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A nova geração de programadores de IA pode acelerar empresas — e também levá-las ao fracasso

A IA cria programadores mais rápidos, mas sem domínio pode ameaçar empresas.

A IA cria programadores mais rápidos, mas sem domínio pode ameaçar empresas.
A IA cria programadores mais rápidos, mas sem domínio pode ameaçar empresas.

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Narração gerada a partir do texto publicado · 3:08 · MP3

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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Autoria

Foto de Wenderson Wanzeller

Wenderson Wanzeller

Engenheiro informático, atuário, jornalista, professor e pesquisador

Atua entre crédito, risco, engenharia de software, inteligência artificial aplicada, jornalismo, docência e comunicação estratégica, conectando Brasil e Portugal.

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