Quando alguém pede um sistema novo, quase nunca começa falando em códigos, servidores ou bancos de dados. Um dono de restaurante diz que precisa “parar de perder pedidos do delivery”. Uma escola quer “controlar melhor as notas e faltas dos alunos”. Uma clínica deseja “marcar consultas sem confusão de horários”. A engenharia de software entra justamente nesse cenário: é o conjunto de princípios, métodos e ferramentas usados para pegar esses pedidos genéricos e transformá-los em sistemas reais, que funcionam todos os dias. Na prática, isso significa detalhar fluxos de tela, definir regras de negócio, planejar integrações com outros sistemas, decidir como serão feitos testes e prever o que acontece quando algo dá errado. Em vez de ficar apenas na ideia “quero um app”, a engenharia de software organiza tudo em requisitos, tarefas e entregas que a equipe técnica consegue implementar.

Nesse processo, o gestor de software ocupa uma posição central. Ele está o tempo todo entre dois mundos: de um lado, o cliente, que fala em prazos, orçamento e problemas do negócio; de outro, a equipe técnica, que fala em arquitetura, APIs, performance e segurança. Em uma reunião com o cliente, por exemplo, o gestor precisa traduzir “quero um sistema rápido e fácil de usar” em algo verificável, como “tempo médio de resposta abaixo de dois segundos nas principais telas” ou “fluxo de compra em até três cliques”. Em seguida, leva isso para a equipe como metas técnicas, discute opções de implementação e, se necessário, volta ao cliente com alternativas: uma versão inicial mais simples, uma versão completa em prazo maior ou um pacote de funcionalidades dividido em fases.

Alinhar expectativas é justamente amarrar esses dois lados de forma clara. Imagine um cliente que diz: “Quero um aplicativo igual ao do banco X, mas pronto em três meses e com metade do orçamento”. Sem uma boa engenharia de software, esse pedido vira frustração na certa. Com um gestor atento, o processo é diferente: primeiro, ele pergunta o que exatamente o cliente admira no app do banco X (é a segurança? a facilidade de uso? o chat com atendente?). Depois, traduz isso em prioridades, mostra o custo de cada bloco de funcionalidade e propõe um escopo realista para a primeira versão. O cliente sai sabendo o que será entregue, o que ficará para futuras evoluções e quais trade-offs foram escolhidos. A equipe, por sua vez, recebe um plano concreto, com tarefas definidas e critérios de aceite objetivos.

Antes da era da inteligência artificial, boa parte desse trabalho de coordenação dependia de esforço manual. Para organizar um único projeto, o gestor passava horas alimentando planilhas, cruzando e-mails, copiando trechos de atas de reunião e atualizando ferramentas de gestão. Se o cliente mudava uma prioridade, era preciso ajustar cronograma, redistribuir tarefas, avisar todo mundo e revisar documentos. Quando alguém novo entrava na equipe, levava dias para entender o histórico do projeto, porque as informações estavam espalhadas em várias conversas e arquivos. Em muitos casos, o gestor acabava preso em atividades operacionais, com pouco tempo para análises mais profundas ou para acompanhar de perto o impacto do software no negócio.

Com a inteligência artificial aplicada à gestão, parte desses gargalos começou a ser reduzida. Hoje, ferramentas de gestão de projetos conseguem sugerir automaticamente quais tarefas devem ser priorizadas em um sprint, levando em conta prazo, dependências e capacidade da equipe. Em um projeto de aplicativo de entregas, por exemplo, o sistema pode indicar que é mais seguro finalizar primeiro o fluxo de cadastro de entregadores e o módulo de pagamentos, porque são áreas críticas para o funcionamento do negócio. O gestor deixa de refazer o planejamento do zero a cada mudança e passa a revisar recomendações, ajustando o que fizer sentido para o contexto.

