Cases reais de escala de agentes de codificação: Lovable, Codex, Claude Code, SWE-1.7. Custos de tokens, governança de PRs, classificação de risco e o que significa para produtividade de engenharia.
A Lovable reportou US$ 85 mil em tokens desde janeiro para escalar de 20-30 para 150+ pull requests por semana. Simon Willison gastou US$ 149,25 em tokens para escrever sqlite-utils 4.0 majoritariamente com IA. O custo varia conforme volume, modelo e complexidade das tarefas.
A Lovable classificou mudanças por nível de risco, colocou revisão automatizada em camadas e criou skills reutilizáveis. O princípio: definir onde o humano entra e onde a máquina resolve sozinha, com classificação de impacto de cada mudança antes de aprovar.
Dados do Ramp Economics Lab mostram que empresas com adoção intensa de IA contratam mais, não menos. Coding agents ampliam produtividade, mas a atenção humana continua sendo o recurso mais escasso do processo. O ganho está em liberar pessoas para decisões de maior valor.