Por que a Excelência Técnica sozinha não é mais suficiente para promover engenheiros na Era da IA

A IA causou um grande deslocamento na forma como trabalhamos e no que é automatizado dentro das equipes técnicas. No meu trabalho na Sombra, eu vi essa mudança alterar não apenas como as equipes entregam, mas também o que é recompensado no crescimento da carreira. Por um longo tempo, o caminho de crescimento na área de tecnologia era bastante linear: você aprendia novas habilidades, continuava melhorando tecnicamente, se tornava alguém que resolve problemas difíceis, construía sua reputação e confiança, e então ganhava seu caminho para cima na escada da carreira.

Mas esse ciclo agora está começando a se quebrar. A IA está assumindo muitas tarefas, acelerando o trabalho e reduzindo custos. Isso não significa que as habilidades técnicas não sejam mais importantes, mas torna as tarefas que exigem julgamento, pensamento de resultado e tomada de decisão mais importantes.

Essa é a mudança que eu experimentei em primeira mão em minha jornada de engenheiro para co-fundador e CTO da Sombra. Cinco anos após começar minha carreira de engenheiro, eu havia me tornado o tipo de especialista em quem as equipes confiam. Eu era o tipo de empregador que podia resolver problemas técnicos difíceis, assumir a propriedade de trabalhos complexos e ser confiável quando os projetos estavam em chamas. Mas algo estava faltando, e eu me sentia preso.

Parecia que eu havia atingido o teto da minha carreira e não podia ir mais longe. Minhas habilidades técnicas estavam no auge, mas essa próxima etapa de crescimento exigia algo diferente – pensamento empresarial.
Eu não podia avançar apenas sabendo como construir algo, eu precisava aprender o que valia a pena construir em primeiro lugar.

Esse tipo de teto está se tornando mais comum em toda a indústria.

O mercado está mudando mais rápido do que muitos engenheiros percebem

O Fórum Econômico Mundial relata que 40% dos empregadores esperam reduzir a força de trabalho onde a IA possa automatizar tarefas, enquanto a pesquisa da Anthropic sobre desenvolvimento de software sugere que, à medida que a IA assume mais trabalho de desenvolvimento repetitivo, mais engenheiros podem ser impulsionados em direção a design e tomada de decisão de nível superior.

Claro, ainda há uma enorme demanda por talentos técnicos. Não me entenda mal, as habilidades técnicas duras permanecem centrais para a profissão, mas a tendência mais ampla é que há menos papéis onde a execução sozinha é suficiente para avançar. Há uma grande demanda por pessoas que possam enquadrar problemas, priorizar sob restrições e conectar o trabalho técnico ao valor empresarial.

Essa foi a transição que eu tive que fazer. Minha maior atualização não foi apenas técnica, foi contextual.

Eu não abandonei a engenharia, eu a expandi e reformulei as perguntas em torno dela.

Eu parei de medir o crescimento da minha carreira em termos de “mais código”, “mais complexidade” ou “propriedade técnica mais difícil” e mudei para arquitetura, impacto empresarial e qualidade de decisão.

Cinco mudanças que alteraram como eu trabalhava

Isso pode soar abstrato, então vou dividi-lo em 5 mudanças práticas que me ajudaram a desenvolver uma mentalidade empresarial.

A primeira mudança foi aprender o negócio diretamente, em vez de recebê-lo de segunda mão por meio de tickets.

Muitos engenheiros trabalham a partir de sinais downstream. Nós recebemos requisitos, mas não a conversa que os moldou. Nós não vemos as compensações por trás de nossas tarefas, nem as razões estratégicas pelas quais essas tarefas existem.

Então, eu comecei a aprender o negócio diretamente. Eu comecei a participar de mais chamadas de vendas e suporte, ouvindo atentamente as conversas e prestando mais atenção às discussões de stakeholders. Com o tempo, eu parei de ver meu trabalho como uma série de entregas isoladas.

Eu cheguei a uma realização: uma solução tecnicamente elegante que chega tarde demais, custa muito ou resolve o problema errado não é trabalho estratégico. É apenas correção cara.

A segunda mudança foi aprender a linguagem do negócio sem tratá-la como algo reservado para executivos.

Eu comecei a aprender todos aqueles termos que muitos engenheiros nunca são explicitamente ensinados: ROI, custo de atraso, custo de oportunidade, exposição ao risco, margem e sequenciamento. Isso é simplesmente inevitável se você está visando posições sênior ou de nível C.

Isso afeta o julgamento técnico, pois muitos especialistas são excelentes em resolver problemas, mas não podem priorizar e avaliar problemas de acordo com os objetivos empresariais.

