É possível medir quantos pull requests, commits ou linhas de código uma equipe produz com inteligência artificial. Esses dados cabem em dashboards e planilhas, mas dizem pouco sobre o resultado que realmente importa: o software passou a atender melhor às necessidades do cliente?
Volume de código não equivale a valor entregue. Essa limitação já existia antes das ferramentas de IA. Um desenvolvedor podia escrever muitas linhas sem resolver um problema específico; agora, a geração acelerada apenas torna mais evidente a fragilidade da métrica. Até um aumento real de produção pode representar pouco se o produto não ficar melhor, mais adequado ao mercado ou mais fácil de vender.
A avaliação exige contexto e julgamento. A liderança e a área de produto precisam observar o mercado, entender o que os clientes pedem e direcionar o trabalho para essas necessidades. Em empresas reguladas, isso também inclui acompanhar normas do Banco Central e do governo. Questões relacionadas à LGPD, a dados pessoais e a informações sensíveis fazem parte da análise e não podem ser reduzidas a contagens de artefatos técnicos.
Isso não torna inúteis as métricas de atividade. Elas podem descrever o fluxo de desenvolvimento, desde que não sejam tratadas como prova isolada de produtividade ou impacto. O ponto central é separar produção de resultado.
A IA pode ampliar a quantidade de código entregue, mas ainda não substitui a decisão sobre qual problema merece ser resolvido nem a avaliação de que a solução atende ao cliente. Medir produtividade, portanto, requer ligar o trabalho técnico aos efeitos no produto, e não apenas contabilizar aquilo que foi gerado.