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Mais desenvolvedores do que nunca estão usando ferramentas de IA para ajudar e gerar código.
Enquanto a adoção da IA corporativa acelera, novos dados de Stack Overflow ‘A pesquisa de desenvolvedores de 2025 expõe um ponto cego crítico: a crescente dívida técnica criada pelas ferramentas de IA que geram soluções “quase certas”, potencialmente prejudicando os ganhos de produtividade que eles prometem a entregar.
A pesquisa anual de desenvolvedores da Stack Overflow é um dos maiores relatórios desses relatórios em um determinado ano. Em 2024 O relatório encontrou que os desenvolvedores não estavam preocupados que a IA ainda ficasse com seus empregos. Ironicamente, o excesso de pilha foi inicialmente impactado negativamente pelo crescimento da Gen Ai, com o declínio do tráfego e demissões resultantes em 2023.
A pesquisa de 2025 com mais de 49.000 desenvolvedores em 177 países revela um paradoxo preocupante na adoção da IA corporativa. O uso da IA continua subindo – 84% dos desenvolvedores agora usam ou planejam usar as ferramentas de IA, acima de 76% em 2024. No entanto, a confiança nessas ferramentas foi craterada.
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“Uma das descobertas mais surpreendentes foi uma mudança significativa nas preferências do desenvolvedor para a IA em comparação com os anos anteriores, enquanto a maioria dos desenvolvedores usa a IA, eles gostam menos e confiam menos neste ano”, disse Erin Yepis, analista sênior de pesquisa de mercado e insights da Stack Overflow, à VentureBeat. “Essa resposta é surpreendente porque, com todo o investimento e foco na IA em notícias de tecnologia, eu esperaria que a confiança cresça à medida que a tecnologia melhorar.”
Os números contam a história. Apenas 33% dos desenvolvedores confiam na precisão da IA em 2025, abaixo de 43% em 2024 e 42% em 2023. A favorabilidade da IA caiu de 77% em 2023 para 72% em 2024 para apenas 60% este ano.
Mas os dados da pesquisa revelam uma preocupação mais urgente para os tomadores de decisão técnicos. Os desenvolvedores citam “soluções de IA que estão quase certas, mas não exatamente”, pois sua principal frustração – 66% relata esse problema. Enquanto isso, 45% dizem que o código gerado pela IA leva mais tempo do que o esperado. As ferramentas da IA prometem ganhar ganhos de produtividade, mas podem realmente criar novas categorias de dívida técnica.
O fenômeno ‘quase certo’ interrompe os fluxos de trabalho do desenvolvedor
As ferramentas de IA não apenas produzem código obviamente quebrado. Eles geram soluções plausíveis que exigem uma intervenção significativa do desenvolvedor para se tornar pronta para produção. Isso cria um problema de produtividade particularmente insidioso.
“As ferramentas de IA parecem ter uma promessa universal de economizar tempo e aumentar a produtividade, mas os desenvolvedores estão gastando tempo abordando as falhas não intencionais no fluxo de trabalho causadas pela IA”, explicou Yepis. “A maioria dos desenvolvedores diz que as ferramentas de IA não abordam a complexidade, apenas 29% acreditavam que as ferramentas de IA poderiam lidar com problemas complexos este ano, abaixo de 35% no ano passado.”
Ao contrário do código obviamente quebrado que os desenvolvedores identificam e descartam rapidamente, as soluções “quase certas” exigem análise cuidadosa. Os desenvolvedores devem entender o que está errado e como corrigi -lo. Muitos relatam que seria mais rápido escrever o código do zero do que para depurar e corrigir soluções geradas pela IA.
A interrupção do fluxo de trabalho se estende além das tarefas de codificação individuais. A pesquisa descobriu que 54% dos desenvolvedores usam seis ou mais ferramentas para concluir seus trabalhos. Isso adiciona sobrecarga de troca de contexto a um processo de desenvolvimento já complexo.
Estruturas de governança corporativa trilha atrás da adoção
A rápida adoção da IA superou as capacidades de governança corporativa. As organizações agora enfrentam riscos potenciais de segurança e dívida técnica que não abordaram totalmente.
“A codificação da vibração requer um nível mais alto de confiança na produção da IA e sacrifica a confiança e as possíveis preocupações de segurança no código para uma recuperação mais rápida”, disse Ben Matthews, diretor sênior de engenharia da Stack Overflow, à VentureBeat.
Os desenvolvedores rejeitam amplamente a vibração da codificação para o trabalho profissional, com 77% observando que não faz parte de seu processo de desenvolvimento profissional. No entanto, a pesquisa revela lacunas em como as empresas gerenciam a qualidade do código gerado pela IA.
