Com software capaz de se escrever sozinho, estaremos à beira de um novo paradigma no desenvolvimento de software? Quais são as implicações?
Ele pode ser usado para testar soluções alternativas para o mesmo problema, como comparar notas com outro engenheiro de software.
Além de ajudar com o código, os assistentes de IA abrem um novo espaço para os desenvolvedores, que podem usá-los para escrever código em novas linguagens e estruturas e aprender à medida que avançam. É outra maneira de abordar novas tecnologias sem ter que gastar horas folheando páginas e mais páginas de documentação. Você precisa aprender como girar uma matriz em um novo idioma? Basta comentar e deixar o copiloto fazer o seu trabalho.
É claro que, como acontece com qualquer ferramenta, ela pode ser mal utilizada. Sim, um desenvolvedor de software pode tornar-se dependente de um assistente de IA para escrever seu código. Ou eles poderiam parar de fazer revisões completas de código, superestimando seu ajudante amigável, e deixar erros não intencionais penetrar no produto final.
É apenas bom senso determinar boas práticas em relação aos assistentes de IA antes de implementá-los como uma solução. Pode ser tentador mergulhar de cabeça na tecnologia, mas provavelmente é mais seguro começar aos poucos. Execute testes ou implemente-o primeiro em um projeto pequeno e obtenha feedback, descubra como os desenvolvedores e líderes de projeto se sentiram com a ferramenta e faça uma escolha informada com base nos resultados.
Embora a tecnologia seja extremamente útil para desenvolvedores juniores, é uma boa ideia ter um desenvolvedor sênior fornecendo informações e feedback. Dessa forma, eles podem ajudar os recém-chegados a construir bons hábitos.
Desvantagens da metaprogramação
Embora eu seja um grande defensor dos assistentes de IA, há algumas coisas que devemos ter em mente. Em primeiro lugar, não importa quão grande seja a sua amostra de dados, sempre existe a possibilidade de viés. O que isso significa?
Algumas comunidades podem desenvolver e partilhar más práticas por uma série de razões. E essas práticas podem entrar no algoritmo. As revisões de código podem detectar o problema, mas se você confiar demais no assistente, poderá presumir que o código está perfeito como está. Isso pode levar a uma série de problemas, desde bugs até questões de segurança.
A segurança é outro ponto que devemos ter em mente. Copiloto e produtos similares usam pistas semânticas de código-fonte aberto que podem ter chamadas para APIs desatualizadas e muito pouca segurança. Além disso, qualquer pessoa com o mesmo assistente, com as filas certas, será capaz de descobrir o código-fonte de uma empresa se usar a saída sem edição. Improvável? Sim. Impossível? Não.
Por fim, há também a questão propriedade intelectual, que é uma lata de vermes totalmente nova. Digamos apenas que o código generativo provavelmente será uma enorme dor de cabeça jurídica nos próximos anos.
Então, devemos entrar no movimento? Eu diria cautelosamente que sim. Contanto que você treine sua equipe e defina um guia de boas práticas a seguir, os assistentes de IA podem ser um grande trunfo para um desenvolvimento de software melhor e mais rápido.
