Humano continua responsável mesmo quando IA escreve o código, diz Hugo Venturini

Em episódio do podcast Engineering Culture, da InfoQ publicado em 13 de novembro de 2026, o editor Shane Hastie entrevistou o engenheiro Hugo Venturini sobre um problema que a adoção de IA generativa↳IA generativa81 conteúdosIA Generativa: 5 alternativas para começar a usar em 2025AI · jan 2025Gartner Revela o Futuro da IA GenerativaAI · jul 2024IA Generativa: Pesquisa global aponta Brasil como segundo país mais otimista com a tecnologiaAI · mar 2024Ver tudo em AI → tornou mais visível: quem responde quando o código escrito por um agente dá errado.

Venturini tem currículo que passa por tipagem de linguagens, busca e cultura organizacional. Ele defendeu doutorado em 2008 sobre depuração de código otimizado, foi gerente no Meta (então Facebook) responsável pelo verificador de tipos e pelo compilador da linguagem Hack, fundou e fez crescer a própria empresa, e foi CTO da Qwant, o buscador europeu, à frente de 90 pessoas entre engenheiros de rede e pesquisadores de IA. Hoje trabalha numa startup de ferramentas para IA.

A IA não tira a responsabilidade de ninguém

O ponto central da conversa é direto: para Venturini, a IA é uma ferramenta poderosa, mas quem a opera continua no comando e deve responder pelo resultado.

A IA é só mais uma ferramenta. E ainda assim, se ela falha, quem está conduzindo essa grande ferramenta é responsável, está no comando e deve responder pelo que deu errado.

Hugo Venturini, engenheiro de software e ex-CTO da QwantAI is just another tool. And yet if it fails, the one conducting this great tool is accountable, is in charge and should answer what goes wrong.

Segundo ele, código gerado por IA precisa ser preciso "até o ponto e vírgula", e quando a ferramenta erra, uma boa engenharia em torno do modelo consegue dar o feedback certo para que ele se corrija sozinho antes de chegar ao humano.

O problema das pull requests gigantes já existia antes da IA

Hastie trouxe um sintoma comum nas equipes hoje: pull requests cada vez maiores, às vezes de milhares de linhas, empilhadas em filas de revisão. Venturini discorda que isso seja um problema criado pela IA.

Para ele, o tamanho de PR já era um desafio antes dos agentes de código, e a resposta não muda: nem tudo precisa de revisão humana linha a linha.

• Código que compila e passa nos testes que a própria equipe escreveu já passou por boa parte da verificação possível.
• Equipes maduras já operavam por confiança: um engenheiro sênior pode mesclar sem revisão alheia, assumindo a responsabilidade se algo quebrar.
• O que de fato precisa de revisão humana são o núcleo do produto (por qualidade) e os trechos que espalham conhecimento entre a equipe.

Venturini reconhece um problema novo, esse sim ligado à IA: não o tamanho de cada diff, mas o número de diffs que a IA permite gerar em paralelo. Ele admite não ter resposta pronta para isso e disse publicamente, no podcast, que busca ouvir como outras equipes resolvem a questão.

O precedente da Microsoft de 2014

Para ilustrar como fusão de papéis pode elevar qualidade, Venturini citou um caso concreto de sua própria trajetória: em 2014, a Microsoft fundiu a carreira de engenheiro de software com a de testador, encerrando o ciclo em que um grupo escrevia código e outro o testava separadamente.

Ao remover a etapa oficial de teste feita por outra pessoa, isso de fato elevou a qualidade do software. E o motivo, eu acredito, é que isso tornou os engenheiros de software responsáveis pelo produto final, não por uma etapa isolada da cadeia.

Hugo VenturiniBy removing the official testing step by somebody else, it actually raised the quality of the software. And the reason I believe is because it made software engineers accountable for the final product, not one step of the chain.

O risco, segundo ele, é que a IA reverta esse ganho: ao transformar todo engenheiro num "testador" do que o modelo gera, a responsabilidade pelo produto completo pode se diluir de novo, se as pessoas passarem a culpar a ferramenta em vez de se verem como donas do resultado. Venturini relatou ter notado queda de qualidade em softwares que usa, coincidindo com reportagens de imprensa sobre uso intenso de IA por essas equipes, embora não tenha apontado casos específicos.

Papéis colapsando: PM, arquiteto, testador

A IA também está apagando fronteiras entre funções que o crescimento das organizações havia separado ao longo de décadas, como product manager, arquiteto e testador. Em startups pequenas, uma mesma pessoa acumula todos esses papéis; empresas grandes fragmentam essas funções em especialistas.

Para Venturini, a IA empurra as organizações de volta ao modelo de startup, em que todo mundo faz um pouco de tudo, só que agora com ferramentas que permitem a qualquer um exercer papéis em que nunca foi treinado. Ele defende que isso exige investimento deliberado em treinamento, porque a IA responde bem à pergunta feita, mas não substitui a habilidade de fazer a pergunta certa, algo que ele associa diretamente à senioridade.

Transparência como pré-condição para accountability

A segunda metade da conversa tratou de como líderes constroem a cultura que permite às pessoas assumirem responsabilidade sem medo. Venturini contou um caso pessoal: assumiu como CTO uma empresa com cultura organizacional que classificou como quebrada, marcada por mentira e ocultação de informação.

As pessoas ousam fazer as coisas quando sabem que serão responsabilizadas, mas não culpadas, pelo que acontece.

Hugo VenturiniPeople dare to do things if they know they will be accountable but not blamed for what happens.

A solução que ele descreveu teve passos concretos:

1. Instituir uma sessão semanal de perguntas e respostas aberta a toda a equipe, respondendo com honestidade, inclusive admitindo erros publicamente.
2. Nomear soluções e produtos, nunca pessoas, ao discutir problemas.
3. Criar um canal de perguntas anônimas, repassadas por gestores de outras áreas para que nem ele pudesse identificar a origem.
4. Deixar que a equipe votasse nas perguntas mais relevantes para a sessão seguinte.

Segundo ele, o efeito foi gradual: as primeiras perguntas eram fáceis, mas, com o tempo, a equipe passou a trazer questões difíceis, sinal de que a confiança havia se estabelecido.

Mudança de cultura não depende de hierarquia

Questionado sobre como alguém sem poder formal na organização poderia promover essa cultura, Venturini respondeu que não existe cargo de "apenas" líder de equipe: toda posição tem algo a contribuir. Ele citou ter visto times isolados dentro de uma empresa de 1.200 pessoas adotarem essas práticas de transparência por conta própria, com impacto menor por estarem restritos a um time, mas ainda assim relevante.

Para ele, gestores de nível intermediário enfrentam uma dificuldade particular: respondem simultaneamente pelo próprio time e por fazerem parte de um colegiado de gestores com objetivos que às vezes conflitam com os da equipe. A recomendação dele é liderar pelo exemplo em escala pequena e deixar que o resultado visível convença outros gestores a replicar a prática.

O que fica em aberto

Venturini foi explícito sobre não ter resposta pronta para o problema do volume de pull requests geradas por IA, mesmo quando cada uma é pequena e revisável individualmente. Ele também não apresentou métricas que comprovem a queda de qualidade de software que diz ter observado, tratando-a como percepção pessoal, não como dado fechado. A entrevista completa, com a transcrição integral, está disponível no site da InfoQ.

Fonte: InfoQ