Q01
Mensagem
Todos os modelosDeveloper & Engineering
Pesquisa sobre Produtividade de Desenvolvedores e Adoção de Ferramentas de IA
Mede a produtividade dos desenvolvedores, a adoção e as barreiras de ferramentas de codificação com IA, as práticas de qualidade de código e o crescimento profissional para equipes de engenharia. Projetada para conclusão em 6 a 8 minutos, com lógica de ramificação para usuários de ferramentas de IA versus não usuários.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
26 perguntas · ~11 min
Q02
Lista suspensa
Qual das opções a seguir melhor descreve sua principal função de desenvolvimento?
- Engenheiro backend
- Engenheiro frontend
- Engenheiro full-stack
- Desenvolvedor mobile
- Engenheiro de Dados/ML
- DevOps/SRE
- Engenheiro de QA/Testes
- Gerente de engenharia
- Estudante ou hobbyista
- Outro
Q03
Múltipla escolha
Qual das opções a seguir melhor descreve o seu uso atual de assistentes de codificação com IA ou ferramentas de geração de código (por exemplo, GitHub Copilot, ChatGPT, Cursor)?
- Sim, atualmente eu os uso
- Eu os experimentei no passado, mas não os uso agora
- Não, mas pretendo experimentá-los
- Não, e não tenho planos de experimentá-los
Q04
Ordenação
Classifique as atividades a seguir da que consome mais tempo para a que consome menos tempo durante uma semana típica de trabalho.
- Escrever código novo
- Revisar ou depurar código
- Reuniões e comunicação
- Planejamento, design ou documentação
- Testes e QA
- DevOps, implantação ou infraestrutura
- Aprendizado ou aprimoramento de competências
Arraste para ordenar
Q05
Escala de opinião
Quão confiante você está de que o código que sua equipe entregou nas últimas 4 semanas atende aos seus padrões de qualidade?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada confianteMáx:Extremamente confiante
Q06
Lista suspensa
Aproximadamente quantas horas você dedicou a atividades de aprendizado ou aprimoramento de competências nas últimas 2 semanas?
- 0 horas
- 1–2 horas
- 3–5 horas
- 6–10 horas
- 11–15 horas
- Mais de 15 horas
Q07
Texto longo
Com base em suas respostas nesta pesquisa, compartilhe um exemplo do último mês em que uma ferramenta, prática ou mudança de fluxo de trabalho afetou de forma significativa a maneira como você trabalha.
Q08
Lista suspensa
Há quantos anos você trabalha como desenvolvedor (profissional ou equivalente)?
- Menos de 1
- 1–2
- 3–5
- 6–9
- 10–14
- 15+
Q09
Mensagem
Obrigado por concluir esta pesquisa! Suas respostas foram registradas e serão usadas para melhorar os fluxos de trabalho dos desenvolvedores e as decisões sobre ferramentas. Se tiver alguma dúvida, entre em contato com o administrador da pesquisa.
Q10
Múltipla escolha
Quais linguagens de programação você usa com mais frequência em seu trabalho atual? (Selecione até 3)
- JavaScript/TypeScript
- Python
- Java
- C#
- C/C++
- Go
- Ruby
- PHP
- Swift
- Kotlin
- Rust
- SQL
- Outra
Q11
Mensagem
Ótimo — obrigado por esses detalhes. A seguir, algumas perguntas rápidas sobre sua equipe e suas práticas de engenharia.
Q12
Escala de opinião
Em comparação com um período típico de duas semanas, como você avaliaria sua produtividade geral nas últimas 2 semanas?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito menos produtivo do que o normalMáx:Muito mais produtivo do que o normal
Q13
Escala de opinião
Nas últimas 4 semanas, com que consistência sua equipe realizou revisões de código antes de fazer o merge?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Sempre
Q14
Escala de opinião
No último mês, o quanto você sente que suas competências técnicas cresceram?
Escala: 1 – 5
Mín:NadaMáx:Muitíssimo
Q15
Entrevista com IA
Obrigado por suas respostas até aqui. Gostaria de fazer algumas perguntas de acompanhamento para entender melhor sua experiência com ferramentas de desenvolvimento e produtividade. Vamos começar: Qual foi o único fator mais importante—positivo ou negativo—que afetou sua produtividade no último mês?
Q16
Lista suspensa
Qual é o seu principal regime de trabalho?
- Funcionário da empresa
- Contratado independente / Freelancer
- Estudante
- Outro
Q17
Lista suspensa
Com que frequência você usou ferramentas de codificação com IA nas últimas 4 semanas?
