Zencoder, a startup do Vale do Silício que cria agentes de codificação baseados em IA, lançou um aplicativo de desktop gratuito na segunda-feira que, segundo ela, mudará fundamentalmente a forma como os engenheiros de software interagem com a inteligência artificial – levando a indústria além da era livre de "codificação de vibração" rumo a uma abordagem mais disciplinada e verificável ao desenvolvimento assistido por IA.
O produto, chamado Zenflow, apresenta o que a empresa descreve como um "Camada de orquestração de IA" que coordena vários agentes de IA para planejar, implementar, testar e revisar código em fluxos de trabalho estruturados. O lançamento é a tentativa mais ambiciosa do Zencoder de se diferenciar em um mercado cada vez mais concorrido, dominado por ferramentas como Cursor, GitHub Copilot e agentes de codificação construídos diretamente pelos gigantes da IA Anthropic, OpenAI e Google.
"As UIs de bate-papo eram boas para copilotos, mas falham quando você tenta escalar," disse Andrew Filev, presidente-executivo da Zencoder, em entrevista exclusiva ao VentureBeat. "As equipes estão enfrentando um obstáculo onde a velocidade sem estrutura cria dívida técnica. Zenflow substitui a ‘Prompt Roulette’ por uma linha de montagem de engenharia onde os agentes planejam, implementam e, principalmente, verificam o trabalho uns dos outros."
O anúncio chega em um momento crítico para o desenvolvimento de software empresarial. Empresas de todos os setores investiram bilhões de dólares em ferramentas de codificação de IA nos últimos dois anos, na esperança de acelerar drasticamente sua produção de engenharia. No entanto, a prometida revolução da produtividade não conseguiu concretizar-se em grande escala.
Por que as ferramentas de codificação de IA não cumpriram sua promessa de produtividade 10x maior
Filev, que anteriormente fundou e vendeu a empresa de gerenciamento de projetos Wrike para a Citrix, apontou para uma desconexão crescente entre o hype da codificação de IA e a realidade. Embora os fornecedores tenham prometido ganhos de produtividade dez vezes maiores, estudos rigorosos – incluindo pesquisas da Universidade de Stanford – mostram consistentemente melhorias próximas de 20%.
"Se você conversar com líderes de engenharia reais, não me lembro de uma única conversa em que alguém tenha se codificado para produtividade 2x, 5x ou 10x em produção de engenharia séria," Filev disse. "O número típico que você ouviria seria cerca de 20%."
O problema, segundo Filev, não está nos modelos de IA em si, mas na forma como os desenvolvedores interagem com eles. A abordagem padrão de digitar solicitações em uma interface de bate-papo e esperar por um código utilizável funciona bem para tarefas simples, mas falha em projetos empresariais complexos.
A equipe interna de engenharia da Zencoder afirma ter descoberto uma abordagem diferente. Filev disse que a empresa agora opera com aproximadamente o dobro da velocidade que atingia há 12 meses, não principalmente porque os modelos de IA melhoraram, mas porque a equipe reestruturou seus processos de desenvolvimento.
"Tivemos que mudar nosso processo e usar diversas melhores práticas," ele disse.
Por dentro dos quatro pilares que alimentam a plataforma de orquestração de IA da Zencoder
Zenflow organiza sua abordagem em torno de quatro recursos principais que Zencoder argumenta que qualquer plataforma séria de orquestração de IA deve suportar.
Fluxos de trabalho estruturados substitua solicitações ad hoc por sequências repetíveis (planejar, implementar, testar, revisar) que os agentes seguem de forma consistente. Filev traçou paralelos com sua experiência na criação do Wrike, observando que listas de tarefas individuais raramente são dimensionadas entre organizações, enquanto fluxos de trabalho definidos criam resultados previsíveis.
Desenvolvimento orientado por especificações exige que os agentes de IA primeiro gerem uma especificação técnica, depois criem um plano passo a passo e só então escrevam o código. A abordagem tornou-se tão eficaz que laboratórios de IA de ponta, incluindo Anthropic e OpenAI, treinaram desde então seus modelos para segui-la automaticamente. A especificação ancora os agentes a requisitos claros, evitando o que o Zencoder chama "desvio de iteração," ou a tendência do código gerado pela IA divergir gradualmente da intenção original.
