Dark factory: desta vez, a fábrica de software tem tudo pra dar certo

Em resumo

• Por décadas tentamos industrializar a produção de software com processos rígidos. Faltava automação decente do lado de quem escreve código.
• Os coding agents trazem os robôs para a linha de produção. Em software de negócio (LoB), eles já escrevem bem. Falta confiar sem revisar.
• O preço inclui tokens, defeitos que a própria IA cria e corrige, e uma pergunta: quem verifica o que nenhum humano revisou?

Um dos hypes de IA em 2026 é a dark factory. Depois de mais de 20 anos escrevendo código, acho que desta vez a tão desejada fábrica de software tem tudo pra dar certo. Porém, o pedágio pra isso não vai ser barato.

Bem, quem popularizou o termo foi Dan Shapiro: é o nível mais alto do desenvolvimento com IA, em que o código é produzido, testado e entregue sem que ninguém o leia. ¹ O nome vem das fábricas tão automatizadas que operam com as luzes apagadas. Afinal, robôs não precisam enxergar, né?

Henry Ford não escrevia software #

Por décadas, líderes e empresários quiseram industrializar o software, com metodologias como o RUP e modelos de maturidade como o CMMI. Produzir software não deveria ser tão diferente de produzir carros na linha de Henry Ford, certo? Errado! O motivo só ficaria mais claro muito tempo depois.

O CMMI virou argumento de venda das consultorias. No Brasil, grandes bancos só contratavam fábricas com CMMI 5. Na prática, o diferencial era a entrega de pilhas de documentos que apodreciam com o tempo, além de bons motivos para justificar os bugs que chegavam à produção.

Uma estação de esqui e um manifesto #

Em 2001, uma turma se reuniu numa estação de esqui em Utah e… bem, você conhece a história, quase mitológica, do Manifesto Ágil. ² Um grupo de quase-loucos que, contra o status quo da época, propôs criar software em iterações, com feedback do cliente. Deu certo, pelo menos como movimento: os processos pesados do RUP e a certificação CMMI como argumento de venda ficaram pelo caminho.

De lá pra cá, sinto que ficamos batendo cabeça entre o cascata e o ágil, e muitos problemas elementares seguem sem solução. Cada método deu seu nome aos mesmos limites: no cascata, riscos; no ágil, dívida técnica. No fundo, o humano sempre foi a variável que travava tudo.

Faltava o robô que funcionava #

A industrialização da produção de software nunca deu certo porque, mesmo com processo, a automação sempre foi baixa, principalmente para quem escreve código. O DevOps resolveu o lado de Ops (aka Infra): trouxe “programação” para essa galera e matou a implantação e as correções manuais. Do lado de quem desenvolve, a linha de produção continuou artesanal. Mesmo os geradores de código tinham grandes limitações.

A dark factory finalmente traz robôs que funcionam para essa linha. Shapiro descreve o caminho em cinco níveis, inspirados na automação veicular. ^{1 3}

Em software de negócio (LoB), escrito em Java ou C#, é inegável: os agentes já produzem bem esse código. Em COBOL é discutível, porque boa parte desses fontes nunca tocou no treinamento dos modelos da OpenAI e da Anthropic. O que ainda falta é poder confiar no que o agente produz sem um humano precisar revisar.

Nível 3, tentando chegar ao 5 #

Nos meus projetos pessoais, estou no nível 3.

No início, era copy & paste do código que o ChatGPT gerava. Depois vieram os coding agents, e usei bastante o chat do GitHub Copilot no VS Code. Sofri com os efeitos colaterais do vibe coding: o objetivo do software e o próprio código iam “driftando”. Hoje assino o plano Max da Anthropic e virei heavy user do CLI, que antes me assustava.

O SDD (spec-driven development), em especial o Spec Kit, tenta resolver esse drift. ⁴ Discutível, e com um quê de “RUP plus tokens”: muito trabalho especificando para um resultado que bons AGENTS.md e skills conseguem entregar igual ou melhor. Ainda é empírico: estou montando a minha própria fábrica e, na tentativa e erro, buscando o nível 5.

O que separa o 3 do 5 é a revisão: no 3, o humano ainda lê o código; no 5, ninguém lê. Parar de revisar é o salto, e é aí que a conta chega.

O preço #

Os robôs não trabalham de graça. Na StrongDM, se um engenheiro gasta menos de US$ 1.000 em tokens/dia, é sinal de que a fábrica precisa melhorar. ⁵ Pelas contas de Simon Willison, são uns US$ 20 mil/mês por pessoa. ⁶ Raramente custo vira indicador de qualidade com tanta convicção. E, pelo que vejo no dia a dia, boa parte desses tokens vai para os bugs que a própria IA cria e depois é obrigada a corrigir.

Sem revisão humana, a validação precisa vir de outro lugar. A StrongDM usa cenários guardados longe dos agentes que implementam: um LLM como juiz e clones de serviços de terceiros para rodar milhares de testes por hora. ⁶ Engenhoso, mas descrito pela própria empresa, sem verificação independente.

E o juiz continua sendo um modelo. Se os agentes escrevem o código e os testes, nada impede um teste que só faz assert true. Eran Kahana, do Stanford CodeX, lembra que IA avaliando código de IA pode compartilhar os pontos cegos do autor. ⁷

Revisão de código também é controle de segurança: imperfeito e amostral, sim, mas reconhecido por auditores e reguladores. Tirá-la exige algo no lugar: ameaças na especificação, cenários de abuso nos testes, evidência que um auditor consiga examinar. Uma fábrica no escuro pode até entregar software. O difícil vai ser explicar, depois do incidente, quem estava olhando.

O futuro #

Os futuristas da Internet das Coisas numa coisa acertaram: TV, geladeira, lava-roupas e até a airfryer têm hoje endereço IP, seja em casa ou nas empresas. A democratização aconteceu. A segurança veio depois, como sempre: na década passada, câmeras e gravadores conectados viraram a botnet Mirai e derrubaram alguns dos maiores sites da internet. ⁸

Dez anos depois, a IA faz o mesmo com o software: a distância entre a ideia e o código funcionando encolheu. Harnesses no estilo do Cowork dão ao afegão médio o poder de criar suas automações e aplicações sem desenvolvedor. O app do banco, de delivery, de compras, da rede social, do jeito que você quiser: hiperpersonalização ao alcance de todos. E quem programa profissionalmente agora produz código numa escala nunca vista.

E no fim… Qual será o papel desse programador “profissional”? Assinar embaixo do que ninguém revisou? Ou virar o Chaplin de Tempos Modernos, tentando revisar no ritmo da esteira? Bem… isso vai ficar pra outro artigo :-)