- Diariamente
- Várias vezes por semana
- Cerca de uma vez por semana
- Menos de uma vez por semana
Q18
Escala de opinião
Nas últimas 4 semanas, com que consistência sua equipe escreveu testes automatizados para novos recursos ou alterações?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Sempre
Q19
Lista suspensa
Aproximadamente quantas pessoas há em sua organização?
- 1 (apenas eu)
- 2–9
- 10–49
- 50–249
- 250–999
- 1.000–4.999
- 5.000+
Q20
Escala de opinião
Nas últimas 4 semanas, como as ferramentas de codificação com IA afetaram sua produtividade geral?
Escala: 1 – 7
Mín:Reduziram significativamente a produtividadeMáx:Aumentaram significativamente a produtividade
Q21
Escala de opinião
Nas últimas 4 semanas, com que consistência sua equipe usou pipelines de CI/CD para implantações?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Sempre
Q22
Lista suspensa
Aproximadamente quantos desenvolvedores há em sua equipe imediata?
- 1
- 2–4
- 5–9
- 10–19
- 20+
Q23
Mensagem
Quase lá! Uma última seção sobre onde as ferramentas de IA se encaixam ou não no seu fluxo de trabalho atual.
Q24
Lista suspensa
Em qual região você trabalha principalmente?
- Américas
- Europa
- Oriente Médio e África
- Ásia
- Oceania
Q25
Múltipla escolha
Quais são os principais motivos pelos quais você não usa ferramentas de codificação com IA atualmente? (Selecione até 3)
- Preocupações com a qualidade ou correção do código
- Preocupações com privacidade, segurança ou conformidade
- Não é necessário para o meu tipo de trabalho
- Custo elevado ou questões de licenciamento
- Experimentei, mas os resultados não foram úteis
- O esforço de configuração ou integração é muito alto
- A política da equipe ou da organização restringe o uso
- Outro (especifique)
Q26
Escala de opinião
Qual é a probabilidade de você experimentar ou readotar ferramentas de codificação com IA nos próximos 3 meses?
Escala: 1 – 7
Mín:Extremamente improvávelMáx:Extremamente provável
O que está incluído
Acompanhamento com IA
Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.
Verificações de atenção
Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.
Textos escritos por IA
Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.
Relatório automático
Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.
Como se compara
Analisamos os modelos mais parecidos de outras ferramentas de pesquisa. Veja o que elas fazem bem e onde este modelo vai além.
Por que este modelo
- Includes an AI follow-up interview that asks adaptive questions based on the respondent's own prior answers, not just a static question bank
- Uses branching logic to route AI coding tool users vs. non-users into different question paths (frequency/impact vs. barriers/reasons for non-use)
- Combines quantitative opinion-scale tracking of productivity, code review, testing, and CI/CD consistency with an open-text reflection question for qualitative depth
- Captures both team/org context (team size, org size, role, tenure) and individual skill-growth and upskilling-hours data in one 6-8 minute flow
SurveySparrow
Employee Productivity Questionnaire Template OnlineThis is a general employee productivity questionnaire template, not specific to developers, AI coding tools, or code quality practices. It's a fielding-ready static template that a team could adapt, but it lacks the developer-specific branching and AI-tooling focus of our template. Useful as a generic productivity-measurement starting point rather than a purpose-built engineering survey.
O que faz bem
- Ready-to-use template requiring no build-from-scratch setup
- Backed by SurveySparrow's broader survey distribution and analytics tooling
- Applicable across various roles, not locked to a single job function
Onde deixa a desejar
- No apparent branching logic to separate AI tool users from non-users or developers from other employees
- Static question set with no adaptive AI follow-up interview to probe individual responses further
- No visible mechanism for automated per-response quality scoring or transparent prompt methodology
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa sobre Produtividade de Desenvolvedores e Adoção de Ferramentas de IA”?
O modelo inclui 26 perguntas prontas para usar, começando por: “Boas-vindas à Pesquisa sobre Produtividade de Desenvolvedores e Adoção de Ferramentas de IA. Esta pesquisa explora seus…” · “Qual das opções a seguir melhor descreve sua principal função de desenvolvimento?” · “Qual das opções a seguir melhor descreve o seu uso atual de assistentes de codificação com IA ou ferramentas de geração…”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.
Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?
Os participantes normalmente terminam as 26 perguntas em cerca de 11 minutos.
Posso personalizar este modelo?
Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.
Este modelo é gratuito?
Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.
Pronto para publicar?
Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.
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