Seu medo em 2024 era o Devin AI tomar sua vaga. A realidade de 2026 é mais chata: a ferramenta errou a maioria das tarefas em testes independentes e mesmo assim virou fornecedor de Nubank e Itaú. Entender por que esses dois fatos coexistem é essencial para decidir se vale pagar por ela.
Devin AI ainda está substituindo devs?
Devin AI não está substituindo devs em massa; ela está substituindo o trabalho que nenhum time quer fazer à mão: migração de sistemas legados, monolitos de ETL e código Cobol de banco. O pânico de março de 2024, quando a Cognition lançou o produto como "o primeiro engenheiro de software do mundo", durou pouco. O que veio depois é mais interessante e menos comentado.
A ferramenta custava cerca de US$ 500 por mês na época do lançamento, tinha fila de espera e um vídeo de demonstração que resolveu sozinho um trabalho no Upwork. Em dias, a comunidade desmontou a demo. Em anos, a empresa calou a boca com contratos enterprise. As duas coisas são verdadeiras ao mesmo tempo, e você precisa das duas para decidir se vale usar.
O que aconteceu em 2024: a demo que vazou
O primeiro capítulo é o mais constrangedor para a Cognition. O canal Internet of Bugs analisou a demonstração original do Devin frame por frame e publicou as inconsistências no YouTube em 2024.
Os três achados da análise
Primeiro, o cliente do Upwork pedia uma instrução de setup e o Devin entregou outra coisa, sem ninguém comentar. Segundo, o bug que a ferramenta "encontrou e corrigiu" não existia no repositório original: ele foi criado pela própria Devin para depois ser consertado. Terceiro, a correção levou horas, enquanto o analista respondeu a mesma dúvida do cliente em cerca de 30 minutos.
O teste independente da Answer.AI
Em janeiro de 2025, o laboratório Answer.AI usou o Devin por um mês inteiro em 20 tarefas reais. O resultado: 3 concluídas com sucesso, 14 com falhas e 3 inconclusivas. O achado mais grave não foi o número, foi a imprevisibilidade: tarefas que pareciam simples travavam por dias, e o time não conseguia prever quais iam funcionar. Uma nota honesta: esses testes avaliaram a versão de 2024 e 2025. Comparar diretamente com o Devin atual não é uma comparação justa, e o próprio vídeo que originou esta análise admite isso.
Como o Devin funciona por baixo dos panos
O Devin funciona como um agente autônomo que roda em uma máquina virtual Linux isolada na nuvem, com terminal, editor de código e um navegador headless baseado em Chromium. Um modelo planejador quebra o objetivo em passos, faz uma crítica do próprio plano antes de executar e entra em um loop de edição, teste, erro e replanejamento até o build ficar verde. Na prática, é tentativa e erro em velocidade industrial, não mágica.
O modelo próprio SW 1.5
A Cognition treina um modelo próprio, o SW 1.5, descrito pela empresa como compacto e otimizado para o agente. Segundo números reportados pela própria Cognition, ele roda a cerca de 950 tokens por segundo em infraestrutura dedicada, o que a empresa afirma ser aproximadamente 6 vezes mais rápido que alternativas genéricas e 3 vezes mais rápido que modelos da concorrência. São medidas do fornecedor, sem auditoria independente.
O roteamento para modelos externos
O detalhe que quase ninguém comenta: o modelo próprio fica só nas tarefas curtas. Quando a tarefa fica longa ou difícil demais, o Devin troca sozinho para o Claude, o assistente de IA da Anthropic, que alimenta também o Claude Code, a ferramenta de codificação agêntica no terminal. A empresa que disputa o mercado enterprise usa um modelo de terceiros justamente nos momentos difíceis. A cobrança acontece por ACU, cada um equivalente a cerca de 15 minutos de trabalho autônomo, incluindo máquina virtual e inferência, o que na conta real de um time pode somar centenas ou milhares de dólares por mês.
Nubank e Itaú: os casos enterprise em produção
Nubank e Itaú reportam ganhos expressivos usando o Devin em migrações de legado, segundo os blogs de engenharia e cases publicados pela própria Cognition. Não existe auditoria independente desses números, e isso precisa pesar na sua decisão.
O monolito de ETL do Nubank
O Nubank tinha um monolito de ETL com 8 anos de idade e mais de 6 milhões de linhas de código. O plano original previa mais de 1.000 engenheiros e prazo de 18 meses. O time pegou exemplos de migração já feitos à mão pelos próprios engenheiros, ajustou o Devin para esse tipo de refatoração e montou um agente especializado. Os ganhos reportados são 12 vezes de eficiência e mais de 20 vezes de economia.
O Cobol do Itaú e o CNPJ alfanumérico
No Itaú, o Devin apareceu ligado à migração dos dados de CNPJ para o formato alfanumérico, obrigatória por norma do governo, com os dados do banco em Cobol. Os números do case: 73% de redução no custo de migração e ganho de 20 a 30% no throughput do banco de dados. Novamente, são números do fornecedor e do cliente, não de auditoria externa. O argumento a favor da credibilidade é simples: um banco do porte do Itaú não tem motivo para se gabar publicamente de uma ferramenta que não funciona. Mas gosto é gosto e número sem auditoria é número.
As controvérsias que ninguém do lado deles comenta
Quatro pontos públicos enfraquecem a narrativa oficial do Devin, e nenhum deles depende de fofoca. Todos vêm de dados abertos, benchmarks publicados e análises de mercado.
