Remova barreiras à IA e eleve os resultados da sua equipe

A adoção de Inteligência Artificial (IA) em times técnicos cresce rapidamente, além disso, traz ganhos de produtividade e novas oportunidades de inovação. Segundo o Developer Experience Report 2025 da Atlassian, 99% dos desenvolvedores já economizam tempo com o uso de IA, e 68% ganham mais de 10 horas por semana. Por consequência, Esses dados refletem um movimento global de transformação no desenvolvimento de software, onde a IA passa a desempenhar um papel estratégico, indo além de um simples recurso auxiliar. No entanto, muitos desses ganhos são neutralizados por barreiras como ineficiências organizacionais, falta de integração e ausência de governança de dados. Ou seja, sem uma base sólida, a IA pode até gerar benefícios pontuais, mas não consegue promover mudanças sustentáveis.  

Neste artigo, apresentamos como a Vericode ajuda empresas a superar obstáculos e acelerar resultados, com uma abordagem prática que une integração, segurança e capacitação. 

Onde estão as barreiras mais comuns? 

Apesar do entusiasmo com a IA, sua adoção enfrenta desafios recorrentes que, em muitos casos, comprometem seu pleno potencial. Com frequência, as iniciativas comecem de forma desorganizada, com diferentes equipes testando soluções isoladamente, sem alinhamento com os objetivos estratégicos da organização. Além disso, há um fator cultural importante: a resistência à mudança. Muitos profissionais ainda veem a IA com desconfiança, seja por receio de substituição, seja por falta de conhecimento sobre seu funcionamento prático. 
 
Entre as barreiras mais relatadas, destacam-se: 

• Dificuldade em encontrar informações sobre serviços, documentações e APIs: 
  Consequentemente, A falta de centralização das informações técnicas compromete a experiência do desenvolvedor e, além disso, atrasando entregas e aumentando o tempo de resolução de problemas.
• Adaptação a novas tecnologias sem onboarding estruturado: 
  Nessas situações, a ausência de um processo de onboarding técnico eficiente faz com que os desenvolvedores enfrentem obstáculos para entender novas ferramentas e fluxos e, com isso, comprometam a curva de produtividade.
• Troca constante de contexto entre ferramentas e sistemas: 
  Em muitos casos, alternar entre múltiplas plataformas causa perda de foco e impacto direto na eficiência do time e, além disso, aumenta o risco de falhas operacionais.
• Falta de integração entre equipes e colaboração truncada: 
  Por um lado, a ausência de ferramentas conectadas e de um fluxo de comunicação padronizado dificulta o alinhamento entre times técnicos e de negócio. Como consequência, isso pode gerar ruídos, retrabalho e perda de visibilidade sobre prioridades.
• Falta de alinhamento entre líderes e desenvolvedores quanto às reais causas de atrito: 
  Sem visibilidade sobre os desafios enfrentados na operação, as lideranças podem tomar decisões desalinhadas com a realidade da equipe, aumentando o atrito e reduzindo o engajamento.

O paradoxo da adoção de IA 

O estudo da Atlassian revela um paradoxo interessante: times ganham até 10 horas semanais com o uso da IA, mas perdem tempo equivalente lidando com ineficiências. Essas perdas geralmente ocorrem em tarefas repetitivas, buscas por informação, processos manuais e falhas de comunicação. Para gerar valor real, a IA precisa ser aplicada estrategicamente, com foco, na resolução dos pontos de fricção ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento de software (SDLC). Isso significa que é preciso considerar desde a concepção e documentação até a codificação, testes, deploy e suporte. Caso contrário, sem essa visão sistêmica, a IA pode acabar sendo apenas mais uma ferramenta mal aproveitada no meio do caos.

Como removemos barreiras na prática? 

Por isso, a Vericode aplica uma abordagem prática e integrada, que permite acelerar a adoção de IA de forma segura e escalável. Além disso, mais do que fornecer ferramentas, atuamos como parceiros na construção de uma jornada personalizada para cada organização. A partir disso, nossa atuação passa por quatro pilares principais:

• Diagnóstico profundo: realizamos uma imersão nos processos da empresa para mapear tarefas críticas, identificar gargalos e reconhecer oportunidades de automação com IA. 
• Integração no fluxo de trabalho: implementamos a IA diretamente em ferramentas como Jira, Confluence, Bitbucket, Compass e Jira Service Management, sem exigir rupturas ou novas plataformas. 
• Governança e segurança: estabelecemos políticas claras de uso, criamos fluxos de auditoria e asseguramos a proteção dos dados sensíveis, mantendo a conformidade com regulamentações. 
• Capacitação e cultura: promovemos treinamentos práticos, entregamos materiais de apoio e criamos canais para feedbacks constantes, garantindo que a cultura de IA se enraíze de forma positiva. 

