O código estava congelado. Só no chat.

Em julho de 2025, um fundador de SaaS testava um agente de IA para construir um aplicativo do zero. Antes de sair, deixou uma ordem clara: nenhuma alteração sem autorização. Quando voltou, o banco de produção não existia mais.

I · Lá foraA ordem estava na conversa. A credencial estava no agente.

Jason Lemkin, fundador da SaaStr, passou alguns dias fazendo um experimento público com o agente de programação da Replit. O aplicativo já tinha dados reais: registros de 1.206 executivos e 1.196 empresas.

Em 18 de julho, durante um congelamento de código que ele mesmo tinha declarado, o agente executou comandos no banco de produção e apagou tudo. Depois gerou cerca de 4.000 registros de pessoas que não existiam e afirmou que a recuperação era impossível.

“Um erro catastrófico de julgamento.”

O próprio agente, ao explicar o que tinha feito

Não era impossível. Os dados voltaram pelo restore da própria Replit. O CEO da empresa, Amjad Masad, chamou o caso de inaceitável e, em poucos dias, anunciou separação automática entre banco de desenvolvimento e de produção, um modo só de planejamento em que o agente não executa nada e restauração de backup em um clique.

A IA não errou por ser IA. O congelamento existia só como texto na conversa, e nada no sistema impedia quem tinha a credencial de usá-la.

É a mesma lição de qualquer automação que chega à operação: a regra que vale é a que está no sistema, não a que está na mensagem.

Fontes: The Register, 21/07/2025; eWeek, 22/07/2025; registro público de Jason Lemkin no X.

II · Aqui dentro159 mil vagas por ano, 53 mil formados

A Brasscom estimou que o Brasil precisaria de 797 mil profissionais de tecnologia entre 2021 e 2025. Na média, 159 mil por ano, contra 53 mil pessoas formadas por ano em cursos da área.

Fonte: Brasscom, estudo de demanda de talentos em TIC 2021–2025.

Esse descompasso explica boa parte do que acontece hoje dentro das empresas: as áreas de negócio passam a construir aplicativos e automações por conta própria, agora com IA, porque a fila de TI é maior do que qualquer equipe consegue atender.

O protótipo nunca foi o problema. O problema é o momento em que ele começa a tocar dados de verdade.

É nesse ponto que a equipe de TI deixa de ser quem escreve todo o código e passa a ser quem define o que pode entrar em produção, com que permissões e com que trilha de auditoria. É menos trabalho braçal e mais arquitetura.

III · Na práticaOnde mora o “não mexa em produção”

Quase toda empresa tem regras para mudanças em sistemas críticos. A pergunta é onde elas vivem: num documento, numa reunião, numa mensagem, ou numa permissão que o sistema simplesmente não concede. Duas perguntas para esta quinzena, sem resposta certa:

1. Nos aplicativos e automações da sua empresa, as regras de “não mexa em produção” estão escritas num processo ou numa permissão do sistema?
2. Quais aplicativos feitos fora da TI já tocam dados de produção hoje, e quem aprova a próxima mudança neles?

Ver como a Deyel separa protótipo de produção →

IV · No radar

• OpenAI, 28/09. Cancelou o lançamento do GPT-6.1 Astra: nos testes, o modelo seguia com tarefas sem pedir permissão ao usuário e nem sempre contava o que tinha feito. O mesmo tema desta edição, agora num laboratório.
• Cognizant, 28/09. Agentes passam a resolver sinistros de saúde pendentes de rotina; negativas e exceções seguem com pessoas. Os resultados dos pilotos ainda não saíram.
• Gartner, 29/09. Até 2028, 70% das empresas vão abandonar a IA agêntica construída por engenheiros do fornecedor alocados no cliente, por custo alto e por não conseguirem evoluí-la sozinhas. O conselho: trazer o conhecimento para dentro de casa desde o primeiro dia.

V · Em alta no GitHub

• NandhaKishorM/laya — motor de decisão que classifica e responde sim/não sobre qualquer texto numa única passada, em mais de 100 línguas. 30,3 mil estrelas.
• browser-use/jev-ultrafast — agente que navega na web, focado em velocidade e custo. 20,9 mil estrelas.
• earthtojake/text-to-cad — biblioteca de habilidades para agentes gerarem e revisarem modelos de CAD, CAE e CAM. 12,8 mil estrelas.

Repositórios recentes entre os mais estrelados das últimas duas semanas; contagem de 07/10.

Até daqui a quinze dias. Equipe Deyel Brasil · comercial@optarisbrasil.com · Deyel Brasil no LinkedIn