# 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

Página: https://flyvolo.ai/pt/changes/ev-20251022-devops-engineer-1
Data: 2025-09-23 · Fase: Adoção por quem trabalha
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Profissão: https://flyvolo.ai/pt/careers/devops-engineer

## Âmbito

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.

## Fonte

- Google Cloud, announcing the 2025 DORA report (the DORA research programme's own publication) — https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report (fonte primária)

## 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 demonstra

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.

## Como o verificar por si

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.


Mais: https://flyvolo.ai/llms.txt