Por dentro da JetBrains — a empresa que muda a forma de programar
Ao integrar modelos da OpenAI em suas ferramentas e fluxos de trabalho, a JetBrains está redefinindo como desenvolvedores projetam, raciocinam e constroem com IA.
Se você não desenvolve software, talvez não conheça a JetBrains.
Se você fizer isso, é quase certo que os utilizará.
A empresa atua nos bastidores do desenvolvimento moderno, fornecendo a energia necessária para as ferramentas utilizadas por aproximadamente 15 milhões de engenheiros profissionais em todo o mundo (88 das empresas da lista Fortune 100) e criadores do Kotlin (a linguagem de programação oficial do Android). Se você já abriu o IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand ou Rider, você já usou a JetBrains.
Conversamos com Kris Kang, chefe de produto da JetBrains, para explorar como a equipe está usando os modelos da OpenAI para mudar a forma como os desenvolvedores criam produtos — não para substituir o que fazem, mas para ampliar suas possibilidades.
“Os desenvolvedores não se limitam a escrever código. Eles analisam, refletem sobre e projetam sistemas. A IA pode ajudar em tarefas que vão além da simples digitação.”
Como a JetBrains está adotando a OpenAI
"+15M de desenvolvedores usam a JetBrains — e agora estamos trazendo a OpenAI para esse fluxo de trabalho", diz Kang. A mudança não é só automação; é também autonomia. É sobre proteger o fluxo do dev, reduzir trabalho repetitivo e deixar engenheiros focarem em design, arquitetura e discernimento — habilidades que dão mais alavancagem com IA no longo prazo.
Internamente, as equipes da JetBrains estão usando:
- ChatGPT
- GPT‑5
- Codex
Externamente, os clientes da JetBrains podem escolher o GPT‑5 no Junie, o agente de codificação da empresa, e no AI Assistant (para assistência por chat).
“Nós usamos o ChatGPT.” Usamos o GPT-5. Usamos o Codex… um dos LLMs de escolha para Junie é o GPT-5.”
Engenheiros já estão delegando tarefas reais para agentes — e vendo-as serem concluídas. "Eu atribuo tarefas cada vez mais difíceis a um agente, apoiado pelo GPT‑5 — e, para minha surpresa, muitas delas são concluídas com sucesso", diz Kang.
O benchmark da JetBrains não é só velocidade — é excelência sustentada em engenharia. "Não se trata apenas de gerar código — ele precisa ser seguro, legível e fácil de manter", continua Kang.
A JetBrains considera o impacto sob duas perspectivas:
Velocidade: Menos código repetitivo, menos mudanças de contexto, iteração mais rápida.
Qualidade: Código legível, revisável e de fácil manutenção — não um código gerado de forma inteligente que quebra em produção.
Lições de liderança de Kris
Comece onde os humanos sentem atrito: na documentação. Testes. Avaliações. Transferências.
Proteja o trabalho que exige concentração: a troca de contexto prejudica mais do que a velocidade de digitação jamais prejudicará.
Crie fluxos de trabalho híbridos — e não substitutos: rascunhos de IA. Humanos projetam e revisam.
Eleve o nível dos fundamentos: intenção bem especificada e arquitetura sólida viram um multiplicador de força.
Realize experimentos que se complementem: a iteração eficiente supera a comprovação instantânea.
“Bater um papo te anima.” Os agentes proporcionam uma mudança radical.”
O que vem a seguir
Um futuro onde os engenheiros:
- Sistemas de projeto
- Agentes de guia e guarda-corpo
- Reveja e raciocine de forma mais eficiente
- Envie mais rápido com mais confiança.
Menos trabalho, não — trabalho melhor.
“Aqueles que experimentarem bem com IA verão vantagens cumulativas ao longo do tempo.”
