De acordo com a pesquisa TIC Domicílios 2025, realizada pelo Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br) e divulgada pelo Centro de Pesquisas para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.br), a inteligência artificial tornou-se parte integrante do cotidiano de quase um terço (32%) dos usuários de internet no Brasil. Os grandes acontecimentos recentes no universo da inteligência artificial mostram uma mudança clara: a IA deixou de ser apenas um modelo avançado e passou a funcionar como infraestrutura integrada a produtos reais. Para quem escreve código, a IA deixou de ser um componente isolado e passou a funcionar como infraestrutura aplicada, semelhante a bancos de dados, serviços de nuvem ou pipelines de processamento.
O avanço dos modelos multimodais, capazes de lidar com texto, imagem e vídeo, tem deslocado o foco do desenvolvimento. Em vez de implementar algoritmos complexos internamente, equipes técnicas passam a concentrar esforços na integração de serviços, no controle de latência e na previsibilidade dos fluxos.
Na prática, grande parte do trabalho técnico hoje está em:
- definir inputs e outputs claros
- validar dados antes de enviar para serviços de IA
- tratar estados intermediários e falhas
- garantir previsibilidade em fluxos não determinísticos
As ferramentas para geração de conteúdo visual ilustram perfeitamente esse cenário. Soluções que utilizam inteligência artificial para transformar foto em vídeos demonstram como tarefas antes complexas podem ser abstraídas em serviços integráveis.
Apesar de o código ficar mais enxuto, as decisões técnicas se tornam mais estratégicas. Questões como versionamento, testes, dependência de terceiros e experiência do usuário passam a pesar mais do que a implementação do modelo em si.
A inteligência artificial não elimina a necessidade de código. Ela redefine que tipo de código precisa ser escrito. Para desenvolvedores, o desafio atual é menos “fazer IA” e mais integrá-la de forma eficiente, segura e escalável. Plataformas como Vidnoz ajuda a ilustrar essa nova fase, na qual a IA é consumida como serviço, permitindo que equipes foquem no produto e não na complexidade do modelo.
