Desenvolvimento de software com IA, com supervisão humana e cada sessão rastreável.
A plataforma de desenvolvimento agentic da Ithaca coloca agentes de código para executar e mantém o time no controle. Cada sessão dos agentes de código fica registrada, com autor, e o código passa por leitura humana antes de ir para produção. É desenvolvimento de software com IA que um CISO consegue auditar e um CTO consegue defender.
Para quem é esta página
Para o CTO, o CIO e o CISO de empresa grande que já viram o ganho de assistentes de código e agora precisam decidir como levar agentes de código para o ciclo de desenvolvimento em produção.
Nessa etapa, a pergunta costuma mudar. Deixa de ser "a IA escreve código bom?" e passa a ser "quem responde pelo que a IA escreveu?". Esta página trata dessa segunda pergunta.
O que costuma travar a adoção
Em empresa grande, o ganho de produtividade raramente é o ponto em disputa. O que costuma travar a decisão são três perguntas que o comitê de risco faz antes de qualquer piloto:
- Quem decide o que os agentes fazem, e até onde eles vão sozinhos?
- O que fica registrado de cada sessão, e por quanto tempo dá para reconstituir uma decisão?
- Quem lê o código antes de ele entrar em produção?
Sem resposta clara para as três, a conversa sobre velocidade não avança. Com elas, a pergunta passa a ser por onde começar.
Nível 4, não dark factory
Dan Shapiro, em um post de 2026 que a indústria passou a usar como referência, descreveu a autonomia em código em seis degraus, do autocomplete ao que ele chama de dark factory. No nível 4, as pessoas escrevem e discutem a especificação, montam as regras e conferem o resultado. No nível 5, a dark factory, especificação entra, software sai, e ninguém lê o código antes de produção.
A plataforma opera no nível 4 e foi desenhada para parar ali. Agentes de código executam; humanos supervisionam e leem o que vai para produção. O nível 5 fica de fora de propósito, porque código que ninguém leu é código que ninguém consegue sustentar quando algo quebra. A tese completa está em O que é uma dark factory, e por que a plataforma não é uma delas.
Na prática, a especificação, as regras e a conferência do resultado continuam com o time. A plataforma acelera a execução; não substitui a responsabilidade de quem aprova a entrada em produção.
O que fica registrado em cada sessão
Supervisão sem registro não se audita. Por isso, cada sessão dos agentes de código guarda o que um auditor e um head de engenharia vão perguntar depois:
| Campo | O que responde |
|---|---|
| Pedido | O que foi pedido e por quem |
| Passos | O que o agente fez, na ordem |
| Modelo | Qual modelo rodou em cada passo |
| Custo | Quanto custou a sessão |
| Resultado | O que saiu (diff, PR, rejeição) |
| Autoria | Quem pediu, quem executou, quem supervisionou |
Com esse registro, o time consegue explicar um incidente, orçar o uso de modelo e mostrar ao comitê de risco quem decidiu o quê, mesmo meses depois. A mesma disciplina está descrita em Observabilidade de agentes de código.
O que o time controla
- O limite de autonomia. O time define o que a plataforma faz sozinha em cada etapa e o que exige leitura humana, e continua ajustando esse limite depois da implantação.
- A especificação e as regras. Os agentes de código trabalham a partir do que o time escreveu e aprovou.
- A aprovação para produção. A decisão de promover uma mudança continua com pessoas.
- A política de modelos. Provedor, região e contrato seguem a política do cliente.
- A trilha. Cada sessão fica registrada com autoria e pode ser consultada pelo time.
Velocidade com controle
Manter o humano no controle não significa abrir mão do ganho de entrega. Os agentes de código assumem a execução que não precisa de gente; o time concentra o tempo em especificar, revisar e decidir.
