IA, autonomia e código vivo: Minha jornada rumo ao desenvolvimento evolutivo

Quando comecei no desenvolvimento, ainda no SENAI, minha preocupação era só fazer o site funcionar. HTML, CSS, um pouco de Bootstrap, JavaScript ali e pronto. Era o suficiente. Eu queria ver resultado na tela. Fazer funcionar era o que importava.

Mas as coisas mudaram rápido.

Durante a faculdade de Ciência da Computação, minha visão de tecnologia se expandiu. E não foi apenas pelas aulas. O verdadeiro ponto de virada foi quando conheci o ChatGPT. No começo, usava só pra revisar exercícios, melhorar código, entender melhor um algoritmo ou até mesmo para criar provas e questionários. Mas aos poucos, percebi que a IA estava deixando de ser uma simples ferramenta e começava a ser uma parceira de trabalho.

Hoje, com 4 anos de estrada como dev, a IA está em tudo o que faço. Do Visual Studio Code com o GitHub Copilot ao uso diário de modelos conversacionais para discutir arquitetura, depurar lógica, escrever testes e até validar ideias de produto.

E foi essa convivência constante com a IA que me despertou pra uma ideia que me persegue até hoje:

“E se o próprio sistema que estou construindo pudesse aprender com seus erros? Se ele se corrigisse sozinho? Se não apenas funcionasse, mas fosse autônomo? E se fosse tão avançado que não precisasse mais de mim?”

Confesso que aqui tive uma vibe de Exterminador do Futuro, hahah. Mas a ideia ficou na minha cabeça.

De Ferramenta de Apoio a Arquitetura Viva: Como a IA Mudou Meu Jeito de Programar

Durante muito tempo, pensamos em IA como algo que ajuda o programador. Mas quanto mais eu usava IA, mais percebia que ela podia estar dentro da aplicação não apenas ao lado de quem a desenvolve. Foi assim que me descobri os chamados sistemas autocurativos (self-healing systems): aplicações que se monitoram, detectam falhas e se corrigem automaticamente. Sem precisar reiniciar, sem esperar alguém ler um log, sem pedir socorro.

E quanto mais me aprofundava, mais percebia que isso é menos sobre linguagem ou framework, e mais sobre mentalidade de desenvolvimento. Claro, uso muito .NET 9, ML.NET, OpenTelemetry, Orleans, Polly, e várias outras. No fim, tudo gira em torno do mesmo conceito: desenvolver software que se cuida.

Como Funciona uma Aplicação Autocurativa?

Imagine um sistema que:

• ⚡ Percebe que sua performance está caindo por causa de uma fila congestionada e escala dinamicamente os consumidores.
• 🔄 Muda sua estratégia de cache quando identifica erros repetidos vindos de um endpoint instável.
• 🧠 Aprende com logs de falhas e se antecipa a erros comuns antes que eles se repitam.

Não estou falando de automação simples. Isso vai além do clássico "se falhar, tenta de novo". Estou falando de tomada de decisão com base em aprendizado e contexto, com a IA no centro disso tudo.

Um exemplo de codigo quando estava aprendendo, esse é um sistema que Escala Consumidores Automaticamente

csharp
CopyEdit
using System;

namespace AutocurativoDemo
{
  public class QueueMonitor
  {
      private int _consumerCount = 5;

      // Método que monitora o tamanho da fila e decide escalar
      public void MonitorQueueLength(int queueLength)
      {
          Console.WriteLine($"Tamanho da fila atual: {queueLength}");
          
          if (queueLength > 100)
          {
              ScaleUpConsumers();
          }
          else if (queueLength < 20 && _consumerCount > 1)
          {
              ScaleDownConsumers();
          }
          else
          {
              Console.WriteLine("⚖️ Fila está estável, sem mudanças na escala.");
          }
      }

      private void ScaleUpConsumers()
      {
          _consumerCount++;
          Console.WriteLine($"🔼 Escalando consumidores para {_consumerCount}");
      }

      private void ScaleDownConsumers()
      {
          _consumerCount--;
          Console.WriteLine($"🔽 Reduzindo consumidores para {_consumerCount}");
      }
  }

  class Program
  {
      static void Main(string[] args)
      {
          var monitor = new QueueMonitor();

          int[] filaSimulada = { 50, 120, 130, 90, 15, 10, 25, 105 };

          foreach (var tamanho in filaSimulada)
          {
              monitor.MonitorQueueLength(tamanho);
              Console.WriteLine("---------------------------");
              System.Threading.Thread.Sleep(1000);
          }
      }
  }
}

De modo simples ele simula um sistema que monitora o tamanho da fila de tarefas e ajusta dinamicamente o número de consumidores para manter a performance ideal.

