Inteligência Artificial na geração de código e os riscos na engenharia de software

Recentemente, tive uma experiência que me fez refletir bastante sobre o papel do AI na nossa rotina de desenovlvimento. O primeiro contato com Copilot foi quase mágico: ele finalizou uma função antes mesmo de eu terminar de escrever. Parece um avanço, mas a realidade do dia a dia revela que essa "magia" tem seus perigos.

Quando confiamos demais na automatização, acabamos entregando código que pode não considerar casos extremos ou nuances específicas do sistema. Um exemplo clássico é quando um AI hallucina um edge case e, na hora de colocar em produção, o resultado é uma falha difícil de detectar inicialmente. A decisão fica mais saudável quando o time consegue medir o impacto depois. Sem esse critério, a solução pode parecer simples no começo e cara no suporte.

Na prática, isso reforça a importância de ter uma revisão rigorosa e testes sólidos, mesmo com suporte de IA. Além de aumentar a velocidade, a automação deve vir acompanhada de uma estratégia de validação que minimize riscos de bugs ocultos. Como vocês têm lidado com isso na rotina? Acreditam que a automação de código deve substituir a engenharia tradicional ou ela deve ser apenas uma ferramenta de apoio? Sem esse critério, a solução pode parecer simples no começo e cara no suporte.