado. É gostoso, mas está complicado — ainda mais quando sobe uma versão nova do modelo e o comportamento muda no meio do caminho.
Não existe bala de prata aqui. Existe encurtar. Essas são as quatro coisas que mais funcionaram na minha operação:
E tem uma quinta, que é de disciplina: eu já mando junto com a tarefa o que tem que ser testado no fim dela. "A partir do momento que você acabar isso aqui, você testa assim, assim e assado." Isso tem me ajudado bastante. Ainda assim é gargalo, gente. Não vou vender mágica.
Na gravação eu falei de cabeça, então fui conferir depois pra te entregar com fonte. Checagem feita em 23/09/2026.
Primeiro, a correção do meu próprio número: eu disse "porta 9022, se eu não me engano". É 9222. A documentação do Playwright usa http://localhost:9222 nos exemplos de conexão ao navegador já aberto. Você sobe o Chrome com a flag de depuração remota nessa porta e conecta a automação nele — aproveitando a sessão logada em vez de abrir tudo do zero.
Segundo, o incômodo tem número. O relatório DORA de 2025 — a pesquisa de engenharia de software mais séria que existe hoje — mostra que 90% dos profissionais de tecnologia já usam IA no trabalho e mais de 80% acham que ela aumentou a produtividade deles. Só que, no mesmo estudo, 30% dos desenvolvedores dizem ter pouca ou nenhuma confiança no código gerado, e a conclusão que interessa pra este assunto é literal: adoção maior de IA está associada a aumento de vazão de entrega E aumento de instabilidade de entrega, porque o tempo economizado na criação é realocado pra auditoria e verificação.
Traduzindo pro meu chão de fábrica: o que eu sinto sozinho na minha empresa está medido no mundo inteiro. A IA não apagou o trabalho — ela empurrou o trabalho pra frente, pro lugar onde a conta é paga. E ninguém resolve isso demitindo a IA no primeiro dia; resolve montando o processo que ela não tem.
Este relato é da gravação de 3 de julho de 2026, publicada no canal em 15 de julho de 2026. Entre aquele dia e hoje mudou coisa: modelo novo, ferramenta nova, e eu mesmo já voltei a testar assistentes que tinha largado. Não tome nome de ferramenta como eterno — tome o método: arquitetura antes, gatilho pra cada erro, teste ponta a ponta do fluxo que dá dinheiro, e dado real no ambiente de pré-produção. Isso continua valendo quando a ferramenta trocar de nome.
TODA SEGUNDA · MEIO-DIA · AO VIVO
Discorda? Concorda? Tem um caso parecido? Aqui não tem caixa de comentário de propósito: segunda-feira, ao meio-dia, eu faço live no canal e a gente conversa sobre isso ao vivo — sem corte, como sempre.
Se você é de empresa pequena ou média e nunca viu esse fluxo de perto — sandbox, homologação, produção, pipeline, infraestrutura —, ou se é dono de empresa e quer entender como essas coisas funcionam pra não ser enganado e não cair em hype (eu já caí, e tive que estudar muito pra parar de cair), é exatamente isso que eu vou ministrar pessoalmente na imersão de infraestrutura: presencial em São Paulo, três dias, do zero à produção, incluindo como se estrutura uma operação de data center de verdade. Sinceramente: é pra quem quer ser consultor e pra quem é dono de empresa — quem só quer programar talvez não seja o público. Valor, data e condição ficam na página da imersão, que é onde essa informação é mantida atualizada. E fica a minha aposta, de graça: ambiente local é o futuro — soberania, rodar na sua casa, preço, token.
Baseado na gravação do canal @josimarjmv publicada em 15/07/2026 (15min24), gravada em 03/07/2026, com transcrição própria das legendas do próprio vídeo. São da minha vivência e foram ditos na gravação: ser CEO e dono de uma empresa de tecnologia botando a mão na massa, com infraestrutura pesada, milhões de views por dia e data center no Brasil e nos Estados Unidos; transitar por todos os setores; não gostar de JavaScript por achar que quebra fácil; ter usado Puppeteer e Selenium para automação; a afirmação de que ninguém cobre tudo com teste, nem o Google, tendo estado lá dentro conversando sobre infraestrutura; o pipeline burocrático do Scrum com dono de produto, requisitos escritos por outra pessoa, backlog, priorização, sprint, dupla com revisão de código, sandbox, homologação e o QA que não participou das reuniões; a reprovação por não entendimento da regra de negócio; a leitura de que hoje é tudo em um, full stack; gastar o tempo em regra de negócio, arquitetura e modelagem de banco, e a IA criar a mesma função vinte vezes sem contexto e sem documentação; não ler todo o código, passar o olho nos diffs como leitura dinâmica e focar em testar aplicação e regra de negócio; rodar várias máquinas em paralelo e ficar mentalmente saturado; o exemplo da feature de conversão de vídeo com várias resoluções, HLS, DASH, MP4, OGG, AV1, Smart TV, iOS e Android levando uma hora de validação contra dois minutos de escrita; preferir teste ponta a ponta a teste unitário pelo custo dos cenários; usar Playwright e conexão direta no Chrome em modo depuração sem navegador sem rosto; manter ambiente de pré-produção com dados de produção acessado com login próprio; registrar gatilhos do que não pode passar; e a leitura de que ambiente local é o futuro por soberania, preço e token. É apuração minha, feita em 23/09/2026, e não estava na gravação: a documentação do Playwright, que usa a porta 9222 nos exemplos de conexão ao navegador aberto — na gravação eu falei 9022 e já avisei que podia estar enganado; e os números do relatório DORA de 2025: 90% dos profissionais de tecnologia usando IA, mais de 80% percebendo ganho de produtividade, 30% dos desenvolvedores com pouca ou nenhuma confiança no código gerado, e a associação entre adoção de IA e aumento simultâneo de vazão e de instabilidade de entrega, com o tempo poupado na criação sendo realocado para auditoria e verificação. Ressalva: eu cito a minha imersão de infraestrutura na gravação, com faixa de valor e número de vagas; como preço, data e condição são finais e mudam a cada turma, aqui eu não repito nenhum desses números e mando pra página da imersão.