Fizemos um experimento de engenharia assistida por IA do zero ao deploy: o utilitário web Calculadoras do Motorista, sem backend, publicado e no ar. O produto em si é modesto — cinco calculadoras para motoristas. O que vale registrar é onde a IA acelerou o ciclo, onde ela exigiu mais revisão humana, e por que arquitetura continuou sendo o gargalo certo.

Onde a IA acelerou de verdade

A geração de artefatos de planejamento — PRD, épicos e histórias com critérios de aceite testáveis — foi onde o ganho de velocidade apareceu com mais clareza. O mesmo vale para a escrita mecânica de módulos repetitivos: cada calculadora nova seguindo o mesmo contrato de tipos, o mesmo shell de layout, o mesmo padrão de analytics. Uma vez que o contrato estava fixado, adicionar a quarta e a quinta calculadora foi trabalho quase mecânico.

Onde exigiu mais revisão humana

Justamente nos pontos de acoplamento entre partes construídas de forma independente. A arquitetura original definia o contrato de cada calculadora em prosa, sem fixar um dicionário único de chaves de campo compartilhadas nem um dono explícito do grafo de navegação cruzada entre ferramentas. Uma revisão adversarial dedicada — feita antes de qualquer código — simulou dois desenvolvedores seguindo a mesma regra de forma legítima e ainda assim divergindo. Encontrou o problema. A arquitetura foi emendada antes de virar implementação.

Depois, já em implementação, um code review corrigiu um bug de lógica de consentimento (LGPD) — e essa própria correção quebrou um outro comportamento já validado, pego e corrigido no mesmo ciclo. Essa camada de revisão também usou IA, como ferramenta separada da que conduziu o restante do fluxo — o que reforça o ponto central: mesmo a revisão sendo assistida por IA, o critério de aceitar, ajustar ou adiar cada achado continuou sendo decisão humana.

Por que a arquitetura continuou sendo o gargalo certo

Porque é o único lugar onde decisões como “nunca lançar exceção, sempre retornar erro como dado” ou “estado de UI vive em query params, nunca em store global” evitam que a próxima calculadora reintroduza o mesmo problema que a revisão adversarial já tinha fechado. IA escreve módulos rápido; não impede, sozinha, que dois módulos divirjam de forma incompatível se a regra que os une não estiver fixada.

Arquitetura resumida

Sem servidor de origem próprio: o navegador consulta DNS, passa por CDN e recebe HTML/CSS/JS estático de um bucket de armazenamento de objetos. O deploy é automatizado a cada push na branch principal, e a infraestrutura é provisionada como código, com dois ambientes independentes.

O risco que vale nomear

Confundir velocidade de geração com qualidade de decisão. Um módulo pode nascer funcional e ainda assim divergir silenciosamente do resto do sistema — como quase aconteceu aqui, se a revisão adversarial da arquitetura não tivesse existido como etapa formal. Ciclo rápido sem ponto de revisão não é ciclo maduro, é dívida técnica com prazo de entrega mais curto.

Isso não é um argumento contra usar IA no ciclo de engenharia. É um argumento a favor de manter os pontos de revisão que sempre importaram — só que agora, com mais volume de código passando por eles.