Seu software foi construído com IA. Ele está pronto para produção?
A inteligência artificial está mudando não apenas a forma como desenvolvemos software, mas também quem consegue desenvolvê-lo.
Cada vez mais empresas chegam à iTalents com uma primeira versão do produto já construída. Em alguns casos, ela não nasceu de um time tradicional de engenharia, mas de fundadores, profissionais de negócio ou pequenas equipes utilizando ferramentas de desenvolvimento assistido por IA.
Isso é uma evolução importante.
Uma ideia que antes exigiria meses de desenvolvimento e um investimento relevante para ser colocada diante de um cliente hoje pode se transformar rapidamente em uma aplicação funcional.
O problema começa quando uma aplicação criada para validar uma ideia passa a ser tratada como uma aplicação pronta para operar um negócio.
Existe uma diferença significativa entre as duas coisas.
Uma aplicação pode funcionar, ter uma boa interface e impressionar em uma demonstração — e, ainda assim, carregar vulnerabilidades de segurança, problemas de arquitetura, configurações inadequadas de infraestrutura, riscos relacionados à LGPD e uma base de código difícil de evoluir.
Foi exatamente isso que encontramos em um assessment técnico recente realizado pela iTalents.
Funcionar não significa estar pronto para produção
O trabalho começou com uma avaliação estruturada em cinco dimensões:
- segurança;
- infraestrutura em nuvem;
- arquitetura e qualidade do código;
- conformidade com a proteção de dados pessoais (LGPD);
- experiência do usuário.
O objetivo não era simplesmente responder se o sistema funcionava.
Era responder uma pergunta mais importante:
essa aplicação possui uma base técnica suficientemente segura, confiável e sustentável para operar e evoluir?
A avaliação identificou 87 apontamentos distribuídos entre as cinco frentes.
Mas o dado mais importante não era a quantidade.
Era o padrão por trás deles.
O sistema havia evoluído rapidamente de um protótipo para uma aplicação em produção sem passar por uma revisão técnica proporcional à nova responsabilidade que estava assumindo.
E os efeitos dessa transição apareciam em diferentes camadas da aplicação.
Dois problemas ajudam a entender o risco
Entre os apontamentos encontrados, dois exemplos mostram por que uma aplicação aparentemente funcional pode carregar riscos que não são visíveis para seus usuários.
O primeiro estava relacionado ao acesso aos dados.
Uma tabela de um banco de dados secundário possuía uma regra de acesso excessivamente permissiva. Na prática, um usuário autenticado conseguia consultar dados pessoais — como CPF, CNPJ, endereço e telefone — pertencentes a outros usuários cadastrados.
A regra equivalente no banco principal estava correta.
A configuração do banco secundário, criada em outro momento da evolução da aplicação, não havia recebido a mesma proteção.
O segundo problema estava relacionado às permissões administrativas.
A verificação que determinava quem possuía privilégios de administrador era realizada no aplicativo executado no navegador do usuário, e não no servidor.
Isso permitia que a validação local fosse manipulada, abrindo a possibilidade de um usuário comum obter privilégios administrativos indevidamente.
São vulnerabilidades importantes.
Mas há um detalhe ainda mais relevante: nenhuma delas necessariamente apareceria durante o uso normal da aplicação.
As telas continuariam funcionando.
Os usuários continuariam realizando suas operações.
Uma demonstração comercial provavelmente aconteceria sem qualquer sinal aparente de problema.
É justamente aí que está a diferença entre testar se um software funciona e avaliar se ele está pronto para operar.
Uma vulnerabilidade identificada não é o mesmo que uma vulnerabilidade testada
Os dois problemas não foram tratados apenas como observações encontradas durante uma leitura do código.
Eles foram reproduzidos tecnicamente em ambiente controlado.
Depois das correções, os mesmos cenários foram executados novamente para verificar se as vulnerabilidades haviam sido efetivamente eliminadas.
Essa distinção é importante.
Uma vulnerabilidade encontrada durante uma análise de código representa um risco identificado. Quando conseguimos reproduzi-la, corrigi-la e testar novamente o mesmo cenário sem sucesso na exploração, passamos a ter uma evidência concreta da correção.
É essa profundidade que diferencia um assessment técnico de uma revisão superficial do código.
O problema normalmente não está em um único trecho do código
Outro aprendizado importante foi perceber que os riscos encontrados não estavam distribuídos aleatoriamente.
Eles se concentravam principalmente em áreas que dificilmente aparecem durante uma demonstração de produto:
regras de acesso a dados, mecanismos de autorização, configurações de infraestrutura, backup, armazenamento, separação de ambientes, proteção de dados pessoais, testes e outros elementos necessários para sustentar uma aplicação em produção.
Há uma razão para isso.
