A adoção generalizada da IA está criando uma mudança de paradigma no mundo da engenharia de software. O Python tornou-se rapidamente a linguagem de programação de escolha para desenvolvimento de IA devido à sua usabilidade, ecossistema maduro e capacidade de atender às necessidades orientadas por dados de fluxos de trabalho de IA e aprendizado de máquina (ML).
À medida que a IA se expande para novos setores e casos de uso, e a funcionalidade do Python evolui, a demanda por desenvolvedores versados na linguagem aumentará. Os desenvolvedores Python que investem em seu conhecimento de IA e ML estarão bem posicionados para prosperar na era da IA.
Por que Python lidera o desenvolvimento de IA
Há uma série de fatores que tornam o Python ideal para o desenvolvimento de IA, incluindo sua facilidade de uso, seu rico e crescente ecossistema de bibliotecas e kits de ferramentas de IA e as bibliotecas e ferramentas disponíveis para melhorar sua velocidade de execução e escalabilidade.
Usabilidade e ecossistema
O Python é fácil de aprender e uma linguagem simples de escrever, o que a torna acessível a pessoas sem experiência em programação. Ela não exige que os desenvolvedores escrevam códigos boilerplate complexos e pode ser escrita iterativamente. As bibliotecas nos muitos kits de ferramentas de desenvolvimento de IA disponíveis para Python são geralmente leves e não exigem a construção ou o treinamento de modelos de IA. Em vez disso, os desenvolvedores de Python podem usar ferramentas especializadas de fornecedores para acelerar o desenvolvimento de aplicativos de IA usando modelos disponíveis.
O ecossistema em torno do Python é enorme. Há um rico conjunto de bibliotecas e frameworks que são projetados especificamente para IA e ML, incluindo TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn e Pandas. Essas ferramentas fornecem funções e estruturas pré-construídas que permitem rápido desenvolvimento e prototipagem. Além disso, pacotes e bibliotecas como NumPy e Pandas tornam a manipulação e análise de dados diretas e são ótimas para trabalhar com grandes conjuntos de dados. Muitas ferramentas Python para IA e ML são de código aberto, promovendo colaboração e inovação.
Base de usuários e casos de uso
À medida que o desenvolvimento de IA evolui, o Python está abrindo as portas para mais pessoas e mais casos de uso. Hoje, o Python pode ser usado para soluções exploratórias ou mesmo de baixo código. A maioria dos aplicativos de IA que serão construídos no futuro não exigirá o nível de personalização e poder que o PyTorch e o TensorFlow exigem. E os futuros aplicativos de IA usarão um conjunto diferente de bibliotecas, como LangChain ou LlamaIndex para construir aplicativos que usam modelos de linguagem grandes (LLMs).
Enquanto isso, novos pacotes para Python estão sendo adicionados o tempo todo e expandirão os horizontes além da IA para incluir casos de uso mais comuns, como a construção de sites avançados. Não há uma tarefa que os desenvolvedores façam com Python hoje que não seja impactada pela IA de alguma forma.
Auxílios de desempenho
O Python pode ser estendido com bibliotecas como Cython para quase atingir o desempenho da linguagem C, e compiladores just-in-time como PyPy podem melhorar significativamente a velocidade de execução do código. Componentes críticos de desempenho podem ser escritos em C ou C++ e encapsulados em Python, combinando desempenho com a facilidade de uso do Python. O Python facilita a transição de um protótipo para uma solução pronta para produção, especialmente com ferramentas projetadas para escalar aplicativos Python, como Dask ou Ray.
O que os projetos de IA exigem dos desenvolvedores Python
Embora a usabilidade do Python facilite o aprendizado da linguagem até mesmo para desenvolvedores relativamente não qualificados, há habilidades específicas nas quais os desenvolvedores precisarão se concentrar para a indústria de IA do futuro. Os desenvolvedores precisarão escrever códigos que possam processar grandes conjuntos de dados de forma rápida e eficiente por meio da IA. Entender conceitos como programação paralela, limitação e balanceamento de carga será necessário.