1. Benchmark congelado em 2024
O último resultado de SWE-bench que a Devin publicou é de 2024: 13,86% de resolução. Concorrentes atuais reportam entre 50% e 70% em benchmarks próprios. Uma empresa avaliada em US$ 26 bilhões parou de publicar exatamente a métrica que a lançou no mercado. O silêncio é, no mínimo, estranho.
2. Receita inflada pela aquisição
Dos US$ 492 milhões de ARR atribuídos à Cognition, parte veio da Windsurf, a IDE agêntica comprada em 2025, que já trazia cerca de US$ 82 milhões de receita. A empresa não divulga o split entre assinaturas da Windsurf uso do Devin, e analistas internos do setor chamam isso de composição opaca de receita. US$ 26 bilhões sobre US$ 492 milhões dá um múltiplo de 52,8 vezes a receita, um preço que assume execução quase perfeita.
3. Mainframe: onde o custo realmente mora
O Gartner projeta que mais de 70% dos projetos de saída de mainframe iniciados a partir de 2026 vão falhar em entregar o benefício prometido, porque as empresas superestimam o que IA generativa consegue fazer em código legado complexo. O Open Mainframe Project resume bem: descoberta não é migração. A IA comprime entendimento e tradução, mas não elimina verificação, teste de comportamento equivalente nem paralel run. É aí que mora o custo e o risco.
4. O estudo METR: dev com IA foi 19% mais lento
Em julho de 2025, o estudo controlado e randomizado do METR acompanhou 16 desenvolvedores experientes em 246 tarefas reais dos próprios repositórios. Eles achavam que tinham ficado 20% mais rápidos com IA; os dados mostraram que ficaram 19% mais lentos. O estudo não fala especificamente do Devin, mas desmonta a premissa genérica de que ferramenta agêntica acelera qualquer dev em qualquer tarefa.
Devin AI vs concorrentes: onde cada ferramenta ganha
Comparar Devin com editores com IA é comparar coisas diferentes, e essa confusão alimenta o hype dos dois lados. Cada ferramenta ocupa um papel distinto no fluxo de trabalho.
| Ferramenta | Papel | Ponto forte | Limitação principal |
|---|---|---|---|
| Devin | Agente autônomo de tarefas longas | Migração de legado em escala enterprise | Custo por ACU e benchmark antigo |
| Cursor | Editor de código com IA no VS Code | Ritmo no dia a dia do dev | Não roda tarefas autônomas longas |
| Windsurf agêntica | Integração editor + agente | Passou por aquisição e cortes em 2025 | |
| Claude Code | Agente de terminal | Execução local de tarefas complexas | Depende do modelo da Anthropic |
O próprio criador do vídeo que originou este artigo reconhece que existem concorrentes mais baratos e possivelmente mais inteligentes para execução pura. O diferencial do Devin parece estar menos no modelo e mais no empacotamento enterprise: compliance, máquina virtual isolada e contratos com banco.
ODEIA: a aquisição que explica a cultura da empresa
Em julho de 2025, a OpenAI pagou US$ 2,4 bilhões em um acordo que levou o cofundador e pesquisadores-chave da Windsurf para o Google, deixando a empresa sem liderança técnica. A Cognition comprou o que sobrou em cerca de 72 horas. Três semanas depois, 30 pessoas foram demitidas e os cerca de 200 restantes receberam a oferta de um buyout de 9 meses de salário, com a condição de 6 dias no escritório e mais de 80 horas por semana para quem quisesse ficar.
Scott Wu, CEO da Cognition, escreveu em comunicado interno que a empresa não acredita em equilíbrio entre vida pessoal e trabalho. Uma companhia que vende produtividade quase infinita exigindo 80 horas semanais do time humano é, no mínimo, uma contradição que você deveria pesar antes de fechar contrato. Essa é informação pública, reportada pela imprensa de tecnologia em 2025, não fofoca de startup.
FAQ: perguntas diretas sobre o Devin
- O Devin AI substitui programadores? Não no sentido amplo. Ele automatiza tarefas bem definidas e repetitivas, principalmente migração de legado. Em testes independentes de 2024 e 2025, errou a maioria das tarefas gerais, e tarefas complexas ainda dependem de modelos externos como o Claude.
- Quanto custa usar o Devin? A cobrança é por ACU, cada um equivalente a cerca de 15 minutos de trabalho autônomo, incluindo infraestrutura. Na conta real de um time, o gasto pode chegar a centenas ou milhares de dólares por mês, dependendo do volume de tarefas.
- Os números do Nubank e do Itaú são confiáveis? Eles vêm dos blogs de engenharia e cases publicados pela própria Cognition, sem auditoria independente. Podem ser verdadeiros, mas você deve tratá-los como evidência do fornecedor, não como prova independente.
- Por que a Devin parou de publicar benchmark? Não existe declaração oficial. O último resultado publicado de SWE-bench é de 2024, com 13,86%, enquanto concorrentes reportam entre 50% e 70%. A empresa adotou uma estratégia de menor exposição pública desde então.
- Vale usar Devin em 2026? Se você gerencia migrações de legado em escala enterprise e tem verba, é uma ferramenta a considerar com os olhos abertos. Para o trabalho do dia a dia de desenvolvimento, editores com IA como Cursor e agentes como Claude Code costumam entregar mais por menos.
De vídeo para artigo: transforme esse debate em conteúdo escrito
A lição central do caso Devin é que narrativa de hype e realidade de produto vivem em mundos diferentes, e a análise escrita é o que separa os dois. Se você acompanha canais como o do Gustavo Dev Doido, o Crazystack Typescript ou o Bootcamp do Dev Doido, já percebeu que muita análise boa mora dentro de vídeos de 18 minutos que ninguém consegue citar depois.
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