Matthews alerta que as ferramentas de codificação de IA alimentadas pelo LLMS podem e produzem erros. Ele observou que, embora os desenvolvedores conhecedores possam identificar e testar o código vulnerável, os LLMs às vezes são simplesmente incapazes de registrar nenhum erro que possam produzir.
Os riscos de segurança agravam esses problemas de qualidade. Os dados da pesquisa mostram que, quando os desenvolvedores ainda recorriam aos seres humanos para obter ajuda de codificação, 61,7% citam “preocupações éticas ou de segurança sobre o código” como um motivo essencial. Isso sugere que as ferramentas de IA introduzem desafios de integração em torno do acesso, desempenho e segurança de dados que as organizações ainda estão aprendendo a gerenciar.
Os desenvolvedores ainda usam o excesso de pilha e outras fontes humanas de especialização
Apesar de declinar a confiança, os desenvolvedores não estão abandonando as ferramentas de IA. Eles estão desenvolvendo estratégias mais sofisticadas para integrá -las aos fluxos de trabalho. A pesquisa mostra que 69% dos desenvolvedores gastaram algum tempo aprendendo novas técnicas de codificação ou linguagens de programação no ano passado. Destes, 44% usaram ferramentas habilitadas para API para aprender, acima dos 37% em 2024.
Mesmo com o aumento da codificação da vibração e da IA, os dados da pesquisa mostram que os desenvolvedores mantêm fortes conexões com a experiência humana e os recursos da comunidade. O Stack Overflow continua sendo a principal plataforma da comunidade com 84% de uso. O GitHub segue 67% e o YouTube em 61%. Mais de maneira reveladora, 89% dos desenvolvedores visitam o excesso de pilha várias vezes por mês. Entre eles, 35% se voltam para a plataforma especificamente após encontrar problemas com as respostas da IA.
“Embora tenhamos visto um declínio no trânsito, de forma alguma é tão dramático quanto alguns indicariam”, disse Jody Bailey, diretor de produtos e tecnologia, Venturebeat.
Dito isto, Bailey admitiu que os tempos mudam e as necessidades do dia-a-dia dos usuários não são as mesmas de 16 anos atrás, quando o excesso de pilha começou. Ele observou que não há um único site ou empresa que não veja uma mudança de onde os usuários vêm ou como agora estão se envolvendo com as ferramentas da Gen AI. Essa mudança está fazendo com que a pilha transborde de reavaliar criticamente como avalia o sucesso na era digital moderna.
“A vitalidade futura da Internet e o ecossistema de tecnologia mais amplo não serão mais definidos apenas pelas métricas de sucesso descritas nos anos 90 ou início dos anos 00”, disse Bailey. “Em vez disso, a ênfase está cada vez mais no calibre dos dados, na confiabilidade das informações e no papel incrivelmente vital das comunidades especializadas e indivíduos na criação meticulosamente, compartilhando e curadoria de conhecimento.“
Recomendações estratégicas para tomadores de decisão técnicos
Os dados do Stack Overflow sugerem várias considerações importantes para as equipes corporativas que avaliam as ferramentas de desenvolvimento de IA.
Invista em recursos de depuração e revisão de código: Com 45% dos desenvolvedores relatando maior tempo de depuração para o código de IA, as organizações precisam de processos mais fortes de revisão de código. Eles precisam de ferramentas de depuração projetadas especificamente para soluções geradas pela IA.
Manter pipelines de conhecimento humano: A dependência contínua de plataformas comunitárias e consulta humana mostra que as ferramentas de IA amplificam, em vez de substituir a necessidade de desenvolvedores experientes. Esses especialistas podem identificar e corrigir problemas de código gerados pela IA.
Implementar a adoção de IA encenada: A adoção bem -sucedida da IA requer uma integração cuidadosa com as ferramentas e processos existentes, em vez de substituir por atacado de fluxos de trabalho de desenvolvimento. Isso permite que os desenvolvedores aproveitem os pontos fortes da IA enquanto mitigam os riscos da solução “quase certa”.
Concentre -se na alfabetização da ferramenta de IA: Os desenvolvedores que usam ferramentas de IA diariamente mostram 88% de favorabilidade em comparação com 64% para usuários semanais. Isso sugere que as estratégias adequadas de treinamento e integração afetam significativamente os resultados.
Para empresas que desejam liderar o desenvolvimento orientado a IA, esses dados indicam que a vantagem competitiva não virá da velocidade de adoção da IA, mas do desenvolvimento de recursos superiores na integração do fluxo de trabalho de AI-humano e gerenciamento de qualidade de código gerado pela IA.
As organizações que resolvem o problema “quase certo”, transformando as ferramentas de IA em multiplicadores de produtividade confiáveis, em vez de fontes de dívida técnica, obterão vantagens significativas na velocidade de desenvolvimento e na qualidade do código.