Verificação multiagente implanta diferentes modelos de IA para criticar o trabalho uns dos outros. Como os modelos de IA da mesma família tendem a compartilhar pontos cegos, o Zencoder roteia tarefas de verificação entre provedores de modelos, pedindo a Claude que revise o código escrito pelos modelos da OpenAI, ou vice-versa.
"Pense nisso como uma segunda opinião de um médico," Filev disse ao VentureBeat. "Com o pipeline certo, vemos resultados equivalentes aos que você esperaria do Claude 5 ou GPT-6. Você está obtendo o benefício de um modelo de próxima geração hoje."
Execução paralela permite que os desenvolvedores executem vários agentes de IA simultaneamente em sandboxes isolados, evitando que interfiram no trabalho uns dos outros. A interface fornece um centro de comando para monitorar esta frota, um afastamento significativo da prática atual de gerenciamento de múltiplas janelas de terminal.
Como a verificação resolve o maior problema de confiabilidade da codificação de IA
A ênfase do Zencoder na verificação aborda uma das críticas mais persistentes ao código gerado por IA: sua tendência de produzir "desleixo," ou código que parece correto, mas falha na produção ou se degrada em iterações sucessivas.
A pesquisa interna da empresa descobriu que os desenvolvedores que ignoram a verificação muitas vezes caem no que Filev chamou de "ciclo da morte." Um agente de IA conclui uma tarefa com sucesso, mas o desenvolvedor, relutante em revisar código desconhecido, segue em frente sem entender o que foi escrito. Quando as tarefas subsequentes falham, o desenvolvedor não tem contexto para corrigir os problemas manualmente e, em vez disso, continua solicitando soluções à IA.
"Eles literalmente passam mais de um dia nesse ciclo mortal," Filev disse. "É por isso que a produtividade não é 2x, porque primeiro rodavam 3x e depois desperdiçaram o dia inteiro."
A abordagem de verificação multiagente também dá ao Zencoder uma vantagem competitiva incomum sobre os próprios laboratórios de IA de ponta. Embora Anthropic, OpenAI e Google otimizem cada um seus próprios modelos, o Zencoder pode combinar e combinar vários fornecedores para reduzir preconceitos.
"Esta é uma situação rara em que temos uma vantagem nos laboratórios de fronteira," Filev disse. "Na maioria das vezes eles têm vantagem sobre nós, mas este é um caso raro."
Zencoder enfrenta forte concorrência de gigantes de IA e startups bem financiadas
Zencoder entra no mercado de orquestração de IA em um momento de intensa competição. A empresa se posicionou como uma plataforma independente de modelo, oferecendo suporte a grandes fornecedores, incluindo Anthropic, OpenAI e Google Gemini. Em setembro, a Zencoder expandiu sua plataforma para permitir que os desenvolvedores usassem agentes de codificação de linha de comando de qualquer provedor em sua interface.
Essa estratégia reflete um reconhecimento pragmático de que os desenvolvedores mantêm cada vez mais relacionamentos com vários fornecedores de IA, em vez de se comprometerem exclusivamente com um. A abordagem de plataforma universal do Zencoder permite que ele sirva como camada de orquestração, independentemente de quais modelos subjacentes a empresa prefere.
A empresa também enfatiza a prontidão empresarial, promovendo as certificações SOC 2 Tipo II, ISO 27001 e ISO 42001, juntamente com a conformidade com GDPR. Estas credenciais são importantes para setores regulamentados, como serviços financeiros e cuidados de saúde, onde os requisitos de conformidade podem bloquear a adoção de ferramentas de IA orientadas para o consumidor.
Mas o Zencoder enfrenta uma concorrência formidável de diversas direções. Cursor e Windsurf construíram editores de código dedicados com IA com bases de usuários dedicadas. O GitHub Copilot se beneficia da força de distribuição da Microsoft e da profunda integração com o maior repositório de código do mundo. E os laboratórios de IA de ponta continuam expandindo suas próprias capacidades de codificação.
