Harness Engineering: a engenharia que a era da IA tornou inevitável

“A IA mudou a forma como escrevemos código. Agora ela vai mudar a forma como construímos software.”

Nos últimos meses, uma pergunta passou a dominar reuniões, conferências e conversas entre equipes de tecnologia:

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“Qual IA vocês estão usando?”

É uma pergunta legítima.

Mas acredito que ela parte de uma premissa equivocada.

O verdadeiro diferencial competitivo não será a IA que sua empresa utiliza. Será o ambiente que você construiu para que ela consiga gerar valor.

Porque escrever código nunca foi o maior desafio da engenharia de software.

O maior desafio sempre foi entender contexto.

Por que aquele serviço existe?

Qual problema de negócio ele resolve?

Quais decisões arquiteturais são inegociáveis?

Onde estão os riscos?

Quais regras não podem ser quebradas?

Essas respostas raramente estão em uma documentação.

Na maioria das empresas, elas vivem na cabeça das pessoas.

Durante anos isso foi suficiente. Um desenvolvedor experiente conseguia transmitir esse conhecimento para outro. Lentamente, por meio de reuniões, revisões de código e inúmeras conversas.

A chegada dos agentes de IA muda completamente esse cenário.

Hoje uma IA consegue produzir milhares de linhas de código em poucos minutos.

Mas ela não entende a empresa.

Ela não conhece o cliente.

Ela não participou das decisões difíceis.

Ela apenas trabalha com o contexto que recebe.

Quanto mais poderosa a IA se torna, mais importante passa a ser a qualidade desse contexto.

É justamente por isso que acredito que estamos entrando em uma nova fase da engenharia de software.

Uma fase em que escrever código deixa de ser o centro da discussão.

O foco passa a ser construir ambientes onde humanos e agentes consigam colaborar de forma confiável.

É esse conjunto de práticas que tenho chamado de Harness Engineering.

Não como um framework.

Não como uma ferramenta.

Mas como uma disciplina de engenharia.

Uma disciplina que busca criar sistemas onde o conhecimento deixa de depender exclusivamente das pessoas.

Onde decisões arquiteturais são registradas.

Onde o domínio do negócio é explícito.

Onde documentação acompanha a evolução do sistema.

Onde testes descrevem comportamento, e não apenas verificam implementação.

Onde pipelines automatizam qualidade.

Onde a arquitetura facilita o entendimento em vez de escondê-lo.

Durante muito tempo falamos sobre DevOps.

Depois falamos sobre Platform Engineering.

Agora acredito que veremos crescer outra preocupação: a engenharia do contexto.

Porque agentes de IA não precisam apenas de código.

Eles precisam de intenção.

Precisam entender por que uma decisão foi tomada.

Precisam conhecer as restrições do negócio.

Precisam enxergar as relações entre os sistemas.

Sem isso, produzirão software rapidamente.

Mas não necessariamente produzirão o software certo.

Comecei a enxergar projetos por essa perspectiva.

Cada ADR bem escrita reduz dúvidas futuras.

Cada bounded context bem definido facilita novas funcionalidades.

Cada regra de negócio documentada diminui dependências de pessoas específicas.

Cada decisão arquitetural registrada melhora tanto a experiência de um novo desenvolvedor quanto a de um agente de IA.

Talvez esse seja o maior impacto da inteligência artificial na engenharia.

Não automatizar a programação.

Mas nos obrigar a organizar o conhecimento que sempre existiu de maneira informal.

Se isso acontecer, a IA terá feito algo muito maior do que escrever código.

Ela terá elevado o padrão da engenharia de software.

E, na minha visão, esse é exatamente o papel do Harness Engineering.

Entre Dobras

A tecnologia muda rapidamente.

Os princípios que sustentam bons sistemas não.

Nesta newsletter compartilho reflexões sobre arquitetura, engenharia de software, IA e construção de empresas de tecnologia — sempre procurando entender o que acontece entre as dobras das grandes decisões.

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