O fato de a IA poder produzir resultados que variam de notavelmente impressionante a chocantemente problemática pode explicar por que os desenvolvedores parecem tão divididos sobre a tecnologia. Programadores pesquisados com fio Em março, perguntar como se sentiram sobre a codificação da IA e descobriram que a proporção que estava entusiasmada com as ferramentas de IA (36 %) era refletida pela parte que se sentiu cética (38 %).
“Sem dúvida, a IA mudará a maneira como o código é produzido”, diz Daniel Jackson, um cientista da computação do MIT que está atualmente explorando como integrar a IA ao desenvolvimento de software em larga escala. “Mas não me surpreenderia se estivéssemos decepcionando – que o hype passará”.
Jackson adverte que os modelos de IA são fundamentalmente diferentes dos compiladores que transformam o código escrito em um idioma de alto nível em uma linguagem de nível inferior que é mais eficiente para as máquinas usarem, porque elas nem sempre seguem as instruções. Às vezes, um modelo de IA pode levar uma instrução e executar melhor do que o desenvolvedor – outras vezes pode fazer a tarefa muito pior.
Jackson acrescenta que a codificação da vibração cai quando alguém está construindo software sério. “Quase não há aplicações nas quais ‘principalmente funciona’ é bom o suficiente”, diz ele. “Assim que você se preocupa com um software, você se importa que ele funcione corretamente.”
Muitos projetos de software são complexos e as alterações em uma seção do código podem causar problemas em outras partes do sistema. Programadores experientes são bons em entender o quadro geral, diz Jackson, mas “os grandes modelos de idiomas não podem raciocinar o caminho para esses tipos de dependências”.
Jackson acredita que o desenvolvimento de software pode evoluir com bases de código mais modulares e menos dependências para acomodar pontos cegos da IA. Ele espera que a IA possa substituir alguns desenvolvedores, mas também forçará muito mais a repensar sua abordagem e se concentrar mais no design do projeto.
Muita confiança na IA pode ser “um desastre iminente”, acrescenta Jackson, porque “não apenas teremos massas de código quebrado, cheio de vulnerabilidades de segurança, mas teremos uma nova geração de programadores incapazes de lidar com essas vulnerabilidades”.
Aprenda a codificar
Mesmo as empresas que já integraram ferramentas de codificação em seu processo de desenvolvimento de software dizem que a tecnologia permanece muito confiável demais para uso mais amplo.
Christine Yen, CEO da Honeycomb, uma empresa que fornece tecnologia para monitorar o desempenho de grandes sistemas de software, diz que projetos simples ou fórmulos, como a construção de bibliotecas de componentes, são mais passíveis de usar a IA. Mesmo assim, ela diz que os desenvolvedores de sua empresa que usam a IA em seu trabalho só aumentaram sua produtividade em cerca de 50 %.
O iene acrescenta que, para qualquer coisa que exija um bom julgamento, onde o desempenho é importante ou onde o código resultante toca sistemas ou dados sensíveis, “a IA, francamente, ainda não é boa o suficiente para ser aditivo”.
“A parte mais difícil de construir sistemas de software não está apenas escrevendo muito código”, diz ela. “Os engenheiros ainda serão necessários, pelo menos hoje, por possuir essa curadoria, julgamento, orientação e direção.”
Outros sugerem que uma mudança na força de trabalho está chegando. “Não estamos vendo menos demanda por desenvolvedores”, diz a LIAD Elidan, CEO da Milestone, uma empresa que ajuda as empresas a medir o impacto de projetos generativos de IA. “Estamos vendo menos demanda por desenvolvedores médios ou de baixo desempenho”.
“Se eu estiver construindo um produto, eu poderia precisar de 50 engenheiros e agora talvez precise de 20 ou 30”, diz Naveen Rao, vice -presidente de IA da Databricks, uma empresa que ajuda as grandes empresas a construir seus próprios sistemas de IA. “Isso é absolutamente real.”
Rao diz, no entanto, que aprender a codificar deve permanecer uma habilidade valiosa por algum tempo. “É como dizer ‘não ensine seu filho a aprender matemática’”, diz ele. Compreender como tirar o máximo proveito dos computadores provavelmente permanecerá extremamente valioso, acrescenta ele.
Yegge e Kim, os codificadores veteranos, acreditam que a maioria dos desenvolvedores pode se adaptar à próxima onda. Em seu livro sobre codificação do Vibe, o par recomenda novas estratégias para o desenvolvimento de software, incluindo bases de código modulares, testes constantes e muita experimentação. Yegge diz que usar a IA para escrever software está evoluindo por conta própria – a forma de arte iluminada – arriscado. “É sobre como fazer isso sem destruir seu disco rígido e drenar sua conta bancária”, diz ele.
