por Rodrigo Costa, Head de Digital Business da Kron Digital
A esta altura, acredito que todos já perceberam que a Inteligência Artificial (IA) não é apenas um hype que surgiu a partir da popularização do acesso a modelos baseados em PLN (Processamento de Linguagem Natural), como o ChatGPT e outros que foram lançados na sua esteira.
Esta popularização foi apenas o início de uma onda que vinha crescendo de forma nichada e que, ao ganhar atenção ampla, estourou em um sucessivo desdobramento de novas aplicações e perspectivas, com promessas de revolucionar a forma como interagimos com a tecnologia, seja no dia a dia ou no trabalho.
Apesar de todas as evoluções da IA já presenciadas até aqui, ainda estamos no começo da revolução prometida e há muito a ser explorado e transformado. É o que estamos vendo no caso específico do desenvolvimento de softwares.
A IA está gerando grandes impactos na capacidade de empresas e profissionais em desenvolver programas com mais eficiência e customização. Este potencial de transformação acontece por meio de uma ampla variedade de modelos, que vai além do PLN e inclui: Machine Learning, Deep Learning e Visão Computacional, entre outros.
No caso de Machine Learning, estamos falando de algoritmos capazes de gerar aprendizado a partir de dados e padrões de uso. Já o Deep Learning tem a capacidade de solucionar problemas mais complexos ao utilizar redes neurais artificiais. E, por fim, a Visão Computacional é a tecnologia com a qual a IA pode extrair, analisar e entender informações a partir de imagens e vídeos.
A combinação de diferentes modelos e tecnologias de IA já impulsiona a programação e traz diversos benefícios quando aplicada de forma estratégica e coordenada. Aqui podemos incluir alguns exemplos, como a automação de tarefas repetitivas, a formatação de código, a refatoração e geração de documentação. Todas essas atividades já são aceleradas e parcialmente automatizadas com ajuda da inteligência artificial.
Mais produtividade
A qualidade dos códigos também tem sido impactada por ferramentas que identificam e corrigem erros, automatizam testes e encurtam o tempo para validações de softwares. Todas essas vantagens se convertem em mais produtividade, com ganhos expressivos de agilidade e precisão na execução das diversas etapas de desenvolvimento de um software.
Hoje, a automação que a IA proporciona para os desenvolvedores permite assistências que envolvem sugestão e geração de códigos em tempo real, auxílio por meio de interações conversacionais, detecção imediata de bugs e inconsistências, ferramentas para execução e análise de testes – com identificação de vulnerabilidades de segurança – e soluções para monitoramento de logs, apontamento de anomalias e avaliação de performance do programa desenvolvido.
Este é um conjunto nada desprezível de benefícios e é apenas uma amostra do que temos ao alcance dos melhores desenvolvedores. Entretanto, estes recursos tendem a se ampliar nos próximos anos, à medida que as tecnologias de IA evoluem e novas automações vão surgindo.
Impactos no dia a dia
Mas qual o real impacto de todas estas transformações no dia a dia de profissionais que atuam no desenvolvimento de softwares? Esta pergunta traz embutida o popular receio de que a IA roube empregos, mas a verdade é que, até onde podemos enxergar, ela atua como um assistente cada vez mais competente para as mais diversas atividades.
Assim, seu efeito para as equipes que atuam na área de programação é mais relacionado às novas dinâmicas de trabalho, que vão mudando à medida que as inovações são introduzidas. Além disso, é preciso que profissionais da área busquem desenvolver novas habilidades e novos conhecimentos que favoreçam o uso das ferramentas de IA. Já as empresas, devem trazer para seus times opções de cursos, treinamentos e workshops capazes de mantê-los atualizados e afiados diante das novas tecnologias.
Toda esta evolução e todos esses ganhos e vantagens não vêm sem trazer também alguns desafios. As principais tecnologias de IA seguem com algumas limitações e pontos de atenção que precisam ser mitigados. Isso vai desde os vieses que podem apresentar na resposta a determinadas perguntas, até os riscos que trazem para a segurança de dados.
Como eu disse acima, estamos ainda no início de uma nova era de transformações e há muito a ser descoberto. O uso de IA no desenvolvimento de softwares tem muito a evoluir, mas podemos dizer que a revolução já começou e que todos devem se preparar para o futuro, com tudo que ele traz de avanços e desafios.