A inteligência artificial está a criar profissionais muito mais rápidos. Mas, quando a velocidade substitui o domínio técnico, as empresas passam a depender de pessoas que geram código sem compreender verdadeiramente os sistemas que sustentam o negócio.
Está a surgir uma nova geração de programadores de inteligência artificial. Isso é muito positivo por um lado e péssimo por outro. O novo profissional precisa de acompanhar esta evolução, conhecer as ferramentas, os mecanismos e os modelos disponíveis e utilizá-los para acelerar o trabalho. Ignorar a IA não preserva competências; apenas reduz a produtividade.
O ganho é evidente. Com estas ferramentas, um programador consegue implementar testes unitários, de integração e end-to-end, aplicar programação orientada a objetos, design patterns, DDD, arquitetura limpa, DevOps e lint. São melhorias que, muitas vezes, ficariam reservadas para uma futura refatoração — que, pela minha experiência, talvez nunca acontecesse. Nas mãos de quem compreende engenharia de software, a IA permite entregar mais, melhor e em menos tempo.
A IA deve ampliar a capacidade do programador. Quando substitui o conhecimento, transforma produtividade em risco.
— Wanzeller
O problema começa quando deixa de acelerar o profissional e passa a substituí-lo. Estamos a formar pessoas que sabem pedir código, mas não sabem trabalhar sobre esse código. Conseguem gerar sistemas inteiros, mas não compreendem a arquitetura, a engenharia nem as regras de negócio que os mantêm em funcionamento. Enquanto tudo corre bem, a velocidade impressiona. Quando surge uma falha, uma vulnerabilidade ou um erro numa regra essencial, a empresa descobre que ninguém domina verdadeiramente aquilo que foi construído.
Considero esta dependência perigosíssima. Empresas cujo produto depende de software podem enfrentar problemas graves não apenas a longo prazo, mas já a médio prazo. O preço dos tokens pode aumentar, os serviços podem ficar indisponíveis, as políticas comerciais podem mudar e crises políticas ou novas regulamentações podem limitar o acesso. Ao tentar trocar o trabalho do programador por ferramentas de IA, a empresa não elimina uma dependência: apenas coloca o próprio negócio nas mãos de uma tecnologia externa.
Não defendo programadores sem inteligência artificial. Esses perderão competitividade. Defendo profissionais que utilizem a IA para ampliar o próprio conhecimento, e não para esconder a falta dele. A ferramenta pode escrever, testar, documentar e refatorar o código. A responsabilidade de o compreender continua a ser humana.
No dia em que o sistema parar, o modelo ficar indisponível ou os tokens se tornarem demasiado caros, a empresa descobrirá se contratou engenheiros ou apenas bons conversadores de chatbot. O prompt pode até pedir desculpa pelo incidente — mas ainda não aprendeu a ficar de prevenção.
Referência rápida
Termos deste artigo
- Testes unitários, de integração e end-to-end
- Verificações automáticas que analisam, respectivamente, pequenas partes do código, a comunicação entre os componentes e o funcionamento completo do sistema.
- Design patterns
- Soluções estruturadas e reutilizáveis para problemas frequentes no desenvolvimento de software.
- DDD — Domain-Driven Design
- Abordagem que organiza o software a partir das regras, dos processos e da linguagem do negócio.
- Arquitetura limpa
- Forma de estruturar o sistema para separar responsabilidades e reduzir a dependência entre as suas partes.
- DevOps
- Conjunto de práticas que integra desenvolvimento, testes, publicação e operação de sistemas.
- Lint
- Análise automática que identifica problemas de formatação, padronização e qualidade no código.
- Refatoração
- Reorganização do código para melhorar sua estrutura e manutenção, sem alterar o funcionamento esperado.
- Token
- Unidade usada pelos modelos de IA para medir o processamento de textos e códigos, podendo influenciar limites e custos de utilização.
- Prompt
- instrução ou pedido enviado a uma ferramenta de inteligência artificial.
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