[Editor’s Note: This guest post is by Marcelo Calbucci, a longtime Seattle tech and startup community leader.]
Este mês, realizei uma pesquisa com fundadores em estágio inicial de Seattle Fundações sobre o uso de ferramentas e agentes de IA. Houve algumas surpresas nos dados – e não na direção que você esperava – e tendências sobre as quais vale a pena falar.
O tamanho da amostra representa 22 startups com um a cinco engenheiros de software program cada, totalizando 42 pessoas. O que torna este grupo valioso para entender é que eles são startups nativas de IA, iniciadas durante um período em que a IA pode codificar. Isso nos dá uma ideia do futuro das empresas de tecnologia.
A primeira pergunta que fiz na pesquisa foi sobre a porcentagem de código de produção escrito pela IA. Escrevi esta pergunta explicitamente para excluir testes unitários, scripts, documentos e outros artefatos que não estejam relacionados à proposta de valor central de um negócio. Se você sabe alguma coisa sobre codificação de IA, é que ela gera grandes volumes de testes de unidade, arquivos leia-me e scripts. Nada disso está relacionado ao código que entrega valor ao cliente.
Aqui está o fato surpreendente: das 22, quatro startups (18%) disseram que a IA está escrevendo 100% do seu código. Isso é alucinante! Isso não significa que essas pessoas não estejam revisando e solicitando novamente à IA que refine o código. No entanto, isso significa que eles não estão digitando código em um IDE. Existem 11 startups (50%) onde a IA escreve 80-99% do código. Somando os quatro onde a IA escreve tudo, 68% das startups fazem com que a IA escreva mais de 80% do código de produção. Do outro lado do espectro, três startups (13,6%) disseram que a IA escreve menos de 50% do seu código.
Escolha suas armas
Pelas notícias que o Cursor chega à imprensa, você pensaria que o uso desse grupo está próximo de 100%. Em nossa amostra, de 42 programadores de 22 startups exclusivas, “apenas” 23 deles (54,7%) usam Cursor. Em média, os programadores do Cursor gastaram US$ 113,63/pessoa em setembro. A ferramenta mais common, porém, é o Claude Code, com 64,3% dos programadores usando-o e gastando US$ 167,41/pessoa em setembro. Claude é a ferramenta preferida das startups, sendo utilizada por 16 das 22 (72,7%).
Depois de Claude e Cursor, há um grande precipício, com o OpenAI Codex chegando em um distante terceiro lugar, com sete das startups utilizando-o, representando 12 dos 42 programadores. Em média, as despesas com OpenAI Codex chegaram a US$ 48,49/pessoa em setembro. O quarto e quinto lugares ficaram com GitHub Copilot e Gemini CLI do Google. Eles tinham 9,52% e 4,76% de programadores utilizando, respectivamente.
Em média, cada engenheiro de software program gastou US$ 182,55 nas cinco principais ferramentas de IA mencionadas acima, com algumas startups gastando mais de US$ 400/pessoa.
Os fundadores também mencionaram que usam uma variedade de ferramentas para criar código de produção, incluindo Lovable, Devplan, Mentat, Manufacturing facility.ai, Jetbrains Junie, Warp e Figma.
Bloqueios
Quando questionados sobre o que está impedindo o uso maior da IA para codificação, a reclamação número um foi a qualidade do código. Outro obstáculo para uma adoção mais rápida é a curva de aprendizado para que o agente faça o que você deseja.
Em termos de frustração, este grupo levanta três questões principais. Primeiro, a qualidade do resultado, que exige um retrabalho considerável. Em segundo lugar, um descompasso entre expectativa e realidade com base no que todos ouvem. Por último, a frustração mais comum — e eu definitivamente simpatizo com esta — é gerenciar o contexto e lidar com grandes bases de código.
O que vem a seguir?
Na pesquisa, perguntei sobre a intenção deles de continuar usando ferramentas e agentes de IA para auxiliar no desenvolvimento de produtos. A pesquisa perguntou aos fundadores se eles pretendiam adicionar, remover, aumentar ou diminuir o uso de cada ferramenta. O maior vencedor, de longe, foi o Codex, com nove startups (40,9%) afirmando que ainda não o estão usando, mas planejam usá-lo no quarto trimestre. Assim que eu normalizar os dados para levar em conta quais são as expectativas para o quarto trimestre, Claude manterá sua liderança, mas o Codex igualará o número de startups. O Cursor e o GitHub Copilot terão uma tendência ligeiramente mais baixa, cada um com uma startup dizendo que irá parar de usá-lo. Finalmente, o Gemini CLI poderá ter um pequeno aumento na adoção, com três startups afirmando que vão experimentá-lo no quarto trimestre.
Ao contrário de muitos outros aspectos da engenharia de software program, como a escolha de um provedor de nuvem, uma linguagem ou banco de dados, as ferramentas e agentes de IA não são um mercado de soma zero. Nesta pesquisa, 68,2% das startups usaram mais de uma ferramenta de IA para auxiliar no desenvolvimento de código de produção. Com base na intenção declarada, esse número crescerá para 86,4% no quarto trimestre.