Ferramentas de desenvolvimento assistido por IA são extremamente eficientes em transformar requisitos em funcionalidades visíveis.
O usuário pede uma tela, um cadastro, uma integração ou um fluxo — e rapidamente consegue visualizar o resultado.
Mas aquilo que torna um sistema operacionalmente confiável nem sempre é visível na interface.
E existe uma segunda consequência.
Se corrigirmos apenas cada vulnerabilidade individualmente, sem entender o padrão que permitiu que ela surgisse, podemos eliminar os sintomas sem eliminar sua causa.
A próxima funcionalidade construída sobre a mesma base pode reproduzir exatamente o mesmo problema.
De zero para 48 testes automatizados
No caso analisado, o trabalho realizado pela iTalents tratou 85 dos 87 apontamentos identificados — 97,7% do total.
Os problemas mais críticos foram corrigidos e revalidados tecnicamente.
Além das correções, foi criada uma suíte de testes automatizados que não existia anteriormente.
A aplicação passou de zero para 48 testes automatizados.
Ao final do trabalho, também foram executados 28 cenários de validação manual em produção, sem falhas registradas nesses cenários.
Dois dos 87 apontamentos permaneceram em aberto.
E foram registrados dessa forma no relatório final.
Um deles dependia de acesso a um repositório que não estava disponível para a equipe responsável pela infraestrutura. O outro foi pausado por decisão do cliente para evitar interferência em uma ação de marketing que estava em andamento.
Essa transparência é parte importante de uma avaliação técnica.
O objetivo de um assessment não deveria ser produzir um relatório dizendo que “está tudo certo”.
Deveria permitir que quem responde pelo produto saiba exatamente o que foi resolvido, o que ainda representa risco e o que precisa acontecer a seguir.
A IA reduziu o custo de criar software. Não eliminou a engenharia.
Ferramentas de IA estão reduzindo drasticamente a distância entre uma ideia e sua primeira implementação.
Isso representa uma enorme oportunidade.
Empreendedores conseguem testar hipóteses antes de estruturar grandes equipes.
Áreas de negócio conseguem transformar necessidades em aplicações.
Empresas conseguem experimentar novos produtos digitais em uma velocidade que poucos anos atrás seria economicamente inviável.
Mas existe uma diferença importante entre quatro estágios:
demonstrar → validar → operar → escalar.
A IA tornou os primeiros estágios muito mais acessíveis.
Quando o software começa a assumir responsabilidades reais de negócio, entretanto, outras perguntas passam a importar.
Quem pode acessar cada informação?
Onde estão os dados?
Como os privilégios são controlados?
O que acontece quando uma integração falha?
Existem backups?
Há testes automatizados?
É possível observar o comportamento da aplicação?
O sistema consegue evoluir sem que uma alteração comprometa outra funcionalidade?
Os dados pessoais estão adequadamente protegidos?
Essas perguntas não desapareceram com a IA.
Na verdade, podem se tornar ainda mais importantes à medida que a quantidade de software produzido aumenta.
Nem todo software construído com IA precisa ser refeito
Existe também um risco no sentido contrário.
Ao encontrar problemas em uma aplicação desenvolvida rapidamente ou com forte apoio de IA, a conclusão não deveria ser automaticamente:
“Precisamos reescrever tudo.”
Isso pode significar desperdiçar aquilo que já funciona e reiniciar investimentos sem evidências suficientes de que uma reconstrução completa seja necessária.
Antes de decidir, é preciso entender tecnicamente o que existe.
O que pode ser preservado?
O que precisa ser corrigido imediatamente?
Quais problemas são pontuais e quais são estruturais?
A arquitetura atual suporta a próxima etapa do negócio?
Quanto esforço seria necessário para transformar a base existente em uma aplicação segura e sustentável?
E, somente então:
é melhor evoluir ou reconstruir?
Essa decisão deveria ser consequência de um diagnóstico, não de uma percepção.
Antes de escalar, descubra o que você realmente construiu
Estamos entrando em um cenário no qual criar a primeira versão de um software será cada vez mais rápido e acessível.
Isso muda profundamente o desenvolvimento de produtos digitais.
Mas também cria uma nova necessidade para as empresas.
Entre “a aplicação funciona” e “estamos preparados para colocar clientes, dados e operação sobre ela” existe uma etapa que não deveria ser ignorada.
É justamente nesse espaço que um assessment técnico gera valor.
Na iTalents, avaliamos a base existente, identificamos riscos, validamos tecnicamente os problemas encontrados e construímos um plano objetivo para a evolução da aplicação.
Porque software construído com IA pode ser um excelente começo.
Mas chegar mais rápido ao software não elimina a necessidade de engenharia. Torna ainda mais importante saber quando ela precisa entrar em cena.
Fabiano Dourado é Fundador & CTO da iTalents, estúdio de tecnologia e IA.