A verdade sobre o impacto da IA no desenvolvimento de software

Durante a Cúpula Mundial do Governo em Dubai no início deste ano, Jensen Huang (CEO da Nvidia) disse algo intrigante; "Ao longo dos últimos 10 a 15 anos, quase todo mundo que se senta em um palco como este diria que é vital que seus filhos aprendam ciência da computação, todos devem aprender a programar. E, de fato, é quase exatamente o oposto. Isso causou um rebuliço? Até certo ponto, sim.

Mas ele está certo? Não inteiramente porque a realidade é mais complexa e o impacto da IA nos trabalhos de desenvolvimento de software ainda está sendo observado e debatido.

IA generativa, baixo código e a nova era do desenvolvimento

Agora existem sistemas autônomos de IA generativa, como o Qodo (anteriormente CodiumAI), oferecendo um assistente de IA para gerar código, escrever testes de unidade e criar documentação. Em seguida, temos ferramentas low-code, como App Builder que trazem recursos de IA (App Builder AI), componentes de interface do usuário, geração de código e muito mais para agilizar os ciclos de desenvolvimento.

Leia mais emApp Builder AI: Como ela agiliza o desenvolvimento de aplicativos 

Embora as ferramentas de geração de código com inteligência artificial já tenham modificado a forma como os desenvolvedores escrevem código, há um longo caminho a percorrer antes de observarmos uma aquisição completa dos trabalhos de desenvolvimento de software. Embora a dinâmica de desenvolvimento de software tenha mudado significativamente, dificilmente é uma revolução de IA por enquanto.

A verdade é que, em vez de eliminar o papel dos desenvolvedores, a IA serve para aumentá-lo de uma forma que:

• Afeta mais programadores menos experientes do que desenvolvedores especializados

• Exige que as equipes realizem a direção arquitetônica e as verificações de qualidade

• Permite que desenvolvedores juniores lidem com tarefas mundanas e repetitivas

• Acelera a programação – escrevendo mais código com mais rapidez

• Libera o próximo boom de produtividade, mas exige qualificação e adaptação

• Acumula valor, agilidade e crescimento nos negócios

Portanto, espera-se que a programação de computadores continue sendo uma busca centrada no ser humano em sua maior parte. E se há uma coisa que concordo com o que Jensen Huang disse, é o seguinte: "Todo mundo no mundo agora é um programador. Este é o milagre da Inteligência Artificial. Agora você tem um computador para fazer o que você diz para fazer." No entanto, a capacidade e as capacidades humanas permanecem no centro do desenvolvimento de software.

Como a McKinsey aponta no relatório The Economic Potential of Generative AI: "A era da IA generativa está apenas começando. A empolgação com essa tecnologia é palpável e os primeiros pilotos são atraentes. Mas a plena compreensão dos benefícios da tecnologia levará tempo, e os líderes nos negócios e na sociedade ainda têm desafios consideráveis a enfrentar. Isso inclui gerenciar os riscos inerentes à IA generativa, determinar quais novas habilidades e capacidades a força de trabalho precisará e repensar os principais processos de negócios, como retreinamento e desenvolvimento de novas habilidades."

A mudança do papel dos desenvolvedores de software

Alguns inicialmente temiam que a IA generativa e as plataformas low-code pudessem substituir os programadores tradicionais e tornar obsoletas as habilidades de codificação, o que é um equívoco. Pelo contrário, o desenvolvimento low-code e a IA visam agilizar o processo automatizando tarefas repetitivas para que os desenvolvedores possam se concentrar mais na lógica de negócios principal e no desenvolvimento de recursos, reduzindo o tempo gasto em tarefas técnicas repetitivas e desafios de colaboração.

A McKinsey indica que; "A IA generativa tem o potencial de mudar a anatomia do trabalho, aumentando as capacidades de trabalhadores individuais ao automatizar algumas de suas atividades. A IA generativa e outras tecnologias têm o potencial de automatizar atividades de trabalho que absorvem de 60% a 70% do tempo dos funcionários hoje."

Consequentemente, com o impacto da IA no desenvolvimento de software, há uma mudança que promove uma mistura de habilidades técnicas e não técnicas. Os desenvolvedores aprendem a preencher a lacuna entre as partes interessadas, traduzir requisitos em componentes modulares e identificar onde e como a automação pode ser aplicada com mais eficiência.

Além disso, com plataformas low-code e IA, mais oportunidades agora são apresentadas a um grupo mais amplo de especialistas, mesmo pessoas não técnicas, pois essas ferramentas eliminam a necessidade de codificação manual. Vemos o surgimento de desenvolvedores cidadãos que se envolveram cada vez mais no desenvolvimento de aplicativos. Executivos de nível C e partes interessadas aprendem a usar ferramentas low-code como instrumentos que reúnem equipes de fusão e aumentam a produtividade do desenvolvimento.

O papel dos desenvolvedores, por outro lado, agora inclui a supervisão de projetos low-code, inspeção de código (como ferramentas low-code como App Builder geram código para frameworks populares como Angular, Blazor, Web Components, React), orientando as melhores práticas e muito mais.

A segurança no emprego dos programadores está em risco?

