Developers have never been more inclined to use AI, yet never less inclined to trust its output. In Stack Overflow’s surveys, the proportion of respondents using AI tools in development keeps climbing (44% in 2023, 62% in 2024, and 83% in 2026), but trust hasn’t kept pace.
Developers have never been more inclined to use AI, yet never less inclined to trust its output. In Stack Overflow’s surveys, the proportion of respondents using AI tools in development keeps climbing (44% in 2023, 62% in 2024, and 83% in 2026), but trust hasn’t kept pace.
Adoption, then, is running well ahead of confidence. This could well be someone’s chance to step in and repair the trust gap.
GitHub has an opportunity here, even when developers prefer someone else’s coding agent. Teams already use it to inspect, test, and review code. Helping them do the same with work from Claude or Codex gives developers more choice while making its own platform even stickier. It’s a remarkably clever jujitsu move, but will it work?
Back in 2023, I worried GitHub’s enthusiasm for Copilot could distract it from Git, particularly the visibility and collaboration that made the platform useful. There’s a better possibility now: AI could make those capabilities more valuable. As the number of tools proposing changes grows, companies need continuity in how they inspect, test, and accept them. AI, in short, could make GitHub more relevant than ever.
Just because we’re using AI to build faster doesn’t mean we necessarily trust it. The 2026 survey makes that distinction explicit. Its revised trust question asks about the conditions under which people rely on AI. And? Well, roughly 48% say they trust it but only when they can easily verify the output. Just 7% implicitly trust it for important work decisions. Those figures can’t be compared directly with the earlier accuracy question, as noted, but they do describe a practical bargain: People want the help, but increasingly, they also want evidence they can check because they worry about AI being “almost, but not quite, right.”
In context
- Topic: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
- Source: InfoWorld
- Published: 13/10/2026
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Por que importa
Toda semana há um anúncio que promete mudar tudo, e toda semana a maioria das organizações continua brigando com o mesmo: dados desorganizados, processos que ninguém documentou e uma expectativa que corre mais rápido que a capacidade. Esta notícia se entende melhor com isso ao fundo.
O que olho primeiro não é a capacidade do modelo, e sim o dado que o alimenta. Quase todos os projetos que vi fracassar não fracassaram pelo algoritmo: fracassaram porque o dado estava em três sistemas com três definições diferentes e ninguém quis ser quem arrumaria isso.
O que costuma dar errado
O erro que mais vi se repetir é não medir nada antes de começar. Implementa-se, todo mundo sente que melhorou, e quando alguém pergunta quanto, não há resposta. Sem linha de base não há como defender o orçamento do ano seguinte, e é aí que bons projetos morrem.
O que observar
- Onde ficam os dados e sob qual contrato, sobretudo quando há informação de clientes envolvida.
- Se a organização pode trocar de fornecedor sem refazer tudo, que é a prova de que não ficou amarrada.
- Qual processo concreto é tocado e como se mede antes e depois; sem linha de base não há resultado, há opinião.
Como leio esta publicação
Eu usaria isto para uma conversa de talento mais do que de compra. A capacidade que precisa ser instalada não é operar uma ferramenta, que muda a cada seis meses, e sim formular bem o problema e avaliar a resposta. Essa fica em casa.
A notícia original está publicada em outro idioma; o trecho é citado como o veículo o entrega e o comentário é escrito em português.
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