Os desenvolvedores Python têm o conhecimento fundamental para ter sucesso nessas tarefas, mas precisam desenvolver seus conjuntos de habilidades para efetivamente se adaptarem a projetos de IA e se destacarem em um mercado de trabalho lotado.
Uma área onde pode haver uma lacuna de habilidades para desenvolvedores Python é trabalhar com agentes de IA, que é a próxima onda de inovação de IA. Com a IA agêntica, os agentes de software são projetados para trabalhar de forma autônoma em direção a uma meta estabelecida, em vez de apenas fornecer informações em reação a um prompt. Os desenvolvedores precisarão entender como escrever programas que possam seguir essa orquestração sofisticada ou sequência de etapas.
A IA também está assumindo um papel mais ativo no próprio processo de desenvolvimento. Ela está trabalhando muito como um copiloto ao fazer o trabalho braçal de procurar amostras de código e escrever o software, e liberando os desenvolvedores para que eles possam se concentrar na revisão de código e no trabalho estratégico de nível superior. Há uma arte em fazer a IA gerar código confiável e seguro. É um conjunto de habilidades importante a ser desenvolvido e será crítico para os desenvolvedores do futuro.
Como dar o pontapé inicial na sua jornada de aprendizagem de IA
Meu conselho? Os desenvolvedores devem sempre aprender como usar novas tecnologias e complementar seus conjuntos de habilidades, mas o ritmo acelerado da inovação em IA traz ainda mais urgência. Eu acredito fortemente no aprendizado contínuo e acredito que a responsabilidade de aprender e crescer cabe ao indivíduo, e não à empresa para a qual trabalha. No mundo de hoje, há uma infinidade de recursos de aprendizado gratuitos e extremamente valiosos ao alcance de todos; acessibilidade e custo não são desculpas válidas para optar por não se qualificar. Se os desenvolvedores puderem começar a trabalhar em suas metas de aprendizado de IA agora — mesmo que apenas por 15 minutos por dia — eles colherão as recompensas no futuro.
Muitas empresas oferecem bolsas de desenvolvimento profissional e oportunidades para funcionários, e até mesmo para o público em geral, como Google, Snowflake University e MongoDB University. Coursera e Udemy oferecem certificações e cursos que são gratuitos e pagos. O YouTube oferece muitos tutoriais, incluindo um do freeCodeCamp.org, e a Codecademy oferece um curso gratuito em seu site. As principais universidades também oferecem aulas gratuitas de Python para o público. Esses recursos estão em todos os lugares.
Nada supera o treinamento prático, no entanto. Se você puder tecer tarefas de IA com Python em seu conjunto de ferramentas no trabalho e aprender no trabalho, isso beneficiará você e sua empresa. Para aqueles que não têm essa opção, recomendo arregaçar as mangas e começar projetos Python por conta própria. Cerca de um ano atrás, passei algum tempo em alguns fins de semana usando Python para construir um widget pessoal baseado em IA para me ajudar com meu treinamento de exercícios e sugestões de nutrição. Este é apenas um exemplo de como você pode tomar a iniciativa de aprender habilidades de IA de uma forma prática e envolvente. Eu encorajo todas as pessoas que gerencio e com quem me encontro a fazer o mesmo.
As sinergias entre Python e IA são fortes, e espera-se que se tornem mais fortes à medida que a IA for integrada em aplicações e indústrias adicionais. A simplicidade e versatilidade do Python o tornam uma escolha ideal para desenvolvedores que buscam aproveitar o poder da IA. À medida que as tecnologias de IA evoluem e se tornam mais prevalentes, os desenvolvedores Python têm a chance de tomar a iniciativa de aprender sobre elas e permanecer relevantes e adaptáveis em um cenário em rápida mudança.