Casos práticos:

A seguir, destacamos três aplicações reais da inteligência artificial em diferentes frentes de atuação, mostrando como ela pode eliminar obstáculos recorrentes e melhorar a experiência dos times técnicos: 

1. IA no Desenvolvimento: revisões de código mais ágeis

No desenvolvimento de software, uma das barreiras mais comuns é o tempo gasto em revisões manuais de código, que muitas vezes são lentas e sujeitas a erros. Com a IA integrada ao Bitbucket, é possível automatizar parte desse processo, analisando pull requests com mais rapidez e precisão. Como resultado, empresas que adotaram essa solução relataram uma redução de 35% no tempo de revisão e uma queda significativa no número de bugs em produção. Essa automação libera tempo dos desenvolvedores e eleva a qualidade do código entregue.

2. IA no Marketing Técnico: produção de conteúdo com mais consistência

Equipes de marketing técnico precisam transformar informações complexas em materiais acessíveis e padronizados. Utilizando IA no Confluence, é possível gerar rascunhos automáticos com base em tickets e documentações pré-existentes. Essa aplicação prática contribui para a padronização da linguagem e aumenta a produtividade em cerca de 40%. Dessa forma, a IA se torna uma aliada na criação de conteúdos técnicos mais consistentes, melhorando o alinhamento entre produto, marketing e público final.

3. IA no Suporte: atendimento mais rápido e estratégico

No atendimento ao cliente, a IA vem sendo utilizada como primeiro nível de suporte no Jira Service Management. Configurada para resolver automaticamente até 70% dos tickets mais comuns, a tecnologia reduz em 50% o tempo médio de resposta e melhora métricas como o NPS. Enquanto a IA resolve demandas repetitivas, os agentes humanos podem se dedicar a casos mais complexos, garantindo um atendimento mais personalizado, eficiente e estratégico.

Antes e depois da adoção estruturada de IA 

Em geral, os resultados mais expressivos surgem quando a IA deixa de ser um experimento e passa a ser uma estratégia. Por esse motivo, a seguir comparamos alguns aspectos-chave antes e depois de uma adoção estruturada:

• Uso de IA: de experimentos isolados para casos claros e integrados 
• Integração: de ferramentas desconectadas para IA inserida no fluxo de trabalho 
• Segurança: de baixa confiança em dados para governança sólida 
• Cultura: de resistência à mudança para adoção consistente e participativa 

Recomendações para acelerar a adoção de IA 

Com base na experiência da Vericode e nos insights do relatório da Atlassian, reunimos recomendações práticas para adotar IA de forma estratégica. A partir disso, é possível alinhar tecnologia e objetivos de negócio. Além disso, essas recomendações ajudam a mitigar riscos e acelerar os ganhos. Em outras palavras, trata-se de transformar a IA em uma aliada real do desempenho organizacional.

• Comece pelo problema certo, e não pela moda: 
  Evite implementar IA apenas por tendência. Mapeie os principais gargalos e use a tecnologia para resolver dores reais. 

• Priorize pontos de fricção com alto impacto: 
  Escolha áreas críticas, como revisões de código, documentação ou atendimento, para aplicar IA e gerar valor desde o início. 

• Integre com ferramentas já usadas e cuide da segurança: 
  Aproveite seu ecossistema atual (Bitbucket, Jira, Confluence) e implemente políticas de privacidade e controle de acesso desde o começo. 

• Capacite a equipe e envolva o time na estratégia: 
  Invista em treinamentos contínuos e traga os times para construir juntos a jornada com IA. Isso aumenta adesão e reduz resistências. 

• Monitore, otimize e evolua com base em dados: 
  Acompanhe resultados, ajuste os fluxos e use métricas para garantir que a IA esteja realmente contribuindo com o negócio. 

Conclusão

A adoção de IA está crescendo, mas só entrega valor real quando acompanhada da remoção de barreiras operacionais. O Developer Experience Report 2025 reforça que, sem resolver fricções, as horas economizadas se perdem em retrabalhos e ineficiências. Por isso, é essencial ir além da tecnologia e investir em um ecossistema robusto que envolva diagnóstico, integração, capacitação e governança. Quando bem implementada, a IA se transforma em vantagem competitiva real, aumentando a produtividade, acelerando entregas e elevando a experiência dos desenvolvedores. 

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