Com 84% dos programadores a usar ferramentas de IA e pequenas equipas a entregar mais rápido do que nunca, a economia de construir uma empresa de software mudou fundamentalmente.
Em 2025, 41% de todo o código escrito foi gerado ou assistido por inteligência artificial. Oitenta e quatro por cento dos programadores utilizam agora ferramentas de IA para programação. Só o GitHub Copilot ultrapassou 20 milhões de utilizadores e é adotado por 90% das empresas Fortune 100. A MIT Technology Review elegeu a programação generativa como uma das Tecnologias de Rutura de 2026.
Para os fundadores, isto não é uma história de produtividade de programadores. É uma história de construção de empresas.
Segundo Kopylkov, os dados apontam para uma mudança estrutural na economia das startups. “Há três anos, um fundador precisava de quinze engenheiros para construir um produto competitivo. Hoje, uma equipa de cinco pessoas com ferramentas AI-native consegue entregar ao mesmo ritmo, por vezes mais rápido”, afirma. “Isto muda tudo: quanto se levanta em investimento, quanto tempo dura a pista financeira e quão rapidamente se atinge o product-market fit.”
Os números sustentam a tese. Experiências controladas mostram que os programadores completam tarefas 55% mais rápido com assistência de IA. Os ciclos de pull request caíram de 9,6 dias para 2,4 dias: uma redução de 75%. A própria investigação do GitHub estima que as ferramentas de desenvolvimento com IA poderão acrescentar 1,5 biliões de dólares ao PIB global até 2030, através do equivalente em produtividade de 15 milhões de programadores adicionais.
Mas o panorama é mais matizado do que os números de manchete sugerem.
Kopylkov reduz a questão aos princípios fundamentais: as ferramentas de IA para programação aceleram dois tipos de trabalho, tarefas de rotina e bases de código desconhecidas. Para programadores experientes a trabalhar em projetos maduros que conhecem profundamente, os ganhos evaporam. Um estudo da METR concluiu que 16 programadores experientes de código aberto foram na realidade 19% mais lentos ao usar ferramentas de IA nos seus próprios repositórios. Aceitaram menos de 44% das sugestões geradas por IA. O mais impressionante: acreditavam que estavam a ser 20% mais rápidos, mesmo quando os dados mostravam o oposto.
“Esta é a nuance que a maioria das pessoas não vê”, observa Kopylkov. “As ferramentas de IA não são universalmente mais rápidas. São mais rápidas em contextos específicos e esses contextos são exatamente onde as startups vivem.”
As empresas em fase inicial trabalham em bases de código novas. As suas equipas estão a construir de raiz, a mover-se por domínios desconhecidos e a iterar rapidamente. É precisamente aqui que as ferramentas de IA para programação entregam mais valor. A descoberta da METR não é uma contradição, é uma confirmação de que as ferramentas de IA estão otimizadas para a fase de startup do desenvolvimento de produto.
Citando dados sobre a dimensão das equipas, Kopylkov nota que 51% dos utilizadores ativos de ferramentas de IA para programação trabalham em equipas de dez ou menos pessoas. “As equipas mais pequenas estão a adotar mais rápido porque têm mais a ganhar”, afirma. “Um fundador sozinho com um agente de IA pode agora prototipar em dias o que antes levava semanas a uma equipa.”
A transição de copilots para agentes autónomos está a acelerar isto ainda mais. A última geração de ferramentas não se limita a sugerir linhas de código. Gerem repositórios inteiros, executam alterações em múltiplos ficheiros, correm testes e iteram com intervenção humana mínima. A IA escreve agora 30% do código da Microsoft e mais de 30% do código da Google. Mark Zuckerberg declarou a sua ambição de ter a maior parte do código da Meta escrito por agentes de IA.
Para os fundadores, Kopylkov recomenda repensar a estrutura da equipa desde o primeiro dia. “O modelo antigo era levantar uma ronda seed e contratar oito engenheiros. O novo modelo é levantar menos, contratar três engenheiros excecionais que saibam trabalhar com ferramentas de IA e entregar ao dobro da velocidade”, afirma. “Os fundadores que compreendem isto vão construir melhores empresas com menos diluição.”
Do ponto de vista de um investidor, Kopylkov avalia equipas aumentadas por IA analisando o output por engenheiro em vez da dimensão da equipa. Uma equipa de cinco pessoas com lançamentos semanais é um sinal mais forte do que uma equipa de vinte pessoas com ciclos mensais. “Quero ver o que a equipa entrega, não quantas pessoas estão na folha de pagamentos”, afirma.
“A startup mais perigosa em 2026 são cinco pessoas com ferramentas de IA, opiniões fortes sobre o seu mercado e nenhum interesse em construir uma grande equipa de engenharia.”
— Alexander Kopylkov
A lacuna de confiança continua a ser real. Quase metade de todos os programadores afirmam que não confiam plenamente em código gerado por IA. O controlo de qualidade, a revisão de segurança e o julgamento arquitetural continuam a exigir experiência humana. As ferramentas de IA amplificam a capacidade, não substituem o julgamento.
Mas para os fundadores a construir em 2026, o cálculo é claro. A IA comprimiu o custo e o calendário do desenvolvimento de software de formas que beneficiam desproporcionadamente equipas pequenas e ágeis. A startup que antes precisava de dois anos e 5 milhões de dólares para chegar ao seu primeiro produto significativo pode agora lá chegar em meses com uma fração do capital.
A economia de construir mudou. Os fundadores que se adaptarem primeiro vão vencer.