Ainda não, porque existem certas limitações de IA. Os avanços da IA e o desenvolvimento low-code não ameaçam diretamente a segurança do emprego, mas, em vez disso, mudam o tipo de trabalho que os desenvolvedores fazem. Embora essas plataformas automatizem tarefas repetitivas de codificação, os desenvolvedores ainda são essenciais para projetos complexos de sistemas, personalizações e integrações de alto nível que as soluções low-code não podem lidar de forma independente.

A necessidade reduzida de codificação manual libera os desenvolvedores para se concentrarem em tarefas de maior valor, como arquitetura, resolução de problemas e funções mais estratégicas dentro do ciclo de vida do projeto. À medida que as empresas adotam cada vez mais IA e low-code para acelerar a entrega, os desenvolvedores que entendem como otimizar e estender essas plataformas permanecem vitais. Sua experiência evolui para funções em que orientam e gerenciam fluxos de trabalho orientados por IA, aumentando assim sua estabilidade no emprego.

Como a IA e o Low Code afetam os fluxos de trabalho de desenvolvimento?

O baixo código e o impacto da IA nos trabalhos de desenvolvimento de software funcionam assim: eles simplificam os fluxos de trabalho, permitindo prototipagem mais rápida, reduzindo a carga de trabalho inicial de codificação e simplificando o ciclo de feedback por meio de interfaces visuais, muitas vezes WYSIWYG, que as partes interessadas podem revisar desde o início. Ele muda o fluxo de trabalho, permitindo um desenvolvimento mais colaborativo e iterativo; Os não desenvolvedores podem contribuir, o que acelera a coleta de requisitos e as revisões em estágio inicial.

No entanto, essas plataformas de automação também exigem supervisão para garantir que os componentes gerados estejam alinhados com padrões mais amplos de arquitetura e desempenho. No geral, acelera os cronogramas do projeto, mas também exige um equilíbrio, pois os desenvolvedores às vezes precisam intervir para personalizações e otimização.

O que a IA pode (e não pode) fazer no desenvolvimento de software

Atualmente, a codificação por meio de IA ainda não é ideal. Ainda existem limitações de contexto dentro das quais a IA e o low-code operam. Essas ferramentas são mais adequadas para gerar peças de código pequenas, simples e independentes, que se alinham com as práticas recomendadas de programação - escrever código reutilizável, simples e modular.

Aspecto	IA generativa	Baixo código
Abordagem de codificação	Modelo probabilístico Ao usar modelos de PNL	Modelo Determinístico
Consistência de geração de código	Os resultados variam de acordo com cada prompt, mesmo quando a mesma pergunta é feita várias vezes	Produz a mesma saída para a mesma tarefa, garantindo consistência
Escopo de uso	Mais adequado para gerar trechos de código pequenos, simples e independentes	Adequado para a construção de soluções automatizadas, consistentes e de ponta a ponta
Reconhecimento de contexto	Falta compreensão de como os snippets de código se integram a um sistema maior	Opera com uma compreensão abrangente de todo o sistema, permitindo gerar soluções de código coesas
Alinhamento com as melhores práticas	Suporta a escrita de código modular e reutilizável, mas carece de consciência holística do projeto	Garante uma abordagem consistente para o desenvolvimento do sistema, aderindo às práticas de programação automatizada
Limitações	Limitado pelo contexto, exigindo intervenção humana para integrações e customizações complexas	Não pode fornecer soluções totalmente personalizáveis, mas se destaca no desenvolvimento sistematizado e estruturado

Zdravko Kolev, Gerente de Desenvolvimento de Produto aqui na Infragistics, ressalta que; "Os desenvolvedores seniores usam a IA de forma mais eficaz – eles fazem perguntas melhores e, em troca, recebem respostas melhores e mais específicas. Os desenvolvedores juniores que fornecem menos contexto tendem a receber respostas mais gerais. O uso de Gen AI ou soluções low-code é altamente benéfico para tarefas repetitivas, pois obtemos funcionalidades gerais existentes que tornam os desenvolvedores mais produtivos. Isso permite uma saída mais rápida e de maior qualidade em menos tempo."

Embora o impacto da IA no desenvolvimento de software seja menos severo, o low-code (embora extremamente poderoso) ainda tem certas limitações ao fornecer soluções totalmente personalizáveis. Os desenvolvedores, então, não correm o risco de se tornarem obsoletos. 

O que acontece com qualidade e segurança na programação?

O impacto da IA nos empregos é que ela promove lançamentos de software mais rápidos. Isso significa que a IA aumenta a quantidade de software escrito, mas não necessariamente aumenta a qualidade. O resultado geralmente é difícil de manter o código espaguete sem a qualidade e a estrutura exigidas por um aplicativo de missão crítica de alto desempenho.

Com o tempo, menos pessoas escreverão código manualmente. Especialmente para soluções de front-end, o low-code fornece um valor significativo em um curto espaço de tempo. Os desenvolvedores se concentrarão cada vez mais em saber como fazer as perguntas certas para gerar código de maior qualidade. Eventualmente, o impacto da IA no desenvolvimento de software incentivará os desenvolvedores a evoluir para engenheiros qualificados e rápidos, sabendo exatamente como orientar a IA ou ferramentas de baixo código para alcançar o resultado desejado.

No entanto, as empresas ainda precisarão de pessoas que possam entender o código e os conceitos de programação, revisá-los, mantê-los e garantir que o aplicativo atenda às melhores práticas, princípios de arquitetura e padrões de codificação.