Filev rejeitou as preocupações sobre a concorrência dos laboratórios de IA, argumentando que empresas menores como a Zencoder podem avançar mais rapidamente na inovação da experiência do usuário.
"Tenho certeza de que eles chegarão à mesma conclusão, e são inteligentes e se movem rapidamente, por isso tenho certeza de que se atualizarão rapidamente," ele disse. "É por isso que eu disse que nos próximos seis a 12 meses vocês verão muito disso se propagando por todo o espaço."
O argumento para adotar a orquestração de IA agora, em vez de esperar por modelos melhores
Os executivos técnicos que avaliam os investimentos em codificação de IA enfrentam uma difícil questão de timing: devem adotar ferramentas de orquestração agora ou esperar que os laboratórios de IA de ponta integrem essas capacidades de forma nativa nos seus modelos?
Filev argumentou que a espera acarreta um risco competitivo significativo.
"Neste momento, todos estão sob pressão para entregar mais em menos tempo, e todos esperam que os líderes de engenharia forneçam resultados de IA," ele disse. "Como fundador e CEO, não espero 20% do meu vice-presidente de engenharia. Espero 2x."
Ele também questionou se os principais laboratórios de IA priorizarão os recursos de orquestração quando seu negócio principal continuar sendo o desenvolvimento de modelos.
"No mundo ideal, os laboratórios de fronteira deveriam construir os melhores modelos de todos os tempos e competir entre si, e Zencoders e Cursores precisam construir a melhor camada de aplicação UI e UX sobre esses modelos," Filev disse. "Não vejo um mundo onde a OpenAI ofereça nosso verificador de código, ou vice-versa."
Zenflow é lançado como um aplicativo de desktop gratuito, com plug-ins atualizados disponíveis para ambientes de desenvolvimento integrados Visual Studio Code e JetBrains. O produto suporta o que o Zencoder chama "fluxos de trabalho dinâmicos," o que significa que o sistema ajusta automaticamente a complexidade do processo com base no fato de um humano estar monitorando ativamente e na dificuldade da tarefa em questão.
Zencoder disse que os testes internos mostraram que a substituição do prompt padrão pela camada de orquestração do Zenflow melhorou a correção do código em aproximadamente 20 por cento, em média.
O que a aposta da Zencoder na orquestração revela sobre o futuro da codificação de IA
Zencoder enquadra o Zenflow como o primeiro produto no que espera se tornar uma nova categoria de software significativa. A empresa acredita que todos os fornecedores focados em codificação de IA acabarão por chegar a conclusões semelhantes sobre a necessidade de ferramentas de orquestração.
"Acho que os próximos seis a 12 meses serão sobre orquestração," Filev previu. "Muitas organizações finalmente alcançarão esse 2x. Ainda não 10x, mas pelo menos os 2x prometidos há um ano."
Em vez de competir cara a cara com laboratórios de IA de ponta na qualidade do modelo, a Zencoder aposta que a camada de aplicação (o software que ajuda os desenvolvedores a usar esses modelos de maneira eficaz) determinará vencedores e perdedores.
É, sugeriu Filev, um padrão familiar da história da tecnologia.
"Isso é muito semelhante ao que observei quando comecei o Wrike," ele disse. "À medida que o trabalho se tornou digital, as pessoas passaram a depender de e-mails e planilhas para gerenciar tudo, e nenhum deles conseguia acompanhar."
A mesma dinâmica, argumentou ele, aplica-se agora à codificação de IA. As interfaces de bate-papo foram projetadas para conversação, não para orquestrar fluxos de trabalho de engenharia complexos. Se o Zencoder pode se estabelecer como a camada essencial entre desenvolvedores e modelos de IA antes que os gigantes construam suas próprias soluções permanece uma questão em aberto.
Mas Filev parece confortável com a corrida. A última vez que ele percebeu uma lacuna entre a forma como as pessoas trabalhavam e as ferramentas com as quais trabalhavam, ele construiu uma empresa que vale mais de um bilhão de dólares.
Zenflow está disponível imediatamente para download gratuito em zencoder.ai/zenflow.
Fonte ==> Cyberseo
