Este trabalho investigou o impacto do uso de ferramentas de geração de código assistido
por Inteligência Artificial (IA), com foco na avaliação do GitHub Copilot, a partir de uma
abordagem metodológica estruturada em três etapas: (i) uma fase de investigação, com
levantamento da literatura e identificação dos principais desafios e indicadores utilizados
na avaliação de ferramentas de geração de código; (ii) uma etapa de coleta de dados, com a
realização de um estudo empírico com estudantes e um estudo de caso com desenvolvedores
profissionais; e (iii) uma fase de análise, composta por procedimentos quantitativos e
qualitativos que permitiram responder às questões de pesquisa e interpretar os efeitos do
uso da ferramenta em diferentes contextos de desenvolvimento de software.
Os resultados revelam que o Copilot pode reduzir o tempo de execução das tarefas e o
esforço de desenvolvimento, especialmente entre estudantes de graduação e profissionais em
tarefas rotineiras. No entanto, não foram observadas melhorias significativas na qualidade
funcional do código, reforçando a necessidade de uso crítico das sugestões geradas pela
ferramenta. A análise qualitativa complementou esses achados ao indicar que a percepção
dos participantes foi majoritariamente positiva, embora tenham sido apontadas limitações
técnicas e operacionais. Assim, este estudo contribui com evidências empíricas sobre o
uso do Copilot, destacando tanto seu potencial como suporte à redução do esforço de
desenvolvimento quanto a importância de estratégias formativas para sua adoção consciente
em ambientes educacionais e profissionais.