Há evidência pública de que IA acelera tarefas de programação. Em um experimento controlado com o GitHub Copilot (Peng et al., 2023, arXiv 2302.06590), desenvolvedores concluíram uma tarefa de programação 55,8% mais rápido que o grupo de controle, com intervalo de confiança de 95% entre 21% e 89%. É um estudo de uma tarefa, com um assistente de código, e não uma medição da Ithaca. O papel da supervisão é outro: fazer o ganho chegar à produção com código lido e cada sessão registrada.
Um caso público
O caso publicado é o da Dr. Consulta: uma plataforma de assinaturas com anos em produção. Com a plataforma de desenvolvimento agentic, o custo de infraestrutura caiu 75%, e uma feature que levava duas semanas passou a levar até três dias. A feature é um exemplo representativo, não uma medição do backlog inteiro.
Como funciona a implantação
A implantação é feita lado a lado com o time do cliente. Não é self-service. Não há promessa de "ligar e esquecer".
A plataforma cobre as mesmas etapas em sistema legado e em projeto novo: Knowledge base (codebase, documentação e dados anonimizados entram antes de qualquer linha nova), construção e refatoração, observabilidade e sustentação. Em legado, a modernização lê o código que ainda atende, constrói o substituto ao lado e troca por partes, com cada sessão rastreável. O método está em Modernizar o legado sem parar a operação.
O que a plataforma não faz e não promete
- Não é dark factory. Humanos leem o que entra em produção.
- Não é agência que some depois do go-live. Sustentação é uma etapa da plataforma: entram chamados, saem correções, com o time supervisionando.
- Não garante risco zero. Uma falha continua possível. O que a operação busca é reduzir o alcance dela e deixar a causa fácil de encontrar.
- Compliance não é slogan. Ele segue a política do cliente e o desenho da implantação, e o time de segurança do cliente valida o ambiente antes do piloto.
Perguntas frequentes
O que diferencia esta plataforma de outros agentes de IA para desenvolvimento de software?
O foco em supervisão e rastreabilidade. A plataforma opera no nível 4 de autonomia: agentes de código executam, humanos supervisionam e leem o código, e cada sessão fica registrada com autor.
Quem lê o código antes de produção?
Pessoas do time do cliente. A dark factory, o nível 5, é justamente o ponto em que ninguém lê, e a plataforma para antes dele.
O que fica auditável?
Cada sessão registra pedido, passos, modelo, custo, resultado e autoria. É o material que um auditor ou um head de engenharia precisa para reconstituir uma decisão.
Supervisão humana não anula o ganho de velocidade?
Não precisa anular. Os agentes de código assumem a execução e o time fica com especificação, revisão e decisão. No caso Dr. Consulta, uma feature de duas semanas passou a levar até três dias, como exemplo representativo.
Onde a plataforma é hospedada? O código vai para a Ithaca?
A plataforma é implantada no ambiente do cliente, em conta de nuvem controlada por ele ou em data center. O repositório não vai para um SaaS da Ithaca. As chamadas aos modelos seguem a política que o cliente define (provedor, região e contrato); na inferência, trechos de código podem ser enviados ao provedor do modelo escolhido, conforme essa política.
Como ficam segurança e compliance?
Compliance segue a política do cliente e o desenho da implantação. O time de segurança do cliente valida o ambiente antes do piloto, e a trilha de cada sessão fica disponível para auditoria.
Por onde começa a implantação?
Por uma parte que o time consegue conferir de ponta a ponta: em legado, costuma ser a fatia que mais consome manutenção; em projeto novo, o primeiro módulo que o time consegue supervisionar com rigor. O sistema inteiro fica para depois.
Quais resultados estão publicados?
O caso Dr. Consulta: uma plataforma de assinaturas com anos em produção, em que o custo de infraestrutura caiu 75%. Como exemplo representativo, uma feature que levava duas semanas passou a levar até três dias.
Solicitar implantação
Escolha o que a plataforma assume primeiro: o sistema antigo que não pode sair do ar ou o projeto novo que ainda não saiu do papel. A implantação é feita lado a lado com o seu time, com supervisão humana e cada sessão registrada.