A IA também ajuda a manter o contexto de clientes sempre à mão. Plataformas de CRM e atendimento integradas a modelos de linguagem conseguem resumir, em poucos parágrafos, meses de interações: reuniões realizadas, reclamações recorrentes, sugestões de melhoria, decisões de escopo. Antes de conversar com o responsável por uma rede de academias, por exemplo, o gestor pode pedir um resumo do histórico daquele cliente e receber uma síntese clara: quais funcionalidades já foram entregues, quais problemas surgiram, que pedidos ficaram pendentes. Em vez de procurar manualmente em e-mails e documentos, ele entra na conversa preparado, com um roteiro mais objetivo e com respostas mais rápidas.

No relacionamento com a equipe técnica, a IA também se torna aliada. Ferramentas de colaboração conseguem ler longas discussões em um ticket de suporte e gerar um resumo dos principais pontos, o que facilita a vida de quem assume o caso no meio do caminho. Assistentes de reunião gravam a conversa, geram uma transcrição e destacam automaticamente decisões tomadas e próximos passos, como “criar protótipo da nova tela até sexta” ou “valiar impacto da mudança na API de pagamentos”. A partir disso, o gestor consegue transformar rapidamente esses itens em tarefas, atribuir responsáveis e ajustar prazos, sem depender de anotações soltas ou da memória de quem participou.

Outra frente importante é o uso da IA para monitorar riscos e evitar retrabalho. Com base no histórico de projetos da empresa, modelos preditivos podem alertar quando um conjunto de tarefas está grande demais para caber em um ciclo de entrega, quando uma equipe está sobrecarregada ou quando um aumento repentino no número de erros em produção indica problemas de qualidade. Em um sistema de reservas de hotel, por exemplo, a IA pode detectar que as falhas estão concentradas em um módulo recém-alterado e sugerir que o gestor priorize testes adicionais ali antes de liberar novas funcionalidades. Em vez de descobrir o problema apenas depois que clientes começam a reclamar, a equipe age preventivamente.

Nada disso significa que a IA substitui o papel do gestor ou da engenharia de software. As ferramentas ajudam a organizar tarefas, resumir conversas e apontar padrões que seriam difíceis de enxergar manualmente, mas elas não definem sozinhas qual é o objetivo do projeto, até onde o orçamento pode ir ou que riscos a empresa está disposta a assumir. Quem continua fazendo essas escolhas é o gestor, com base em diálogo com o cliente, com a equipe e com a direção do negócio. A diferença é que, com apoio da IA, ele toma essas decisões com mais informação, menos improviso e mais tempo para pensar estrategicamente.

Pesquisas em gestão de projetos e engenharia de software têm mostrado justamente esse caráter complementar da IA. Estudos recentes apontam que ferramentas inteligentes são eficazes para automatizar rotinas, apoiar análises de risco e sugerir alocação de recursos, enquanto o julgamento humano permanece essencial na definição de prioridades e na mediação entre interesses técnicos e de negócio. Em paralelo, trabalhos acadêmicos exploram o uso de modelos de linguagem para apoiar atividades como captura de requisitos, geração de casos de teste e análise de incidentes em produção, sempre com o profissional no centro do processo. Para quem se interessa por tecnologia e gestão, enxergar essa convergência é um passo importante: a engenharia de software continua sendo a base que dá forma aos projetos, e a inteligência artificial surge como uma camada adicional que amplia a capacidade do gestor de organizar tarefas, manter o contexto de clientes e conduzir conversas difíceis com mais clareza e segurança.

Autor: Leonardo Silva da Veiga Marinho Barbosa 

Referências

• PRESSMAN, R. S.; MAXIM, B. R. Engenharia de Software: uma abordagem profissional. 8. ed. McGraw-Hill, 2016.
  
• SOMMERVILLE, I. Engenharia de Software. 10. ed. Pearson, 2016.
  
• PMI – Project Management Institute. Pulse of the Profession: AI Innovators. PMI, 2023.
  
• NENNI, M. E. et al. How Artificial Intelligence Will Transform Project Management. Journal of Management Control, 2024.
  
• VERGARA, D. et al. Trends and Applications of Artificial Intelligence in Project Management. Electronics, 2025.
  
• LI, X. et al. AI Tools for Predictive Analytics, Risk Assessment and Decision-Making in Project Management. International Journal of Academic Management Research, 2024.