Novos perfis profissionais para GenAI Squads!

Contratar um "dev back-end" e um "dev front-end" clássicos poderia, inclusive, gerar atritos e lentidão, pois a metodologia de trabalho é fundamentalmente diferente.

Veja como essas funções são distribuídas e por que essa abordagem é mais eficaz para o seu objetivo:

Onde foi parar o Back-end?

A função de back-end é primariamente executada pelo Engenheiro de Soluções GenAI (GenAI Solutions Engineer).

O que ele faz de back-end?

• Cria os serviços (ex: em Python com FastAPI ou em TypeScript com Node.js) que hospedam a lógica principal do agente definida pelo Arquiteto.

• Gerencia a comunicação com bancos de dados, especialmente os vetoriais (Vector DBs) que são cruciais para a memória dos agentes.

• Constrói e expõe as APIs que serão consumidas pelas interfaces ou por outras automações.

• Implementa a lógica de autenticação e as regras de negócio que não são executadas pelo LLM.

Por que não é um "Dev Back-end" tradicional?

• Foco em Integração: Uma grande parte do seu trabalho não é criar lógica de negócio do zero, mas sim integrar e orquestrar serviços: a API do LLM, as automações do N8N e as APIs de sistemas legados do cliente. Ele é um "encanador de APIs" de altíssimo nível.

• Leveza e Velocidade: Ele não está construindo um sistema monolítico. Ele pensa em microserviços ou funções serverless (Lambda) que são leves, independentes e fáceis de modificar. O ambiente do Replit que você citou é perfeito para essa mentalidade de desenvolvimento e teste rápido.

• Conhecimento de IA: Ele entende as particularidades de interagir com um LLM, como lidar com latência, respostas não-determinísticas e gerenciamento de estado de conversas, algo que um dev back-end tradicional precisaria aprender.

Onde foi parar o Front-end?

A função de front-end é primariamente executada pelo Designer de Produto de IA (AI Product Designer), com o apoio do Engenheiro de Soluções quando necessário.

O que ele faz de front-end?

• Utiliza as ferramentas de low-code/no-code que você mencionou (Base44, Lovable.dev) para construir a interface do usuário (UI). Essas plataformas são projetadas para que uma pessoa possa criar um front-end funcional e visualmente polido sem escrever código tradicional (React, Vue, etc.).

• Ele não apenas desenha a tela no Figma; ele a constrói e a conecta aos dados e APIs dos agentes, criando um protótipo funcional em horas ou dias.

• Ele é especialista em projetar e construir interfaces conversacionais (chatbots, assistentes) e interfaces que lidam com a natureza da IA (ex: mostrar fontes, permitir regeneração de respostas, etc.).

Por que não é um "Dev Front-end" tradicional?

• Velocidade Extrema: O objetivo é validar hipóteses rapidamente. O ciclo tradicional (Figma -> Handoff -> Desenvolvimento Front-end) é lento demais. O AI Product Designer elimina o handoff, indo diretamente do conceito à aplicação funcional.

• Foco na Experiência de IA: Ele é um especialista em Human-AI Interaction. Ele sabe como projetar para confiança, transparência e colaboração com um agente inteligente, o que é um desafio de design diferente de um site ou app tradicional.

• Código Customizado como Exceção: Se um projeto exigir um componente de front-end extremamente complexo que as plataformas low-code não suportam, o Engenheiro de Soluções GenAI (que deve ter uma sensibilidade full-stack) pode intervir para criar aquele componente específico. Mas isso é a exceção, não a regra.

Conclusão:

Você não precisa de devs de back e front-end tradicionais. Contratá-los poderia até frustrá-los, pois você estaria subutilizando suas habilidades de construir sistemas complexos do zero.

Você precisa de resolvedores de problemas híbridos que usam um canivete suíço de ferramentas modernas para montar soluções de IA de forma exponencialmente mais rápida. O Engenheiro de Soluções GenAI e o Designer de Produto de IA são as evoluções naturais desses papéis para a era da Inteligência Artificial.