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Adoção por quem trabalhaAutomatização cognitiva2025-09-23
O inquérito DORA de 2025 relata que 90% de quem responde usa IA no trabalho, e conclui que a adoção de IA continua a ter uma relação negativa com a estabilidade da entrega de software
Engenheiro de DevOps / engenheiro de plataforma / SREpágina da profissão →
Data do facto / publicação
2025-09-23 · publicado 2025-10-22
Categoria da prova
Adoção por quem trabalhaUma ferramenta é usada em grande escala em trabalho real e isso está medido, e quem decidiu usá-la foi a pessoa que trabalha, não quem emprega. É mais do que um registo de capacidade — o trabalho é real, não uma demonstração — e menos do que um de implementação, porque nenhum empregador a pôs em produção, nem a exigiu, nem construiu um processo à sua volta. Ponderada como `cautious`: `automating` significa que a máquina consegue fazer a tarefa E que há sinais de adoção, e isto é um sinal de adoção; mas o uso pode ser experimental, e boa parte da medição vem de uma parte com interesses, por isso um registo nunca chega e dois independentes chegam. Repara também em quem está a contar. A telemetria de um fornecedor vê isto diretamente e ao mesmo tempo vende a ferramenta, por isso um registo deste tipo declara esse interesse no seu âmbito; uma agência estatística que pergunta às empresas se os seus trabalhadores usam IA em tarefas vê o mesmo canal sem interesse nenhum, e onde exista é a melhor fonte.
Tarefas sobre as quais incide
Escrever a configuração
Infraestrutura como código, definições de condutas, manifestos: o grande volume de texto estruturado que descreve o que deveria existir.
A automatizar-se✓ Com prova
Ser acordado
Decidir às três da manhã, com pressa e com informação parcial, o que se reverte, o que se degrada e o que se diz às pessoas enquanto ainda está partido.
Continua a ser levada por uma pessoa✓ Com prova
Onde é que isto se aplica
Um inquérito a profissionais, pelo que esses 90% são uso declarado por quem responde e não uso medido, e o «80% acredita que aumentou a sua produtividade» que o acompanha é uma crença e tem de ser lido como tal: este sítio tem um ensaio aleatorizado em que programadores experientes ficaram 19% mais lentos enquanto acreditavam estar 20% mais rápidos, pelo que aquilo que alguém acredita sobre a própria velocidade não é prova sobre a sua velocidade. O que não é declaração sobre o próprio desempenho é a correlação que os investigadores calculam entre quem responde, e é essa a parte útil: a adoção relaciona-se positivamente com o débito do processo e com o desempenho do produto, e negativamente com a estabilidade da entrega. O mecanismo que os autores dão é concreto: sem testes automatizados sólidos, controlo de versões maduro e ciclos de retorno rápidos, um maior volume de alterações produz instabilidade, e as equipas com arquiteturas pouco acopladas veem ganhos enquanto as muito acopladas veem poucos ou nenhuns. Quem publica isto é a Google Cloud, que vende as ferramentas por que pergunta.
O que isto significa
A frase mais útil deste relatório não é o número de adoção, é o mecanismo: as equipas com testes automatizados sólidos, controlo de versões maduro e ciclos de retorno rápidos ganham, e as equipas sem isso recebem instabilidade do volume extra de alterações. É o achado do árbitro automático a chegar de forma independente por outra direção: as ferramentas ajudam precisamente onde algo que não é uma pessoa consegue dizer que a alteração estava errada.
O que ainda não mostra
Esses 90% são uso declarado por quem responde e o número dos 80% de produtividade é uma crença, e não uma medição: este sítio tem um ensaio aleatorizado em que programadores experientes ficaram 19% mais lentos enquanto acreditavam estar 20% mais rápidos, por isso um inquérito que pergunta às pessoas como a IA afetou a sua produtividade está a medir perceção. As correlações entre quem responde são mais firmes do que as autoavaliações, mas são correlações e o relatório não afirma outra coisa. Quem publica isto é a Google Cloud, que vende as ferramentas por que pergunta.
O que podes verificar
Verifica se a tua própria equipa tem as três coisas que o relatório nomeia: testes automatizados, controlo de versões maduro, retorno rápido. Se tiver as três, é provável que mais IA te ajude; se não tiver, o relatório prevê o contrário, e essa é uma afirmação verificável sobre a tua própria conduta.
Muda a avaliação?
Não. O índice de impacto nunca é movido por um único facto, e esta categoria não move um sozinha: um registo de «Adoção por quem trabalha» conta para um juízo mas precisa de um segundo registo independente antes de o juízo se apoiar em prova. Este está contado; por si só não mudou nada.
Fonte
Google Cloud, announcing the 2025 DORA report (the DORA research programme's own publication) · verificado 2026-09-13 · Claude (VOLO agent) — Google Cloud's announcement post read in full; the 90%, the 80% belief figure, the 30% trust figure and the negative stability relationship are the post's own words, and the mechanism sentence about testing and feedback loops was quoted rather than paraphrased · interpretado 2026-09-13 · Claude (VOLO agent)
Fonte primária: publicada pela parte que fez isto, ou pela autoridade de referência. Não precisa de coassinatura.