Como a IA pode ajudar os desenvolvedores a fazer um trabalho melhor?

6 juni 2024 Roberto Magalhães

Existem muitas ferramentas baseadas em IA destinadas a ajudar os desenvolvedores a fazer um trabalho melhor. Neste artigo, analisaremos a sua eficiência e discutiremos se corremos ou não o risco de as máquinas ultrapassarem completamente o nosso comércio.

LaMDA. Ele usa uma extensa compilação de texto e código, como livros, artigos, trechos de código e scripts. Ele também aproveita os recursos infinitos da Pesquisa Google para acessar informações do mundo real. Não demorará muito para vermos esse chatbot na área médica, já que o chatbot médico do Google é já está sendo testado em hospitais.

Google é o chatbot da Microsoft, que usa uma versão atualizada do GPT-4 da OpenAI, assim como o ChatGPT. Ele pode gerar textos e imagens, pesquisar na web e até fornecer fontes para suas respostas. Tem um limite de 15 turnos por conversa, então tenha isso em mente. Em breve incluirá um “sem pesquisa” recurso, tornando as respostas mais rápidas e menos poluídas com a infinidade de informações da web.

Ferramentas de IA para desenvolvedores

Na seção anterior, discutimos os três chatbots de IA mais populares, feitos para fins gerais. Mas as ferramentas a seguir foram projetadas com o único propósito de ajudar os desenvolvedores a codificar com mais rapidez e eficiência:

Conclusão de código

Copiloto GitHub Um dos favoritos dos desenvolvedores em todos os lugares. Desenvolvido pelo Github e OpenAI, ele transforma prompts de linguagem natural em sugestões de codificação.
Tabnino Esta solução combina o poder de um sofisticado modelo de código público e um algoritmo personalizado. Esta solução de código aprende códigos e padrões de sua equipe, fornecendo soluções de nível empresarial.
Amazon Code Whisperer Baseado em milhares de milhões de linhas de código, este sugere trechos de código para completar funções com base no código existente e em seus comentários.

Revisão de código

Código profundo é uma ferramenta de revisão de código alimentada por IA que se destaca por sua abordagem híbrida, combinando a IA generativa e simbólica com a experiência de pesquisadores de segurança para evitar alucinações (mais sobre isso mais tarde!).
Veracode é treinado por aprendizado de máquina e baseado em pesquisas de especialistas em segurança.

Teste automatizado e controle de qualidade

Katalon Classificado como um dos melhores softwares de teste de automação de IA pelo Gartner, em julho de 2023. Você pode executar testes automatizados para APIs móveis, desktops.
Testemunho Este aproveita o ML para criação, execução e manutenção de casos de teste automatizados. É particularmente útil para UI, pois reconhece sequências para testes bem arquitetados.
LambdaTest Goza de grande reputação entre aqueles que procuram uma plataforma escalonável de execução de testes.

Já existem muitas ferramentas disponíveis voltadas especificamente para desenvolvedores de software e funções específicas em equipes de tecnologia. Se quiser mais informações sobre eles, você pode verificar seus sites. Lembre-se de que novas ferramentas de IA estão sendo lançadas continuamente, bem como melhorias tecnológicas e novos recursos. Acompanhar as novas tecnologias pode ser cansativo, mas é crucial!

Colocando essas ferramentas à prova

Vamos falar sobre números e a verdadeira questão por trás do motivo do uso de qualquer uma dessas ferramentas: Quanto aumenta minha produtividade?

GitHub lançou seu assistente de codificação baseado em IA, Co-pilotohá cerca de 2 anos e fez descobertas interessantes já com desenvolvedores que já o utilizam há algum tempo. Isto é o que suas descobertas relatam:

88% se sentem mais produtivos
59% se sentem menos frustrados com a codificação
60% se sentem mais satisfeitos com seu trabalho
74% conseguem se concentrar no aspecto mais satisfatório do trabalho
88% concluem tarefas mais rapidamente
96% são mais rápidos com tarefas repetitivas
77% gastam menos tempo pesquisando ou pesquisando código
87% colocam menos esforço mental em tarefas repetitivas

Isto apenas começou. Vamos nos afastar do setor de desenvolvimento e analisar um caso interessante. Um estudo recente conduzido pelo National Bureau of Economic Research afirmou que os agentes de apoio ao cliente aumentaram sua produtividade em 14% usando ferramentas de IA para auxiliar em suas tarefas, ajudando dramaticamente os menos experientes e ajudando minimamente aqueles com experiência. Este paralelismo é uma boa referência para explicar o impacto da IA em outros campos, como o desenvolvimento de software. É justo avaliar que as competências em IA são essenciais para que os programadores (e virtualmente qualquer pessoa) se mantenham competitivos e inovadores na economia digital. Eles ajudam a nivelar o campo de atuação para programadores menos experientes, programadores mais antigos e aqueles que estão em transição para novas tecnologias, metodologias e linguagens de programação.

