A Armadilha dos 60%: por que a IA acelera o Começo e trava no Final

Geradores de código entregam um salto inicial, mas projetos reais exigem humano + IA para chegar a 100%

Você abre o Lovable, o Cursor ou o Replit, descreve a ideia em poucas linhas e, em minutos, vê uma tela funcionando. Parece mágica. Parece que “agora vai!” Só que, quando a empolgação passa, chega a parte que ninguém coloca no vídeo de demo: integrar com o legado, lidar com regras de negócio que mudam, fechar as pontas de segurança, validar dados de verdade, colocar observabilidade, escrever testes, preparar deploy (colocar em produção), resolver o “só falha quando o cliente X faz Y”. 

E é aí que nasce a armadilha. 

Não porque essas ferramentas sejam ruins. Pelo contrário: elas são excelentes para tirar do papel, prototipar, acelerar o boilerplate (código repetitivo), sugerir caminhos e encurtar a distância entre ideia e primeira versão. O problema é que o marketing costuma vender um sonho implícito: “se você consegue fazer 10%, você consegue fazer 100%”. Na prática, muita gente chega num ponto em que não consegue mais avançar sozinha. 

O que são os “60%” (e por que esse número é simbólico) 

Os “60%” deste artigo não são um número científico cravado na pedra. Eles representam uma barreira típica: o momento em que a produtividade com IA deixa de crescer e começa a cair, porque o projeto entra na zona da complexidade real. 

E a ciência ajuda a entender por que esse número faz sentido como metáfora. Em um experimento controlado com GitHub Copilot [1], participantes com acesso à ferramenta concluíram uma tarefa de programação 55,8% mais rápido do que o grupo sem IA, o que costuma ser citado como um grande ganho de produtividade. 

Só que esse tipo de ganho aparece com mais força em tarefas bem definidas, com contexto limitado e começo-meio-fim claros. Quando você troca o “desafio de laboratório” por “trabalhar no seu repositório grande, cheio de dependências e decisões históricas”, o cenário muda: um estudo da METR [2] com desenvolvedores experientes em tarefas reais de projetos open source (código aberto) encontrou que, com ferramentas de IA, eles levaram 19% mais tempo para concluir o trabalho. 

Ou seja: a IA pode acelerar muito o início, mas não garante atravessar o último trecho. É exatamente esse último trecho que costuma separar o protótipo do produto. 

Por que a produtividade despenca depois do meio do caminho 

No começo, a IA brilha porque o problema está “limpo”: criar uma tela, montar um CRUD, conectar um endpoint (endereço de uma API), gerar componentes, sugerir estrutura, rascunhar uma API. O contexto ainda cabe na cabeça, e muitas vezes cabe até no contexto da ferramenta. 

Só que, conforme o produto cresce, aparecem camadas que vão além de escrever código. 

A regra de negócio deixa de caber em um prompt. A exceção vira a regra. O fluxo de cadastro vira antifraude, LGPD, conciliação, trilha de auditoria. O login simples vira SSO, MFA, controle de sessão, logs, bloqueio por comportamento. O banco funciona vira migração, performance, concorrência, rastreabilidade. O “deploy é só subir” vira pipeline (sequência de etapas), rollback (voltar a uma versão anterior), feature flags (controle de recursos), observabilidade, custos. 

Nesse ponto, a IA começa a errar de um jeito perigoso: ela parece confiante, mas não entende as restrições invisíveis do seu negócio e do seu ecossistema. Você gasta tempo descrevendo contexto, corrigindo suposições, revisando código, reexplicando o que já foi dito. A ferramenta continua ajudando, mas a sensação de piloto automático vai embora. E quem não é programador tende a ficar preso, porque falta o repertório para diagnosticar o que está quebrando e decidir o próximo passo. 

É aqui que nascem os projetos travados em 40%, 50%, 60%. Eles existem, rodam, parecem perto do fim, mas o fim nunca chega. 

A armadilha não é usar IA. É achar que IA substitui a senioridade 

Talvez a ideia mais difícil de engolir seja esta: hoje, a forma mais segura de usar geradores de código não é deixar a ferramenta fazer. É deixar a ferramenta acelerar um profissional que sabe o que está fazendo. 

Quando a complexidade sobe, o gargalo vira decisão. E decisão exige experiência. 

Um profissional sênior enxerga arquitetura, riscos, dívida técnica, padrões de integração, segurança, testabilidade e operabilidade. Ele usa Lovable, Cursor, Replit (e o que mais fizer sentido) como multiplicadores: para programar mais rápido, explorar alternativas, validar hipóteses e reduzir trabalho mecânico. Mas ele não terceiriza o entendimento. Ele governa o caminho. 

Isso explica por que a mesma ferramenta pode parecer milagre para um projeto e frustração para outro. O diferencial não é só a IA. É a combinação humano + IA. 

Como destravar a barreira dos 60% na prática 

Destravar não é dar mais prompts. É aplicar engenharia. 

É mapear requisitos e bordas, fechar regras de negócio, desenhar arquitetura coerente com o futuro do produto, garantir segurança e LGPD, implementar testes que deem confiança para evoluir, preparar deploy com rastreabilidade e rollback, medir performance e custo, conectar com sistemas existentes sem quebrar o que já funciona. 

A IA ajuda em cada um desses pontos, mas ela não fecha o projeto sozinha. Quem fecha é gente sênior, com método, usando IA como acelerador. 

Quer sair dos 60%? A Visionnaire sabe como destravar 

A Visionnaire é uma Fábrica de Software e IA com 30 anos de experiência. Isso significa duas coisas importantes para você que está com um projeto parado no “quase lá”. 

Primeiro: a gente não compra a narrativa de que “IA vai matar empresas de software”. A realidade é mais simples e mais útil: IA está mudando como software é feito, e quem combina ferramentas modernas com engenharia sólida entrega mais rápido e com mais qualidade. 

Segundo: a gente também não vende a ideia de que “é só IA”. Não é. Para atravessar a barreira dos 60%, o humano na equação precisa ser sênior, e precisa trabalhar com processo, arquitetura e responsabilidade de produção. 

Na prática, a Visionnaire pega o que já foi construído com ferramentas como Lovable, Cursor e Replit, entende o que está faltando, organiza o caminho e termina. A gente transforma protótipo em produto, MVP em operação, “funciona aqui” em “funciona em escala”. 

Se você sente que sua solução está presa em 40%, 50% ou 60%, talvez você não precise recomeçar. Você precisa destravar, mas não precisa fazer isso sozinho. Quer sair dos 60%? Fale conosco.