Entre 2023 e o começo de 2025 os Estados Unidos perderam 27,5% das vagas classificadas como computer programmer pelo Bureau of Labor Statistics, ainda que a soma de programadores e software developers tenha crescido perto de 3% no mesmo período. A contratação de perfis entry-level nas quinze maiores empresas de tecnologia caiu 25% entre 2023 e 2024, e, no primeiro trimestre de 2026, apenas 4,5% dos anúncios de vagas em desenvolvimento de software eram de nível de entrada, contra 69,3% de nível sênior. A narrativa em volta desses números assume que a IA está comprimindo a profissão inteira de baixo pra cima. O efeito que eu observo é mais preciso e mais desconfortável do que isso.
A IA automatiza com eficácia crescente tarefas de implementação direta: escrever código funcional a partir de requisitos claros, resolver bugs com stack traces evidentes, aplicar patterns documentados e gerar testes pra lógica determinística. Um boilerplate em qualquer linguagem já virou commodity. Essas tarefas foram, durante décadas, a moeda corrente da senioridade percebida na indústria. Um engenheiro que resolvia tickets mais rápido e implementava CRUD sem consultar documentação era tratado como senior pela organização. O título era atribuído pela velocidade de execução de tarefas repetíveis, e raramente pela capacidade de resolver ambiguidades, avaliar trade-offs de longo prazo ou decidir sob incerteza. A IA torna visível que a competência primária desses engenheiros sempre foi replicável.
O estudo da METR, organização que pesquisa e avalia modelos de IA, tem conclusões contra-intuitivas: desenvolvedores experientes com acesso a ferramentas de IA demoraram 19% mais do que sem IA, em codebases que conheciam em profundidade. O tempo gasto revisando, testando e descartando sugestões anulou o ganho esperado. A própria METR voltou atrás em fevereiro de 2026: o número descreve os modelos do início de 2025, e a repetição do experimento não se sustentou porque parte dos desenvolvedores se recusou a trabalhar sem IA no grupo de controle. Envelheceu a medida do atraso, mas não a razão dele. Acredito que a IA não conseguiu acelerá-los porque a parte difícil do trabalho deles nunca foi escrever código. Era decidir qual código escrever, onde, com que implicações e a que custo pro sistema como um todo.
Essa distinção prática entre executar e decidir é, pra mim, o mecanismo que está reorganizando a profissão. Um senior real se distingue de um "mid-level com título inflacionado" pela capacidade de atuar sobre o contexto organizacional, antecipar modos de falha em sistemas distribuídos, identificar acoplamentos que só se manifestam sob carga e fazer as perguntas corretas antes de escrever uma linha de código. São competências que dependem de modelos mentais construídos em anos de decisões com consequências observáveis e que a IA não replica porque não conhece o contexto completo do sistema, da equipe e do negócio. Um LLM, mesmo com milhões de tokens de contexto, ainda não sabe que aquele microsserviço é mantido por uma pessoa que vai sair no mês que vem, ou que o cliente que está demandando aquela feature representa 30% da receita e está negociando renovação.
O trade-off a curto prazo é que equipes menores conseguem produzir um volume de código equivalente ao de equipes maiores, o que pressiona a contratação de perfis de implementação. Os dados do National Student Clearinghouse pra 2025–2026 mostram uma queda de 8,1% nas matrículas em computação e ciências da informação, com o curso de ciência da computação caindo 11,2%, e 62% dos departamentos consultados reportando declínio, segundo a Computing Research Association. Já falei aqui sobre as consequências disso: se o pipeline de juniors seca, a formação de seniors desacelera, até porque senioridade exige anos de exposição a decisões e suas consequências em sistemas vivos. Nenhum modelo generativo substitui ter sofrido com uma migração de base de dados dando errado em produção às cinco da manhã com duzentos mil usuários ativos. O mercado está otimizando o curto prazo ao custo do longo prazo, e a maioria das empresas ainda não internalizou isso.
A relevância do senior se mantém intacta, mas a composição do trabalho mudou. Eu passo mais tempo definindo specs, desenhando contratos entre serviços e avaliando se uma mudança arquitetural justifica o custo que ela impõe do que lendo, revisando ou escrevendo código. A codificação em si consome uma fração cada vez menor do meu dia e sai mais rápido quando um agente assume a maior parte. As decisões que determinam se aquilo cabe no contexto continuam humanas, manuais e dependentes de anos de experiência acumulada.
O Q1 de 2026 trouxe 52 mil cortes no setor tech segundo a Challenger Gray & Christmas. Em todos os setores somados, a IA foi nomeada como causa em mais de 12 mil demissões em janeiro e fevereiro. Esses números representam, em grande medida, a eliminação de papéis cuja função era traduzir especificações em código, uma tarefa que os modelos atuais executam bem o suficiente pra tornar o custo humano difícil de justificar. O que esses números não cobrem é o julgamento técnico, a capacidade de detectar requisitos implícitos, de antecipar falhas de integração, de tomar decisões de design que só vão revelar o seu custo seis meses depois. É inevitável que esses papéis sejam redefinidos. O título de senior vai ter de significar algo verificável, medido pelas consequências das decisões tomadas ao longo de anos. A IA não substituiu seniors e não vai substituir tão cedo. Só tornou impossível continuar fingindo que se é um.