A imperfeição da IA

Embora os atributos mencionados acima pintem uma imagem utópica da IA como uma entidade divina, é necessário dissipar tais ilusões e lançar luz sobre as limitações da IA.

Precisão. Ao contrário da crença popular, as ferramentas de IA nem sempre oferecem precisão exata e os erros não são raros. É aconselhável verificar cruzadamente as informações obtidas nas ferramentas de IA. A Bard, por exemplo, muitas vezes luta para fornecer fontes verificáveis para fundamentar as suas afirmações. As máquinas tradicionais expressarão sua incapacidade de executar uma tarefa devido ao contexto inadequado ou por outros motivos, o que a IA normalmente não o fará. Em vez disso, tende a produzir resultados incorretos. Isto sublinha a importância da experiência para discernir a precisão dos resultados gerados pela IA.
Alucinações artificiais. Você pode aprimorar o resultado de uma ferramenta de IA fornecendo mais contexto. Lembre-se de que essas ferramentas funcionam com LLMs que tentam prever sua intenção e opinião, o que às vezes pode levar a interpretações divergentes. Esse comportamento é conhecido como “alucinação” e pode se manifestar mesmo em casos de contexto abundante. Isso acontece quando uma IA produz respostas com confiança, sem suporte de seus dados de treinamento.

As alucinações de IA podem ser desencadeadas devido a vários fatores, incluindo estes:

Viés nos dados de treinamento. As alucinações podem ser derivadas de dados de treinamento tendenciosos.
Dados de treinamento insuficientes. Dados de má qualidade podem prejudicar a capacidade do modelo de diferenciar fatos de dados fictícios, induzindo assim alucinações.
Complexidade do modelo. À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos, tornam-se cada vez mais propensos a alucinações ao identificarem padrões inexistentes nos dados.
Sobreajuste. É quando o modelo é treinado para memorizar efetivamente as entradas e saídas dos dados de treinamento, mas não será preciso para novos dados.
Codificação vetorial de LLMs. Isso acontece quando palavras com mais de um significado (por exemplo, “banco”) possuem apenas uma codificação, quando deveriam ter uma por significado. Problemas com codificação e decodificação podem levar a alucinações.

A IA é uma ameaça aos nossos empregos?

A resposta curta é não. E há algumas razões pelas quais podemos afirmar isso categoricamente.

Em primeiro lugar, uma desvantagem óbvia das ferramentas de IA é a falta de contexto sobre uma organização específica, o que chamamos de experiência no seu trabalho, para os humanos. Embora reduzam a necessidade de alguns desenvolvedores, uma vez que lhes permitem fazer mais com menos pessoas, ainda há necessidade de supervisão humana. A IA não está equipada para substituir os aspectos criativos e estratégicos de tomada de decisão do desenvolvimento de software, cruciais para a criação de aplicações inovadoras e centradas no utilizador.

A conversa está aberta e é hora de discutir como a indústria de desenvolvimento mudará e quais novas funções estão surgindo devido aos avanços da IA. As mudanças virão e aqueles que estiverem prontos para se adaptar prosperarão; aqueles que não o são… bem, podem ser forçados a aprender ou a mudar de carreira.

Concluindo, as ferramentas de IA têm vantagens inegáveis para os desenvolvedores, permitindo-nos fazer o nosso trabalho de forma mais rápida e melhor, com menos erros, e dando-nos mais tempo para ser humano. Esteja pronto para surfar a onda ou ser esmagado por ela. Ninguém pode afirmar que não houve nenhum aviso. Assim, nossos empregos estão seguros… desde que nos mantenhamos atualizados com as ferramentas ao nosso alcance e aprendamos como aproveitá-las!

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