No dia 19 de agosto de 2026, estive no 121º Meetup presencial do AWS User Group São Paulo para prestigiar Darko Mesaroš e assistir à sua palestra com o tema “Build, Learn, Explore: Be an Engineer”.
Neste artigo, vou compartilhar os principais aprendizados que obtive ao participar desse encontro.
Índice
Uma noite de comunidade em São Paulo
O evento começou às 19h no campus da FIAP, localizado na Avenida Paulista, uma região conhecida pelos prédios empresariais espelhados, por abrigar eventos multiculturais e por sua grande avenida muito conhecida da cidade de São Paulo.
Assim, o AWS User Group São Paulo, com a organização do Will Peixoto, da Serverless Guru, e de sua equipe, além da Carolina Araujo, da AWS, reuniu a comunidade para uma palestra em inglês com um tema extremamente atual: Seja um engenheiro.
A IA está mudando o trabalho, mas não o que significa ser engenheiro
Mesaroš iniciou sua apresentação destacando que a inteligência artificial está mudando a forma como trabalhamos, mas não o que significa ser um engenheiro.
Para entendermos como chegamos ao cenário atual, ele nos levou de volta a 2017, ano da publicação do artigo científico “Attention Is All You Need”.
Este estudo apresentou os resultados de diferentes experimentos e propôs uma nova arquitetura de rede neural chamada Transformer.
A partir daquele momento, muita coisa mudou, e mudou rapidamente.
Este estudo apresentou os resultados de diferentes experimentos e propôs uma nova arquitetura de rede neural chamada Transformer.
A partir daquele momento, muita coisa mudou, e mudou rapidamente.
Com a popularização dos assistentes de IA generativa e das ferramentas capazes de completar e produzir códigos, começaram a surgir previsões de que os desenvolvedores perderiam os seus empregos e de que diversas outras atividades seriam completamente substituídas pela inteligência artificial.
Aliás, até hoje ainda estamos ouvindo os ecos disso, não é mesmo?
Desenvolvedores não desaparecerão, mas precisarão evoluir
De acordo com Mesaroš, o trabalho do desenvolvedor continuará existindo. No entanto, esse profissional precisará aprender a conviver com a IA e utilizá-la como uma ferramenta que complementa suas habilidades, aumenta sua produtividade e automatiza atividades repetitivas.
Uma frase que me chamou a atenção foi:Not everything needs to be AI.
E a aplicação dessa frase é de que podemos utilizar a IA para construir soluções, mas não devemos transformar a IA em uma resposta automática para todos os nossos problemas.
Por isso, o recado foi que, antes de escolhermos uma tecnologia, precisamos compreender o problema que desejamos resolver.Leia, entenda e deixe sua marca
Mesmo quando utilizamos IA para produzir códigos, nós continuamos responsáveis pelo que está sendo criado.
Isso significa que precisamos ler o código, entender o seu funcionamento, questionar as respostas que nos foram entregues e verificar se a solução atende aos requisitos do projeto. Não devemos simplesmente copiar e colar, aceitando tudo o que a ferramenta entrega como certo.
Também precisamos deixar nossa marca no código. E isso não significa adicionar comentários no código.
Mas sim, em não se limitar a aceitar os códigos genéricos produzidos pela IA. Do contrário, o seu trabalho tende a se tornar semelhante ao de muitas outras pessoas.
Consequentemente, esse tipo de profissional também se torna mais fácil de substituir. Porque, se ele não tem nada para acrescentar, é só um copia/cola de código, o valor dele não existirá.
Outro aprendizado foi que a IA pode escrever (gerar) o código, mas cabe a nós, como engenheiros de software, interpretar o contexto, avaliar as consequências e tomar a decisão.
Nessa parte da explicação, foi marcante para mim, porque o Mesaroš ficou gesticulando uma pessoa pressionando um grande botão, com a sua palma da mão, como se estivesse aceitando tudo que a IA generativa estava lhe entregando, sem fazer a revisão.
O risco de acreditar que já sabemos o suficiente
Outro ponto alto da palestra foi a explicação sobre o efeito Dunning-Kruger, que já pude explicar sua aplicação neste artigo.
O conceito mostra que nossa percepção sobre o próprio conhecimento nem sempre corresponde à profundidade real daquilo que sabemos.
Por isso, acreditar que dominamos completamente uma área nunca deve ser tratado como uma verdade absoluta. Eu mesmo já caí nesse erro e, quando dei por mim, vi que precisava estudar mais.
A aplicação deste fenômeno era que precisamos continuar aprendendo e evitar que a IA faça o nosso trabalho intelectual. E isso envolve não aceitar suas respostas como verdades absolutas, questionar o que está sendo entregue e validar as informações.
Depois de dizer isso, Mesaroš apresentou um incrível conceito que vale a pena colocar em prática:
Learn one level deeper.
O que significa “Learn One Level Deeper”?
Learn one level deeper significa aprofundar seu conhecimento a partir daquilo que você já sabe.
Por exemplo, se você trabalha na camada da aplicação, desça um nível e procure entender como os protocolos funcionam.
Se trabalha com um framework, descubra como ele compila, interpreta e executa o código.
Se utiliza um dashboard, procure compreender os dados, as conexões e os pacotes de rede que trafegam por trás daquela interface.
Se trabalha principalmente com software, explore também o hardware. Abra um equipamento, investigue seus componentes e, se fizer sentido, aprenda até mesmo a utilizar um ferro de solda.
A ideia é não se limitar à camada mais confortável ou visível da tecnologia.
E a provação é que, quanto mais compreendemos o que acontece por trás das ferramentas que usamos, mais preparados ficamos para diagnosticar problemas, criar soluções e tomar decisões melhores.
Construa, aprenda e explore
A principal mensagem da sua palestra foi que a IA não elimina a necessidade de engenheiros. Ela aumenta a importância de profissionais curiosos, críticos e dispostos a compreender profundamente aquilo que estão construindo.
Por isso, Mesaroš reforçou para procurarmos fazer coisas novas, experimentar diferentes formas de aprender e utilizarmos o conhecimento que já possuímos como ponto de partida para explorar outras áreas.
Aprofunde-se, questione e continue desenvolvendo suas habilidades para se tornar um especialista melhor | Mesaroš, 2026.
E, ao levarmos em consideração que estamos vivendo em um momento em que estamos repletos de ferramentas capazes de gerar respostas instantâneas, nossa atenção aos detalhes, a curiosidade em querer saber mais e a disposição para entender como as coisas funcionam, é o que fará toda diferença e nos tornará únicos.
Afinal, attention is all you need.