Minha Implementação na Prática (E o Que Aprendi)

Fui testando essa ideia aos poucos. Nada muito grande, mas o suficiente pra ver que funciona:

• 📊 Observabilidade em tempo real: comecei a medir tudo logs, métricas, tracing. O sistema precisa saber como está antes de se ajustar.
• 🤖 Modelos de IA simples: usei desde detecção de anomalias com ML.NET até integração com bibliotecas Python via interop.
• 📚 Catálogo de autocorreções: toda anomalia detectada precisa de uma ação possível: reiniciar, escalar, degradar, trocar rota, etc.
• 📈 Aprendizado com histórico: comecei a registrar quais ações davam mais certo para certos tipos de falhas.
• 🔐 Controle com segurança: tudo passa por feature flags, logs e reversibilidade. Se a IA errar, preciso poder desfazer.

Esses pequenos módulos autocorretivos mudaram a forma como encaro arquitetura. Hoje, não penso mais só em “funcionar”. Penso em sobreviver com dignidade (prosperar está no futuro 😁).

Mesmo com tanto avanço, um sistema totalmente autônomo ainda está distante. Mas pequenas demonstrações de autonomia já são possíveis e extremamente valiosas.

IA Não é Mais Diferencial. É Fundamento.

O que antes era um truque para corrigir exercício virou minha maior aliada no dia a dia. Não existe tarefa que eu faça hoje sem, de alguma forma, envolver IA:

• 🔧 Refatorar código? Copilot.
• 🏗️ Arquitetar sistema? ChatGPT + exemplos reais.
• 🐞 Diagnosticar erro? Explico o contexto e deixo a IA me ajudar a pensar.
• ⚔️ Decidir entre dois patterns? Debato com a IA como se fosse um colega de time.

(ChatGPT e Gemini viraram quase irmãos de programação sempre revisando código comigo 😅)

Essa integração me fez evoluir. E me fez perceber que o futuro do desenvolvimento não está só em escrever código mais rápido, mas em escrever sistemas que evoluem sozinhos.

Nem Tudo É Mágica: Os Cuidados Importam

Claro, autonomia tem limites. Já vi código que se autocorrige e cria novos bugs. Já vi decisões que pareciam boas, mas só mascaravam o problema real.

Por isso, sigo algumas regras básicas:

• 📋 Toda ação corretiva deve ser logada, auditável e reversível.
• 👀 Nunca abro mão de validação humana para ações críticas.
• 🚦 Uso feature flags pra controlar o escopo da autocorreção.
• ✋ A IA pode decidir, mas eu sempre posso intervir.

Esse equilíbrio é o que torna o sistema confiável e, ao mesmo tempo, livre para melhorar sozinho.

Minha Reflexão Final: Desenvolvimento Evolutivo

Quando olho para trás, percebo que minha jornada com a IA não foi apenas sobre aprender a usar novas ferramentas. Foi, principalmente, sobre transformar a forma como penso e atuo como desenvolvedor.

Deixei de ser alguém que simplesmente “constrói software” para me tornar alguém que ensina o software a viver. A ensinar o sistema a entender seu ambiente, reconhecer suas falhas e, o mais importante, a se adaptar e evoluir com elas.

E isso não tem a ver com a linguagem que você usa, o framework ou o tempo de experiência. É uma mudança de mentalidade. É querer ir além do código que apenas funciona e buscar construir sistemas que crescem e se transformam junto com o mundo em que estão inseridos.

Como desenvolvedor, meu conselho é:

Aprenda a usar IA para se aprimorar. Use a tecnologia para acelerar seu aprendizado e qualidade no desenvolvimento. Depois, quando dominar esse equilíbrio entre conhecimento humano e inteligência artificial, comece a criar sistemas que não vão precisar de você para tudo — sistemas que, quando enfrentam problemas repetidos, são capazes de automatizar as soluções e, com o tempo, corrigir a si mesmos.