Para mim, aprender essa linguagem mudou como eu me comunicava e, mais importante, como eu julgava soluções. O trabalho em si permaneceu técnico, mas a lógica por trás dele se tornou mais ampla.

Essa é uma distinção importante na era da IA. A IA pode ajudar cada vez mais as equipes a executar, mas ainda não pode possuir a tomada de decisão. Essa camada pertence aos humanos.

Outra grande mudança de mentalidade foi definir o sucesso antes de escrever código.

Com o tempo, antes de começar a implementação, eu me fiz uma série de perguntas:

• O que exatamente muda para o usuário ou para o negócio?
• Qual métrica deve mudar?
• Como alguém saberá que isso importou?

Essas perguntas realmente me ajudaram a esclarecer as coisas antes de começar a codificar. Elas também me salvaram de um fracasso comum: investir pesadamente na entrega antes de alinhar o impacto.

Isso é uma razão pela qual a medição é tão importante. A pesquisa de entrega de software da DORA mostrou o valor de medir como as equipes entregam software de forma segura, rápida e eficiente. Mas na prática, os líderes técnicos de alto desempenho geralmente vão além: conectam métricas de entrega a resultados de produto e resultados empresariais.

Em outras palavras, entregar não é a linha de chegada. Com certeza, estimamos resultados com base na entrega, mas é frequentemente a capacidade de definir o sucesso antecipadamente que move alguém para uma liderança mais ampla.

A quarta mudança foi testar suposições antes de sobreconstruir.

Engenheiros fortes frequentemente sobreconstruem, guiados pelo conceito comum de que a IA torna a construção mais barata e que mais engenharia automaticamente significa melhor qualidade.

Pessoas técnicas de alto desempenho são frequentemente treinadas para pensar em termos de soluções robustas, pois todos queremos construir as coisas do jeito certo. Isso é um traço excelente para desenvolver, mas frequentemente se torna caro quando você se compromete com uma solução completa antes de validar suposições.
É por isso que uma das minhas mudanças mais práticas foi forçar uma pausa antes de construir e definir minhas suposições. Uma vez que a suposição é explícita e clara, o trabalho muda de forma.

O objetivo não é mais provar quão sofisticada a solução pode ser. O objetivo é aprender rapidamente, barato e claramente o suficiente para decidir o que merece um investimento mais profundo.

Uma última mudança que realmente ajudou foi escrever notas de decisão curtas antes de codificar.

Isso pode ser o hábito mais prático de todos. E não me entenda mal, não estou tentando forçar outro documento — apenas uma nota curta e estruturada para visualizar meu pensamento: quais opções existem, quais riscos importam, qual impacto é esperado, qual recomendação faz sentido e onde a alinhamento ainda é necessário.

Isso não apenas melhorou a comunicação, mas expôs a lógica fraca cedo e ajudou a esclarecer suposições (veja a mudança anterior). Além disso, criou um registro de por que uma decisão foi tomada, o que se torna especialmente valioso quando você revisa os resultados. Essa pequena ação pode mudar como as decisões são enquadradas, comunicadas e possuídas.

Na prática, muitas promoções acontecem porque uma pessoa pode reduzir a ambiguidade para os outros, não porque eles são a pessoa mais tecnicamente brilhante na sala.

Por que o próximo nível é sobre melhores decisões

Essa é a maior falha que muitas pessoas cometem quando falam sobre IA e carreiras técnicas. Eles moldam a história como se a escolha fosse entre profundidade técnica e liderança, ou entre engenharia e gestão.

A habilidade técnica ainda é importante. Em muitos casos, é ainda mais importante porque as pessoas precisam ter profundidade suficiente para julgar o que os sistemas de IA estão fazendo, onde eles falham e o que deve ou não ser confiável. Mas a excelência técnica por si só é menos diferenciada quando mais execução pode ser acelerada por ferramentas. É exatamente o que testemunhamos todos os dias na Sombra: o crescimento de carreira mais rápido vem quando os engenheiros combinam profundidade técnica com pensamento empresarial.

Isso não significa que todos os engenheiros fortes devem se tornar gerentes. Mas significa que o caminho para cima está mudando. O próximo nível é menos sobre provar que alguém pode fazer a tarefa mais difícil sozinho e mais sobre provar que eles podem ajudar uma equipe e um negócio a tomar melhores decisões.

Eu não atingi um limite porque me faltava inteligência ou disciplina. Eu atingi um limite porque o próximo nível exigia uma visão mais ampla. Uma vez que isso mudou, meu escopo também mudou.